Deepsek V4

Erweiterte Schlüsselwörter:

python
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'branche': ['branche', 'industrie', 'produkte', ...],
'umsatz': ['umsatz', 'jahresumsatz', 'ergebnis', ...]
Robustere Infobox-Erkennung:

python
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class_=lambda c: any(kw in c.lower() for kw in ['infobox', 'vcard', 'unternehmen'])
Verbesserte Zellenverarbeitung:

Berücksichtigt Listen (<li>-Elemente)

Ignoriert verschachtelte Tabellen

Sucht in allen relevanten Zellen (<th> und <td>)

Präzise Umsatzextraktion:

python
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r'(\d{1,3}(?:[.,]\d{3})*(?:[.,]\d{2})?)\s*(?:Mio\.?|Millionen|...)\s*(?:€|Euro|EUR)'

brancheneinstufung.py

@@ -12,7 +12,7 @@ import csv
 
 # ==================== KONFIGURATION ====================
 class Config:
-    VERSION = "1.1.0"
+    VERSION = "1.1.1"
     LANG = "de"
     CREDENTIALS_FILE = "service_account.json"
     SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
@@ -185,26 +185,64 @@ class WikipediaScraper:
             'url': page_url
         }
     
+[file name]: claude.py
+[file content begin]
+# ==================== WIKIPEDIA SCRAPER ====================
+class WikipediaScraper:
+    # ... (vorheriger Code bleibt unverändert)
+
     def _extract_infobox_value(self, soup, target):
-        """Extrahiert spezifischen Wert aus der Infobox"""
+        """Extrahiert spezifischen Wert aus der Infobox mit erweiterten Suchmustern"""
-        infobox = soup.find('table', class_=lambda c: c and 'infobox' in c.lower())
+        # Erweiterte Infobox-Erkennung
+        infobox = soup.find('table', class_=lambda c: c and any(
+            kw in c.lower() for kw in ['infobox', 'vcard', 'unternehmen']
+        ))
+        
         if not infobox:
             return "k.A."
-            
+
-        # Definiere Keywords für verschiedene Targets
         keywords = {
-            'branche': ['branche', 'tätigkeitsfeld', 'geschäftsfeld', 'sektor'],
+            'branche': [
-            'umsatz': ['umsatz', 'jahresumsatz', 'konzernumsatz', 'umsatzerlöse']
+                'branche', 'industrie', 'tätigkeitsfeld', 'geschäftsfeld',
+                'sektor', 'produkte', 'leistungen', 'geschäftsbereich'
+            ],
+            'umsatz': [
+                'umsatz', 'jahresumsatz', 'umsatzerlöse', 'gesamtumsatz',
+                'konzernumsatz', 'umsatzentwicklung', 'ergebnis'
+            ]
         }.get(target, [])
-        
+
-        # Durchsuche Infobox-Zeilen
+        # Durchsuche alle Zeilen und Zellen
+        value = "k.A."
         for row in infobox.find_all('tr'):
-            header = row.find('th')
+            # Erweiterte Header-Erkennung in th/td mit colspan
-            if header and any(kw in clean_text(header).lower() for kw in keywords):
+            header_cells = row.find_all(['th', 'td'], attrs={'colspan': False})
-                value = row.find('td')
+            for header in header_cells:
-                return clean_text(value) if value else "k.A."
+                header_text = clean_text(header.get_text()).lower()
-        
+                
+                if any(kw in header_text for kw in keywords):
+                    # Hole nächste Zelle, ignoriere verschachtelte Tabellen
+                    value_cell = header.find_next_sibling(['td', 'th'])
+                    if value_cell:
+                        # Verarbeite Listen und mehrzeilige Inhalte
+                        list_items = value_cell.find_all('li')
+                        if list_items:
+                            value = ', '.join(clean_text(li.get_text()) for li in list_items)
+                        else:
+                            value = clean_text(value_cell.get_text())
+                        
+                        # Extrahiere numerische Umsatzwerte mit Regex
+                        if target == 'umsatz':
+                            match = re.search(
+                                r'(\d{1,3}(?:[.,]\d{3})*(?:[.,]\d{2})?)\s*(?:Mio\.?|Millionen|Mrd\.?|Milliarden)?\s*(?:€|Euro|EUR)',
+                                value
+                            )
+                            if match:
+                                value = match.group(1).replace('.', '').replace(',', '.')
+                        return value
+
         return "k.A."
+[file content end]
 
 # ==================== DATA PROCESSOR ====================
 class DataProcessor: