Web Scraping: 7000 pagina's in 3 minuten met Python en Olostep

Samenvatting

Web scraping met Python en Olostep verwerkte 7.225 pagina’s in minder dan drie minuten, maar controle kostte 22 minuten en 26 seconden.

Web scraping met Python en Olostep: wat er gebeurt

KDnuggets beschrijft een test met de Olostep Batch API en de Python SDK. De API verwerkt maximaal 10.000 URL’s in één batch, waarna gebruikers de voortgang volgen, resultaten downloaden en opgeslagen bestanden controleren.

Voor de test selecteerde de auteur 10.000 pagina’s uit de MDN-documentatie. Olostep verwerkte 7.225 pagina’s in minder dan drie minuten. De volledige verwerking, inclusief downloaden en controleren, duurde 22 minuten en 26 seconden.

Uiteindelijk werden 9.938 pagina’s als Markdown opgeslagen. Dat betekent dat 62 resultaten ontbraken. Een afgeronde batch staat dus niet automatisch gelijk aan een volledig beschikbare dataset.

Waarom dit telt voor web scraping

De test maakt een onderscheid zichtbaar tussen verwerkingssnelheid en pipeline-resultaat. De Batch API voorkomt duizenden afzonderlijke verzoeken en bundelt het verzamelen van webpagina’s in één taak. Voor toepassingen zoals marktonderzoek, prijsmonitoring, concurrentieonderzoek en AI-systemen blijft daarna controle nodig.

Die controle bestaat uit meerdere stappen: URL’s voorbereiden, de batch starten, voortgang volgen, Markdown-bestanden downloaden en ontbrekende resultaten opsporen. Vooral voor BI-werkstromen is dat onderscheid relevant. Een dashboard of analyse kan immers onvolledig zijn als een proces alleen naar de status van de batch kijkt.

Olostep noemt daarnaast verwerking van 100.000 pagina’s in minder dan 25 minuten voor enterprise-workloads. De test in het artikel onderbouwt vooral dat snelheid en volledigheid afzonderlijk gemeten moeten worden.

Concrete takeaway voor web scraping

Meet bij elke batch minstens drie zaken: verwerkte pagina’s, opgeslagen bestanden en totale doorlooptijd. Gebruik de status afgerond niet als eindcontrole; vergelijk het aantal verwachte URL’s met de werkelijk opgeslagen Markdown-bestanden en registreer ontbrekende resultaten voordat je de data in een BI-pijplijn gebruikt.