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Python
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Python
import os
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import json
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import time
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import logging
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from selenium import webdriver
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from selenium.webdriver.common.by import By
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from selenium.webdriver.chrome.options import Options as ChromeOptions
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from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
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from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
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from selenium.common.exceptions import TimeoutException, NoSuchElementException
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from selenium.webdriver.common.keys import Keys
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import pandas as pd
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from config import Config, DEALFRONT_LOGIN_URL, DEALFRONT_CREDENTIALS_FILE, DEALFRONT_TARGET_URL, TARGET_SEARCH_NAME
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OUTPUT_DIR = "/app/output"
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# Logging-Konfiguration
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LOG_LEVEL = logging.INFO # Wir setzen den Standard auf INFO für eine saubere Ausgabe
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LOG_FORMAT = '%(asctime)s - %(levelname)-8s - %(name)-25s - %(message)s'
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# Root-Logger für die Konsolenausgabe konfigurieren
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logging.basicConfig(level=LOG_LEVEL, format=LOG_FORMAT, force=True, handlers=[logging.StreamHandler()])
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# Selenium-Logger auf WARNING setzen, um den Spam zu unterdrücken
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logging.getLogger("selenium").setLevel(logging.WARNING)
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# Eigener Logger für unser Skript
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# FileHandler hinzufügen, um ALLES (inkl. DEBUG) in eine .txt-Datei zu schreiben
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# Wichtig: Dieser Handler hat sein eigenes Level (DEBUG), um alles zu erfassen.
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log_filename = f"dealfront_run_{time.strftime('%Y%m%d-%H%M%S')}.txt"
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log_filepath = os.path.join(OUTPUT_DIR, log_filename)
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file_handler = logging.FileHandler(log_filepath, mode='w', encoding='utf-8')
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file_handler.setLevel(logging.DEBUG) # Alles in die Datei schreiben
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file_handler.setFormatter(logging.Formatter(LOG_FORMAT))
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logging.getLogger().addHandler(file_handler)
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logger.info(f"Logging konfiguriert. Konsolenausgabe auf Level {logging.getLevelName(LOG_LEVEL)}. Log-Datei: {log_filepath}")
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OUTPUT_DIR = "/app/output"
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class DealfrontScraper:
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def __init__(self):
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"""
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Initialisiert den WebDriver und den WebDriverWait.
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Verwendet explizit den im Dockerfile installierten chromedriver.
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"""
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logger.info("Initialisiere den DealfrontScraper und den Chrome WebDriver.")
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chrome_options = ChromeOptions()
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# Lade-Optimierungen und Headless-Argumente
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prefs = {"profile.managed_default_content_settings.images": 2}
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chrome_options.add_experimental_option("prefs", prefs)
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chrome_options.add_argument("--headless")
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chrome_options.add_argument("--no-sandbox")
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chrome_options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")
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chrome_options.add_argument("--window-size=1920,1080")
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chrome_options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
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chrome_options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"])
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chrome_options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
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# --- ENTSCHEIDENDE ÄNDERUNG ---
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# Wir geben den Pfad zum funktionierenden, system-installierten Treiber explizit an.
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# Dies umgeht den fehlerhaften webdriver-manager vollständig.
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from selenium.webdriver.chrome.service import Service
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service = Service(executable_path='/usr/bin/chromedriver')
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try:
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self.driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options)
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self.driver.execute_script("Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {get: () => undefined})")
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except Exception as e:
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logger.critical(f"WebDriver konnte nicht initialisiert werden. Fehler: {e}", exc_info=True)
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self.driver = None
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raise
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self.wait = WebDriverWait(self.driver, 30)
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logger.info("WebDriver erfolgreich initialisiert.")
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def _load_credentials(self):
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# (Diese Methode bleibt unverändert)
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try:
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with open(DEALFRONT_CREDENTIALS_FILE, 'r') as f:
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creds = json.load(f)
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username = creds.get("username")
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password = creds.get("password")
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if not username or "DEIN_DEALFRONT_BENUTZERNAME" in username or not password or "DEIN_DEALFRONT_PASSWORT" in password:
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logger.error(f"Zugangsdaten in '{DEALFRONT_CREDENTIALS_FILE}' sind ungültig.")
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return None, None
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return username, password
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except FileNotFoundError:
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logger.error(f"Credentials-Datei nicht gefunden: '{DEALFRONT_CREDENTIALS_FILE}'")
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return None, None
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except json.JSONDecodeError:
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logger.error(f"Fehler beim Parsen der Credentials-Datei: '{DEALFRONT_CREDENTIALS_FILE}'")
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return None, None
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def _save_debug_artifacts(self):
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# (Diese Methode bleibt unverändert, aber mit neuem Namen)
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try:
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os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
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timestamp = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
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screenshot_filepath = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"error_{timestamp}.png")
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self.driver.save_screenshot(screenshot_filepath)
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logger.error(f"Screenshot '{screenshot_filepath}' wurde für die Analyse gespeichert.")
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html_filepath = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"error_{timestamp}.html")
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with open(html_filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
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f.write(self.driver.page_source)
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|
logger.error(f"HTML-Quellcode '{html_filepath}' wurde für die Analyse gespeichert.")
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except Exception as e:
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logger.error(f"Konnte Debug-Artefakte nicht speichern: {e}")
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def login_and_find_list(self, search_name):
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"""
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Führt den gesamten Prozess vom Login bis zum Laden der Zielliste robust aus.
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"""
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try:
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# === LOGIN ===
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logger.info(f"Navigiere zur Login-Seite: {DEALFRONT_LOGIN_URL}")
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self.driver.get(DEALFRONT_LOGIN_URL)
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self.wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.NAME, "email"))).send_keys(self.username)
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self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input[type='password']").send_keys(self.password)
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|
self.driver.find_element(By.XPATH, "//button[normalize-space()='Log in']").click()
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logger.info("Login-Befehl gesendet.")
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# === NAVIGATION ZUM TARGET BEREICH ===
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logger.info("Warte auf Dashboard und den 'Prospects finden' Quick-Link...")
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# Wir warten geduldig (bis zu 30s) auf die Kachel, die uns zur Target-Seite bringt
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prospects_link_selector = (By.XPATH, "//a[@data-test-target-product-tile]")
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prospects_link = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable(prospects_link_selector))
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|
prospects_link.click()
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logger.info("'Prospects finden' geklickt. Navigiere zur Target-Seite.")
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# === LADEN DER SPEZIFISCHEN SUCHE ===
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logger.info(f"Warte auf die Liste der Suchen und klicke auf '{search_name}'...")
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search_item_selector = (By.XPATH, f"//div[contains(@class, 'truncate') and normalize-space()='{search_name}']")
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|
search_item = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable(search_item_selector))
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|
search_item.click()
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# === VERIFIZIERUNG UND WARTEN AUF TABELLENDATEN ===
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logger.info(f"Suche '{search_name}' geladen. Warte auf das Rendern der Ergebnistabelle.")
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table_header_selector = (By.XPATH, "//th[normalize-space()='Firma']")
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self.wait.until(EC.visibility_of_element_located(table_header_selector))
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time.sleep(5) # Finale, großzügige Pause für das Laden der Tabellen-Daten via JS
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logger.info("Zielseite mit Ergebnissen erfolgreich erreicht.")
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return True
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except Exception as e:
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logger.critical(f"Der Prozess ist fehlgeschlagen: {type(e).__name__}", exc_info=True)
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self._save_debug_artifacts() # Speichert Screenshot und HTML für die Analyse
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return False
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def handle_overlays(self):
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"""Sucht nach bekannten Popups/Overlays und schließt sie."""
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try:
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# Wir geben der Seite einen Moment, um mögliche Popups zu laden.
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# Timeout auf 5 Sekunden gesetzt, da wir nicht ewig warten wollen.
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short_wait = WebDriverWait(self.driver, 5)
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# Selektor für den Schließen-Button (das 'x') des CRM-Popups
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# Der XPath sucht nach einem beliebigen Button, der ein SVG-Icon mit einer passenden "d"-Path-Definition enthält.
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# Dies ist sehr robust gegen Klassen-Änderungen.
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close_button_xpath = "//button[@aria-label='Schließen' or @aria-label='Close'] | //div[contains(@class, 't-prospector-backdrop')]//button"
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logger.info("Suche nach bekannten Overlays/Popups...")
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close_button = short_wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, close_button_xpath)))
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logger.info("Schließen-Button für Overlay gefunden. Klicke darauf.")
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close_button.click()
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time.sleep(1) # Kurze Pause, damit das Overlay verschwindet.
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except TimeoutException:
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# Das ist der Normalfall, wenn kein Popup da ist.
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logger.info("Kein Overlay/Popup gefunden. Fahre fort.")
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except Exception as e:
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logger.warning(f"Fehler beim Schließen des Overlays, ignoriere und fahre fort: {e}")
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|
self._save_debug_artifacts()
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|
|
def extract_current_page_results(self):
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"""
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|
Extrahiert Firmennamen und Webseiten direkt von der Seite
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mithilfe der verifizierten, präzisen CSS-Selektoren.
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|
"""
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try:
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logger.info("Extrahiere Ergebnisse von der aktuellen Seite...")
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results = []
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# Warten, bis das erste Element, das wir suchen (ein Firmenname), vorhanden ist.
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# Das ist ein stabiler Indikator, dass die Liste geladen ist.
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company_name_selector = ".sticky-column a.t-highlight-text"
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logger.info(f"Warte auf das erste Firmenelement mit Selektor: '{company_name_selector}'")
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self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, company_name_selector)))
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|
# Kurze, feste Pause, damit alle Elemente vollständig gerendert werden können.
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time.sleep(3)
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|
|
|
# === DIREKTE EXTRAKTION ALLER ELEMENTE MIT IHREN SELEKTOREN ===
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company_elements = self.driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, company_name_selector)
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|
website_elements = self.driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "a.text-gray-400.t-highlight-text")
|
|
|
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logger.info(f"{len(company_elements)} Firmennamen und {len(website_elements)} Webseiten-Elemente gefunden.")
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if not company_elements:
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logger.warning("Keine Firmen mit dem angegebenen Selektor gefunden. Speichere Debug-Artefakte.")
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self._save_debug_artifacts()
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return []
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# Wir iterieren über die gefundenen Firmen-Elemente
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for i, company_element in enumerate(company_elements):
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try:
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# Firmenname aus dem 'title'-Attribut extrahieren (verhindert abgeschnittenen Text)
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company_name = company_element.get_attribute("title").strip()
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|
# Zugehörige Webseite finden, indem wir von der Zeile (tr) des Firmen-Elements ausgehen
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|
row = company_element.find_element(By.XPATH, "./ancestor::tr")
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|
website_element = row.find_element(By.CSS_SELECTOR, "a.text-gray-400.t-highlight-text")
|
|
website = website_element.text.strip()
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|
|
|
if company_name and website:
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|
results.append({'name': company_name, 'website': website})
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|
else:
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logger.warning(f"Zeile {i+1}: Unvollständige Daten (Name: '{company_name}', Webseite: '{website}').")
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except NoSuchElementException:
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logger.warning(f"Zeile {i+1}: Konnte Webseite für Firma '{company_name}' nicht finden. Überspringe.")
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|
continue
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|
|
|
logger.info(f"Extraktion abgeschlossen. {len(results)} Firmen erfolgreich zugeordnet.")
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|
return results
|
|
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except Exception as e:
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|
logger.error(f"Ein schwerwiegender Fehler ist bei der Extraktion der Ergebnisse aufgetreten: {type(e).__name__}", exc_info=True)
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|
self._save_debug_artifacts()
|
|
return []
|
|
|
|
def close(self):
|
|
if self.driver:
|
|
logger.info("Schließe den WebDriver.")
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|
self.driver.quit()
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|
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if __name__ == "__main__":
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|
logger.info("Starte Dealfront Automatisierung - Finaler Durchbruchsversuch")
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|
scraper = None
|
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try:
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|
scraper = DealfrontScraper()
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if not scraper.driver:
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|
raise Exception("WebDriver konnte nicht initialisiert werden.")
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# Ein einziger, robuster Aufruf für den gesamten Prozess bis zur Anzeige der Ergebnistabelle
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if not scraper.login_and_find_list(Config.TARGET_SEARCH_NAME):
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# Der Fehler wird bereits innerhalb der Methode geloggt und Artefakte werden gespeichert.
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# Wir müssen hier nur noch den Prozess beenden.
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raise Exception("Der Prozess vom Login bis zum Laden der Liste ist fehlgeschlagen. Details siehe Log.")
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# Wenn wir hier ankommen, sind wir garantiert auf der richtigen Seite.
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|
# Jetzt extrahieren wir die Daten.
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companies = scraper.extract_current_page_results()
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|
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|
# Saubere Ausgabe der Ergebnisse in einer Tabelle
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if companies:
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df = pd.DataFrame(companies)
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|
# Pandas-Optionen für eine vollständige, ungeschnittene Ausgabe
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pd.set_option('display.max_rows', None)
|
|
pd.set_option('display.max_columns', None)
|
|
pd.set_option('display.width', 1000)
|
|
pd.set_option('display.max_colwidth', None)
|
|
|
|
print("\n" + "="*80)
|
|
print(" EXTRAHIERTE FIRMEN (ERSTE SEITE) ".center(80, "="))
|
|
print("="*80)
|
|
print(df.to_string(index=False))
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|
print("="*80 + "\n")
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logger.info(f"{len(df)} Firmen erfolgreich extrahiert und in der Konsole ausgegeben.")
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|
else:
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logger.warning("Obwohl die Seite geladen wurde, konnten keine Firmen extrahiert werden. Bitte HTML-Dump prüfen.")
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|
logger.info("Phase 2a Test erfolgreich abgeschlossen. Warte vor dem Schließen...")
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time.sleep(10)
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|
except Exception as e:
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|
# Hier fangen wir nur noch die Exceptions aus dem __main__-Block selbst
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logger.critical(f"Ein kritischer Fehler ist im Hauptprozess aufgetreten: {e}", exc_info=False)
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finally:
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if scraper:
|
|
scraper.close()
|
|
|
|
logger.info("Dealfront Automatisierung beendet.") |