Floke
ff19e123de
- Einführung von __version__ Attributen in allen Kernmodulen (data_processor, helpers etc.). - Erstellung einer zentralen Funktion log_module_versions in helpers.py. - Integration des Version-Loggings beim Start des Hauptskripts für volle Nachvollziehbarkeit.
491 lines
25 KiB
Python
491 lines
25 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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wikipedia_scraper.py
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Klasse zur Kapselung der Interaktionen mit Wikipedia, inklusive Suche,
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Validierung und Extraktion von Unternehmensdaten.
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"""
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__version__ = "v2.0.1"
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import logging
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import re
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import time
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import traceback
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from urllib.parse import unquote
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import requests
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import wikipedia
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from bs4 import BeautifulSoup
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# Import der abhängigen Module
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from config import Config
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from helpers import (retry_on_failure, simple_normalize_url,
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normalize_company_name, extract_numeric_value,
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clean_text, fuzzy_similarity)
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class WikipediaScraper:
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"""
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Handhabt das Suchen von Wikipedia-Artikeln und das Extrahieren relevanter
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Unternehmensdaten. Beinhaltet Validierungslogik fuer Artikel.
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Nutzt die wikipedia-Bibliothek und Requests fuer direktes HTML-Scraping.
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"""
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def __init__(self, user_agent=None):
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"""
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Initialisiert den Scraper mit einer Requests-Session und konfigurierter
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Wikipedia-Bibliothek.
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"""
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self.logger = logging.getLogger(__name__ + ".WikipediaScraper")
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self.logger.debug("WikipediaScraper initialisiert.")
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self.user_agent = user_agent or getattr(Config, 'USER_AGENT', 'Mozilla/5.0 (compatible; UnternehmenSkript/1.0; +http://www.example.com/bot)')
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self.session = requests.Session()
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self.session.headers.update({'User-Agent': self.user_agent})
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self.logger.debug(f"Requests Session mit User-Agent '{self.user_agent}' initialisiert.")
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self.keywords_map = {
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'branche': ['branche', 'wirtschaftszweig', 'industry', 'taetigkeit', 'sektor', 'produkte', 'leistungen'],
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'umsatz': ['umsatz', 'erloes', 'revenue', 'jahresumsatz', 'konzernumsatz', 'ergebnis'],
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'mitarbeiter': ['mitarbeiter', 'mitarbeiterzahl', 'beschaeftigte', 'employees', 'number of employees', 'personal', 'belegschaft'],
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'sitz': ['sitz', 'hauptsitz', 'unternehmenssitz', 'firmensitz', 'headquarters', 'standort', 'sitz des unternehmens', 'anschrift', 'adresse']
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}
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try:
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wiki_lang = getattr(Config, 'LANG', 'de')
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wikipedia.set_lang(wiki_lang)
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wikipedia.set_rate_limiting(False)
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self.logger.info(f"Wikipedia library language set to '{wiki_lang}'. Rate limiting DISABLED.")
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except Exception as e:
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self.logger.warning(f"Fehler beim Setzen der Wikipedia-Sprache oder Rate Limiting: {e}")
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def _get_full_domain(self, website):
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"""Extrahiert die normalisierte Domain (ohne www, ohne Pfad) aus einer URL."""
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return simple_normalize_url(website)
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def _generate_search_terms(self, company_name, website=None):
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"""
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Generiert eine Liste von potenziellen Wikipedia-Artikeltiteln.
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v2.0: Mit verbesserter Logik für Namen, die Zahlen enthalten.
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"""
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if not company_name:
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return []
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normalized = normalize_company_name(company_name)
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# Verbesserte Logik für Namen wie "11 88 0 Solutions"
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condensed_normalized = None
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if re.search(r'\d[\s\d]+\d', normalized):
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condensed_normalized = re.sub(r'(\d)\s+(\d)', r'\1\2', normalized)
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condensed_normalized = normalize_company_name(condensed_normalized)
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search_terms = []
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if condensed_normalized: search_terms.append(condensed_normalized)
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search_terms.append(company_name)
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search_terms.append(normalized)
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parts = normalized.split()
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if len(parts) > 1:
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search_terms.append(parts[0])
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search_terms.append(" ".join(parts[:2]))
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if website:
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domain = simple_normalize_url(website)
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if domain != "k.A.":
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search_terms.append(domain)
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unique_terms = list(dict.fromkeys([term for term in search_terms if term])) # Entfernt Duplikate, behält Reihenfolge
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return unique_terms[:5]
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@retry_on_failure
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def _get_page_soup(self, url):
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"""
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Holt HTML von einer URL und gibt ein BeautifulSoup-Objekt zurueck.
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"""
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if not url or not isinstance(url, str) or not url.lower().startswith(("http://", "https://")):
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self.logger.warning(f"_get_page_soup: Ungueltige URL '{url[:100]}...'.")
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return None
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try:
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self.logger.debug(f"_get_page_soup: Rufe URL ab: {url[:100]}...")
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response = self.session.get(url, timeout=getattr(Config, 'REQUEST_TIMEOUT', 15))
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response.raise_for_status()
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response.encoding = response.apparent_encoding
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soup = BeautifulSoup(response.text, getattr(Config, 'HTML_PARSER', 'html.parser'))
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return soup
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except Exception as e:
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self.logger.error(f"_get_page_soup: Fehler beim Abrufen oder Parsen von HTML von {url[:100]}...: {e}")
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raise e
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def _validate_article(self, page, company_name, website, parent_name=None):
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"""
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Validiert, ob ein Wikipedia-Artikel zum Unternehmen passt.
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v2.0: Nutzt parent_name als primäres Kriterium. Ihre bestehenden
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Regeln bleiben als Fallback erhalten.
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"""
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if not page or not company_name:
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return False
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self.logger.debug(f"Validiere Artikel '{page.title[:100]}...' fuer Firma '{company_name[:100]}'")
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# --- Stufe 1: Parent-Validierung (höchste Priorität) ---
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normalized_parent = normalize_company_name(parent_name) if parent_name else None
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if normalized_parent:
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# Überprüfe Titel und den ersten Absatz (Summary) auf den Parent-Namen
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page_content_for_check = (page.title + " " + page.summary).lower()
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if normalized_parent in page_content_for_check:
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reason = f"Parent-Name '{parent_name}' im Artikel-Titel oder -Summary gefunden."
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self.logger.info(f" => Artikel '{page.title[:100]}...' VALIDIERT (Grund: {reason})")
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return True
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# --- Stufe 2: Ihre bestehende, detaillierte Validierungslogik als Fallback ---
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normalized_company = normalize_company_name(company_name)
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normalized_title = normalize_company_name(page.title)
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if not normalized_company or not normalized_title:
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self.logger.warning("Validierung nicht moeglich, da Normalisierung eines Namens fehlschlug.")
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return False
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standard_threshold = getattr(Config, 'SIMILARITY_THRESHOLD', 0.65)
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similarity = fuzzy_similarity(normalized_title, normalized_company)
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company_tokens = normalized_company.split()
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title_tokens = normalized_title.split()
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first_word_match = False
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first_two_words_match = False
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if company_tokens and title_tokens and company_tokens[0] == title_tokens[0]:
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first_word_match = True
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if len(company_tokens) > 1 and len(title_tokens) > 1 and company_tokens[1] == title_tokens[1]:
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first_two_words_match = True
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domain_found = False
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full_domain = self._get_full_domain(website)
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if full_domain != "k.A.":
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try:
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# page.html() kann fehleranfällig sein, wir prüfen den gerenderten Text (page.content)
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if page.content and full_domain in page.content.lower():
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domain_found = True
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except Exception as e_link_check:
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self.logger.error(f"Allgemeiner Fehler waehrend der Domain-Pruefung fuer '{page.title[:100]}...': {e_link_check}")
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is_valid = False
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reason = ""
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self.logger.debug(f" Validierungs-Check (Fallback) für '{page.title[:50]}...':")
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self.logger.debug(f" - Aehnlichkeit: {similarity:.2f} (Schwelle: {standard_threshold:.2f})")
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self.logger.debug(f" - Domain '{full_domain}' im Artikel gefunden: {domain_found}")
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self.logger.debug(f" - Erstes Wort identisch: {first_word_match}")
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self.logger.debug(f" - Erste 2 Worte identisch: {first_two_words_match}")
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if similarity >= standard_threshold:
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is_valid, reason = True, f"Gesamt-Aehnlichkeit ({similarity:.2f}) >= Schwelle ({standard_threshold:.2f})"
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elif domain_found and first_two_words_match:
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is_valid, reason = True, "Domain gefunden UND erste 2 Worte stimmen ueberein"
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|
elif domain_found and first_word_match and similarity >= 0.40:
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is_valid, reason = True, "Domain gefunden UND erstes Wort stimmt ueberein UND Aehnlichkeit >= 0.40"
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elif first_two_words_match and similarity >= 0.45:
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is_valid, reason = True, "Erste zwei Worte stimmen ueberein UND Aehnlichkeit >= 0.45"
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elif domain_found and similarity >= 0.50:
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is_valid, reason = True, "Domain gefunden UND Aehnlichkeit >= 0.50"
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elif first_word_match and similarity >= 0.55:
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is_valid, reason = True, "Erstes Wort stimmt ueberein UND Aehnlichkeit >= 0.55"
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else:
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reason = "Keine der Fallback-Validierungsregeln traf zu"
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log_level = logging.INFO if is_valid else logging.DEBUG
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self.logger.log(log_level, f" => Artikel '{page.title[:100]}...' {'VALIDIERT' if is_valid else 'NICHT validiert'} (Grund: {reason})")
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return is_valid
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def search_company_article(self, company_name, website=None, parent_name=None, max_recursion_depth=1):
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"""
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|
Sucht einen passenden Wikipedia-Artikel. Behält die komplexe Logik bei und behebt den TypeError.
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"""
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if not company_name or str(company_name).strip() == "":
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return None
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search_terms = self._generate_search_terms(company_name, website)
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if not search_terms:
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return None
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self.logger.info(f"Starte Wikipedia-Suche fuer '{company_name[:100]}...' mit Begriffen: {search_terms}")
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processed_titles = set()
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original_search_name_norm = normalize_company_name(company_name)
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# Die innere Funktion "erbt" `parent_name` aus dem Scope der äußeren Funktion.
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def check_page_recursive(title_to_check, current_depth):
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effective_max_depth = max_recursion_depth if max_recursion_depth is not None else 2
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if title_to_check in processed_titles or current_depth > effective_max_depth:
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return None
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processed_titles.add(title_to_check)
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self.logger.debug(f" -> Pruefe potenziellen Artikel: '{title_to_check[:100]}...' (Tiefe: {current_depth})")
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# Ihre bestehende Logik mit fuzzy_similarity
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normalized_option_title_local = normalize_company_name(title_to_check)
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title_similarity_to_original = fuzzy_similarity(normalized_option_title_local, original_search_name_norm)
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if current_depth > 0 and title_similarity_to_original < 0.3:
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self.logger.debug(f" -> Option '{title_to_check[:100]}' hat zu geringe Ähnlichkeit ({title_similarity_to_original:.2f}). Übersprungen.")
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return None
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page = None
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try:
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page = wikipedia.page(title_to_check, auto_suggest=False, preload=False, redirect=True)
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# KORRIGIERTER AUFRUF: Übergibt `parent_name` aus dem äußeren Scope
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if self._validate_article(page, company_name, website, parent_name):
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self.logger.info(f" -> Titel '{page.title[:100]}...' erfolgreich validiert!")
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return page
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else:
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return None
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except wikipedia.exceptions.PageError:
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self.logger.debug(f" -> Artikel '{title_to_check[:100]}' nicht gefunden (PageError).")
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return None
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except wikipedia.exceptions.DisambiguationError as e_disamb:
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self.logger.info(f" -> Begriffsklaerung '{e_disamb.title}' gefunden (Tiefe {current_depth}). Pruefe Optionen...")
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if current_depth >= effective_max_depth: return None
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# Ihre bestehende Logik zur Filterung von Optionen
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relevant_options = []
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for option in e_disamb.options:
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option_lower = option.lower()
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if not any(ex in option_lower for ex in ["(person)", "(familienname)"]) and len(option) < 80:
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if fuzzy_similarity(normalize_company_name(option), original_search_name_norm) > 0.3:
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|
relevant_options.append(option)
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for option_to_check in relevant_options[:3]:
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validated_page = check_page_recursive(option_to_check, current_depth + 1)
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if validated_page: return validated_page
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return None
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except Exception as e_page:
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# Ihre bestehende Fehlerbehandlung
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title_for_log = page.title[:100] if page and hasattr(page, 'title') and page.title else title_to_check[:100]
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self.logger.error(f" -> Unerwarteter Fehler bei Verarbeitung von Seite '{title_for_log}': {e_page}")
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return None
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# Ihre bestehende Hauptlogik der Suche
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for term in search_terms:
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page_found = check_page_recursive(term, 0)
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if page_found: return page_found
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self.logger.warning(f"Kein passender & validierter Wikipedia-Artikel fuer '{company_name[:100]}...' gefunden.")
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return None
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def _extract_first_paragraph_from_soup(self, soup):
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"""
|
|
Extrahiert den ersten aussagekraeftigen Absatz aus dem Soup-Objekt eines Wikipedia-Artikels.
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|
"""
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if not soup: return "k.A."
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paragraph_text = "k.A."
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try:
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|
content_div = soup.find('div', class_='mw-parser-output')
|
|
search_area = content_div if content_div else soup
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|
paragraphs = search_area.find_all('p', recursive=False)
|
|
if not paragraphs: paragraphs = search_area.find_all('p')
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|
for p in paragraphs:
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for sup in p.find_all('sup', class_='reference'): sup.decompose()
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for span in p.find_all('span', style=lambda v: v and 'display:none' in v): span.decompose()
|
|
for span in p.find_all('span', id='coordinates'): span.decompose()
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|
text = clean_text(p.get_text(separator=' ', strip=True))
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|
if text != "k.A." and len(text) > 50 and not re.match(r'^(Datei:|Abbildung:|Siehe auch:|Einzelnachweise|Siehe auch|Literatur)', text, re.IGNORECASE):
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paragraph_text = text[:1500]
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break
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except Exception as e:
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self.logger.error(f"Fehler beim Extrahieren des ersten Absatzes: {e}")
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return paragraph_text
|
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|
def extract_categories(self, soup):
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|
"""
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|
Extrahiert Wikipedia-Kategorien aus dem Soup-Objekt.
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|
"""
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if not soup: return "k.A."
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cats_filtered = []
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try:
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cat_div = soup.find('div', id="mw-normal-catlinks")
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|
if cat_div:
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ul = cat_div.find('ul')
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if ul:
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|
cats = [clean_text(li.get_text()) for li in ul.find_all('li')]
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|
cats_filtered = [c for c in cats if c and isinstance(c, str) and c.strip() and "kategorien:" not in c.lower()]
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|
except Exception as e:
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|
self.logger.error(f"Fehler beim Extrahieren der Kategorien: {e}")
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|
return ", ".join(cats_filtered) if cats_filtered else "k.A."
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|
|
|
def _extract_infobox_value(self, soup, target):
|
|
"""
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|
Extrahiert gezielt Werte (Branche, Umsatz, etc.) aus der Infobox.
|
|
"""
|
|
if not soup or target not in self.keywords_map:
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|
return "k.A."
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keywords = self.keywords_map[target]
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infobox = soup.select_one('table[class*="infobox"]')
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|
if not infobox: return "k.A."
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|
|
|
value_found = "k.A."
|
|
try:
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rows = infobox.find_all('tr')
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|
for row in rows:
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|
cells = row.find_all(['th', 'td'], recursive=False)
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header_text, value_cell = None, None
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if len(cells) >= 2:
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if cells[0].name == 'th':
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header_text, value_cell = cells[0].get_text(strip=True), cells[1]
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|
elif cells[0].name == 'td' and cells[1].name == 'td':
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style = cells[0].get('style', '').lower()
|
|
is_header_like = 'font-weight' in style and ('bold' in style or '700' in style) or cells[0].find(['b', 'strong'], recursive=False)
|
|
if is_header_like:
|
|
header_text, value_cell = cells[0].get_text(strip=True), cells[1]
|
|
|
|
if header_text and value_cell:
|
|
if any(kw in header_text.lower() for kw in keywords):
|
|
for sup in value_cell.find_all(['sup', 'span']):
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|
sup.decompose()
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|
raw_value_text = value_cell.get_text(separator=' ', strip=True)
|
|
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if target == 'branche' or target == 'sitz':
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value_found = clean_text(raw_value_text).split('\n')[0].strip()
|
|
elif target == 'umsatz':
|
|
value_found = extract_numeric_value(raw_value_text, is_umsatz=True)
|
|
elif target == 'mitarbeiter':
|
|
value_found = extract_numeric_value(raw_value_text, is_umsatz=False)
|
|
|
|
value_found = value_found if value_found else "k.A."
|
|
self.logger.info(f" --> Infobox '{target}' gefunden: '{value_found}'")
|
|
break
|
|
except Exception as e:
|
|
self.logger.exception(f"Fehler beim Durchlaufen der Infobox-Zeilen fuer '{target}': {e}")
|
|
return "k.A. (Fehler Extraktion)"
|
|
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return value_found
|
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|
|
def _parse_sitz_string_detailed(self, raw_sitz_string_input):
|
|
"""
|
|
Versucht, aus einem rohen Sitz-String Stadt und Land detailliert zu extrahieren.
|
|
"""
|
|
sitz_stadt_val, sitz_land_val = "k.A.", "k.A."
|
|
if not raw_sitz_string_input or not isinstance(raw_sitz_string_input, str):
|
|
return {'sitz_stadt': sitz_stadt_val, 'sitz_land': sitz_land_val}
|
|
|
|
temp_sitz = raw_sitz_string_input.strip()
|
|
if not temp_sitz or temp_sitz.lower() == "k.a.":
|
|
return {'sitz_stadt': sitz_stadt_val, 'sitz_land': sitz_land_val}
|
|
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# Diese Mappings könnten in die Config ausgelagert werden
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known_countries_detailed = {
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|
"deutschland": "Deutschland", "germany": "Deutschland", "de": "Deutschland",
|
|
"österreich": "Österreich", "austria": "Österreich", "at": "Österreich",
|
|
"schweiz": "Schweiz", "switzerland": "Schweiz", "ch": "Schweiz", "suisse": "Schweiz",
|
|
"usa": "USA", "u.s.": "USA", "united states": "USA", "vereinigte staaten": "USA",
|
|
"vereinigtes königreich": "Vereinigtes Königreich", "united kingdom": "Vereinigtes Königreich", "uk": "Vereinigtes Königreich",
|
|
}
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|
region_to_country = {
|
|
"nrw": "Deutschland", "nordrhein-westfalen": "Deutschland", "bayern": "Deutschland", "hessen": "Deutschland",
|
|
"zg": "Schweiz", "zug": "Schweiz", "zh": "Schweiz", "zürich": "Schweiz",
|
|
"ca": "USA", "california": "USA", "ny": "USA", "new york": "USA",
|
|
}
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extracted_country = ""
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original_temp_sitz = temp_sitz
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klammer_match = re.search(r'\(([^)]+)\)$', temp_sitz)
|
|
if klammer_match:
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suffix_in_klammer = klammer_match.group(1).strip().lower()
|
|
if suffix_in_klammer in known_countries_detailed:
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extracted_country = known_countries_detailed[suffix_in_klammer]
|
|
temp_sitz = temp_sitz[:klammer_match.start()].strip(" ,")
|
|
elif suffix_in_klammer in region_to_country:
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extracted_country = region_to_country[suffix_in_klammer]
|
|
temp_sitz = temp_sitz[:klammer_match.start()].strip(" ,")
|
|
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if not extracted_country and ',' in temp_sitz:
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parts = [p.strip() for p in temp_sitz.split(',')]
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if len(parts) > 1:
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last_part_lower = parts[-1].lower()
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|
if last_part_lower in known_countries_detailed:
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extracted_country = known_countries_detailed[last_part_lower]
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|
temp_sitz = ", ".join(parts[:-1]).strip(" ,")
|
|
elif last_part_lower in region_to_country:
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extracted_country = region_to_country[last_part_lower]
|
|
temp_sitz = ", ".join(parts[:-1]).strip(" ,")
|
|
|
|
sitz_land_val = extracted_country if extracted_country else "k.A."
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sitz_stadt_val = re.sub(r'^\d{4,8}\s*', '', temp_sitz).strip(" ,")
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if not sitz_stadt_val:
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sitz_stadt_val = "k.A." if sitz_land_val != "k.A." else re.sub(r'^\d{4,8}\s*', '', original_temp_sitz).strip(" ,") or "k.A."
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return {'sitz_stadt': sitz_stadt_val, 'sitz_land': sitz_land_val}
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@retry_on_failure
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def extract_company_data(self, url_or_page):
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"""
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Extrahiert strukturierte Unternehmensdaten aus einem Wikipedia-Artikel (URL oder page-Objekt).
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Gibt nun auch den gesamten Rohtext des Artikels ('full_text') und den Titel zurück.
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"""
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default_result = {
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'url': 'k.A.', 'title': 'k.A.', 'sitz_stadt': 'k.A.', 'sitz_land': 'k.A.',
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'first_paragraph': 'k.A.', 'branche': 'k.A.', 'umsatz': 'k.A.',
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'mitarbeiter': 'k.A.', 'categories': 'k.A.', 'full_text': ''
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}
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page = None
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try:
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if isinstance(url_or_page, str) and "wikipedia.org" in url_or_page:
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page_title = unquote(url_or_page.split('/wiki/')[-1].replace('_', ' '))
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page = wikipedia.page(title=page_title, auto_suggest=False, redirect=True)
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elif not isinstance(url_or_page, str): # Annahme: es ist ein page-Objekt
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page = url_or_page
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else:
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self.logger.warning(f"extract_company_data: Ungültiger Input '{str(url_or_page)[:100]}...'.")
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return default_result
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self.logger.info(f"Extrahiere Daten für Wiki-Artikel: {page.title[:100]}...")
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# Grundlegende Daten direkt aus dem page-Objekt extrahieren
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first_paragraph = page.summary.split('\n')[0] if page.summary else 'k.A.'
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categories = ", ".join(page.categories)
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full_text = page.content
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# Für Infobox-Daten benötigen wir weiterhin BeautifulSoup, da die 'wikipedia'-Bibliothek
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# keinen strukturierten Zugriff darauf bietet.
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soup = self._get_page_soup(page.url)
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if not soup:
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self.logger.warning(f" -> Konnte Seite für Soup-Parsing nicht laden. Extrahiere nur Basis-Daten.")
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# Fallback, wenn Soup fehlschlägt
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return {
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'url': page.url, 'title': page.title, 'sitz_stadt': 'k.A.', 'sitz_land': 'k.A.',
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'first_paragraph': first_paragraph, 'branche': 'k.A.', 'umsatz': 'k.A.',
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'mitarbeiter': 'k.A.', 'categories': categories, 'full_text': full_text
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}
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# Extraktion der Infobox-Daten mit den bestehenden Helper-Funktionen
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branche_val = self._extract_infobox_value(soup, 'branche')
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umsatz_val = self._extract_infobox_value(soup, 'umsatz')
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mitarbeiter_val = self._extract_infobox_value(soup, 'mitarbeiter')
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raw_sitz_string = self._extract_infobox_value(soup, 'sitz')
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parsed_sitz = self._parse_sitz_string_detailed(raw_sitz_string)
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sitz_stadt_val = parsed_sitz['sitz_stadt']
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sitz_land_val = parsed_sitz['sitz_land']
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# Sammle die finalen Daten
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result = {
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'url': page.url,
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'title': page.title,
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'sitz_stadt': sitz_stadt_val,
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'sitz_land': sitz_land_val,
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'first_paragraph': first_paragraph,
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'branche': branche_val,
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'umsatz': umsatz_val,
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'mitarbeiter': mitarbeiter_val,
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'categories': categories,
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'full_text': full_text
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}
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self.logger.info(f" -> Extrahierte Daten: Stadt='{sitz_stadt_val}', Land='{sitz_land_val}', U='{umsatz_val}', M='{mitarbeiter_val}'")
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return result
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except wikipedia.exceptions.PageError:
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self.logger.error(f" -> Fehler: Wikipedia-Artikel für '{str(url_or_page)[:100]}' konnte nicht gefunden werden (PageError).")
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return {**default_result, 'url': str(url_or_page) if isinstance(url_or_page, str) else 'k.A.'}
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except Exception as e:
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|
self.logger.error(f" -> Unerwarteter Fehler bei der Extraktion von '{str(url_or_page)[:100]}': {e}")
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return {**default_result, 'url': str(url_or_page) if isinstance(url_or_page, str) else 'k.A.'} |