Yellow Pages Such-Scraper

Eine Kategorie und eine Stadt,
als Lead-Tabelle.

Tippen Sie ein, was Sie suchen und wo, und erhalten Sie die Einträge als Zeilen: den Namen, das Telefon, die Straße, die Kategorien, die Bewertung und die Zahl der Rezensionen, die Öffnungszeiten, die Website - und, wo die Anreicherung greift, Kontakt-E-Mail-Adressen mit Zustellbarkeitsurteil, Social-Profile und Details, die von der Website selbst gelesen wurden. Dreiundsechzig Spalten, eine Zeile je Eintrag.

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einmalig 500 kostenlose Zeilendanach 0,002 $ je Zeile63 SpaltenCSV · XLSX · JSON

So funktioniert es

Zwei Felder hinein,
eine Lead-Tabelle heraus.

Die Eingabe sind dieselben zwei Dinge, die Sie auch auf der Website selbst eintippen würden - was Sie wollen und wo.

SCHRITT 1Melden Sie sich auf der Plattform an.
SCHRITT 2Öffnen Sie den Yellow Pages Search Scraper.
SCHRITT 3Wählen Sie die Region.
SCHRITT 4Tippen Sie den Suchbegriff und den Ort ein.
SCHRITT 5Setzen Sie ein Datensatzlimit oder lassen Sie es leer, um alles Verfügbare zu holen.
SCHRITT 6Klicken Sie auf Start scraping.

Beide Felder landen in jeder Zeile, zusammengefügt als ein query-Wert in der Form search, location - eine Datei, die mehrere Suchen mischt, bleibt dadurch nachträglich trennbar.

Warum Teams es nutzen

Ein Verzeichniseintrag,
bereits angereichert.

Der Eintrag, und dann alles danach

Die Verzeichnisfelder sind nur das erste Drittel der Zeile. Der Rest ist Anreicherung: E-Mail-Adressen mit Zustellbarkeitsurteil, Social-Profile und Details, die von der eigenen Website des Betriebs gelesen wurden.

E-Mail-Adressen, die mit einem Urteil kommen

Adressen kommen zusammen mit einem Status statt allein, eine Liste lässt sich also auf das eindampfen, was sich zu senden lohnt, bevor jemand sie in ein Versandtool lädt.

Öffnungszeiten in maschinenlesbarer Form

Öffnungszeiten kommen als Mo-Fr 09:00-18:00, Sa 09:00-15:00 statt als Fließtext an - eine Form, die Sie parsen können, statt eines Satzes, den Sie deuten müssen.

Was Sie zurückbekommen

Dreiundsechzig Spalten -
und eine Sache, die zuerst zu klären ist.

Dieser Export enthält echte Daten, diese Seite kann also konkret über Formate sprechen. Er hat außerdem eine Eigenschaft, die eine Pipeline still beschädigt, und die ist zwei Absätze vor der Tabelle wert.

Die Spaltenreihenfolge ist zwischen Läufen nicht stabil. Jeder Lauf, den wir haben, trägt dieselben dreiundsechzig Namen, aber sie kommen nicht immer in derselben Reihenfolge an - in einem Lauf saß hours an vorletzter statt an zwanzigster Stelle, und die Spalten danach verschoben sich um eins. Nichts wurde hinzugefügt, entfernt oder umbenannt; nur die Reihenfolge hat sich bewegt.

Das ist harmlos, wenn Sie nach Spaltennamen lesen, und zerstörerisch, wenn Sie nach Position lesen. Ein Loader, der Spalte 20 als amenities nimmt, weil sie letzte Woche amenities war, füllt dieses Feld mit Öffnungszeiten und meldet nie einen Fehler. Ordnen Sie die Kopfzeile bei jedem Import nach Namen zu - und wenn Ihr Werkzeug das umständlich macht, ist das die eine Sache, die sich vor dem ersten echten Lauf zu beheben lohnt und nicht danach.

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Datenwörterbuch

Dreiundsechzig Spalten,
nach Namen gelesen.

Entnommen der Kopfzeile und den JSON-Schlüsseln echter Läufe, die übereinstimmen. Die Formate unten sind an befüllten Zellen gemessen - wo eine Spalte eine feste Form hat, steht sie da; wo nicht, wird keine erfunden.

name: Der Firmenname, wie der Eintrag ihn zeigt.
phone: Die Haupttelefonnummer, immer in der Form (212) 473-4444 - Klammern, ein Leerzeichen, dann ein Bindestrich.
category: Die Kategorien als eine Zeichenkette. Das ist exakt categories, verbunden mit Komma und Leerzeichen, die beiden sind also dieselbe Tatsache doppelt - nehmen Sie, was Ihnen passt, und ignorieren Sie das andere.
categories: Dieselben Kategorien als Array, und das ist die Form, nach der man filtert.
area: Die Straßenzeile der Adresse. Stadt, Bundesstaat und Postleitzahl haben eigene Spalten daneben.
city: Die Stadt.
state: Der Bundesstaat, immer zwei Großbuchstaben.
pincode: Die Postleitzahl, immer fünf Ziffern.
range: Die Preisspannen-Angabe, die der Eintrag tragen kann.
rating: Die Durchschnittsbewertung, als Zahl in einer Zeichenkette. Sie und reviews_count kommen immer gemeinsam - ein Eintrag hat beides oder keines.
reviews_count: Auf wie vielen Rezensionen dieser Durchschnitt beruht.
open_status: Ob der Betrieb in dem Moment, in dem diese Zeile erfasst wurde, geöffnet war - open now, closed now, opening soon, open 24 hours. Lesen Sie es gegen das scraped_at dieser Zeile, nicht gegen den Lauf; siehe die Notiz unten.
email: Das Feld für eine einzelne E-Mail-Adresse. Die Ausgabe der Anreicherung landet in email_1 bis email_3 und emails, das sind die Spalten für Kontaktadressen.
website: Die eigene Website des Betriebs. Jede von der Website abgeleitete Spalte unten bleibt leer, solange diese nicht gefüllt ist - auch wenn eine gefüllte Website nicht garantiert, dass sie sich auflösen ließen.
directions: Ein Link zur Wegbeschreibungsseite des Eintrags.
image: Ein Link zum Vorschaubild des Eintrags.
years_in_business: Wie lange der Eintrag angibt, dass der Betrieb tätig ist, als ganze Zahl.
description: Ein kurzer, gekürzter Ausschnitt. Behandeln Sie ihn als Vorschau, nicht als Über-uns-Text: manche Werte sind der eigene Klappentext des Betriebs, manche eine Kundenrezension - deshalb kann einer mitten im Satz oder an einem verirrten Anführungszeichen enden.
source_url: Die Eintragsseite, aus der die Zeile gelesen wurde. Die Spalte, die man behält, falls man je einen Wert von Hand prüfen muss.
hours: Öffnungszeiten in der kompakten Form Mo-Fr 09:00-18:00, Sa 09:00-15:00 - zweibuchstabige Tageskürzel, Bereiche durch Kommas verbunden.
amenities: Merkmale, mit denen der Eintrag wirbt. Zwei Merkmale können in einem Wert ankommen, getrennt durch einen Zeilenumbruch - trennen Sie also an Zeilenumbrüchen, statt ein einzelnes Label anzunehmen.
facebook: Link zur Facebook-Seite des Betriebs.
instagram: Link zum Instagram-Profil des Betriebs.
linkedin: Link zur LinkedIn-Seite des Betriebs.
tiktok: Link zum TikTok-Profil des Betriebs.
medium: Link zur Medium-Publikation des Betriebs.
reddit: Link zur Reddit-Präsenz des Betriebs.
skype: Der Skype-Name des Betriebs.
snapchat: Link zum Snapchat-Profil des Betriebs.
telegram: Link zur Telegram-Präsenz des Betriebs.
whatsapp: Der WhatsApp-Kontakt des Betriebs.
twitter: Link zum X-/Twitter-Profil des Betriebs.
vimeo: Link zum Vimeo-Kanal des Betriebs.
youtube: Link zur YouTube-Präsenz des Betriebs - ein Kanal, eine Nutzerseite oder ein einzelnes Video, nehmen Sie also keine Kanal-URL an.
github: Link zur GitHub-Organisation des Betriebs.
crunchbase: Link zum Crunchbase-Profil des Betriebs.
emails: Jede Adresse, die die Anreicherung gefunden hat, als Array.
emails_status: Ein Eintrag je Adresse in emails, jeweils zwei durch Komma verbundene Teile: ein Zustellbarkeitsurteil, dann ein Detail. Das Detail ist kein fester Wertevorrat - es kann die Art des Postfachs benennen oder eine Domain wiedergeben -, schalten Sie also auf den Teil vor dem Komma und behandeln Sie den Rest als Freitext.
website_title: Der <title> der Website des Betriebs.
website_description: Die Meta-Description der Website des Betriebs.
website_keywords: Die Meta-Keywords der Website des Betriebs.
website_generator: Womit die Website gebaut wurde, aus ihrem Generator-Tag gelesen - ein CMS, ein Page Builder oder ein SEO-Plugin, oft samt Versionsangabe.
website_has_fb_pixel: Ob auf der Website ein Facebook-Pixel gefunden wurde. Ein echter Boolean, keine Zeichenkette.
website_has_google_tag: Ob auf der Website ein Google-Tag gefunden wurde. Ebenfalls ein echter Boolean.
phones_extra: Weitere für den Betrieb gefundene Telefonnummern, als Array. Es kann die Nummer wiederholen, die bereits in phone steht - entdoppeln Sie also gegen diese Spalte, bevor Sie irgendetwas anrufen.
phones_extra_types: Der Anschlusstyp für jeden Eintrag in phones_extra, positionsgleich zugeordnet und immer gleich lang - aber ein Eintrag kann null sein, wo sich der Typ nicht bestimmen ließ, greifen Sie also defensiv darauf zu.
phone_type: Der Anschlusstyp der Haupttelefonnummer phone.
contact_name: Ein Kontaktname aus der Anreicherung. Nehmen Sie nicht an, dass dies eine Person ist - die Werte sind ebenso oft ein Praxis- oder Firmenname wie eine Einzelperson, ein Aufteilen in Vor- und Nachname ist also nicht sicher.
contact_title: Die Berufsbezeichnung, die zu contact_name gehört.
is_public: Ob das Unternehmen börsennotiert ist. Ein echter Boolean.
wp_name: Der Firmenname, wie der Telefondatenanbieter ihn führt.
wp_address: Die Adresse, wie der Telefondatenanbieter sie führt.
phones_extra_wp: Weitere Telefonnummern vom Telefondatenanbieter.
emails_persons: Die Personen, die die Anreicherung den gefundenen Adressen zugeordnet hat, als Array.
employees: Die Mitarbeiterzahl des Unternehmens, als Zahl.
scraped_at: Wann diese Zeile erfasst wurde, als 2026-07-06 09:16:41.954000. Das variiert innerhalb eines einzelnen Laufs - die Zeilen einer Datei wurden nicht alle im selben Augenblick gelesen, und genau das macht open_status zu einer Tatsache je Zeile.
query: Ihre beiden Eingaben, verbunden als search, location, wiederholt in jeder Zeile, die daraus stammt.
position: Der Platz des Eintrags in der Ergebnisreihenfolge, beginnend bei 1 und innerhalb eines Laufs eindeutig. Die Spalte, nach der man sortiert, um die Reihenfolge exakt so zu rekonstruieren, wie sie zurückkam.
email_1: Die erste angereicherte E-Mail-Adresse. Keine Zeile trägt email_2 ohne diese hier.
email_2: Die zweite angereicherte E-Mail-Adresse, sofern es eine gibt.
email_3: Die dritte angereicherte E-Mail-Adresse, sofern es eine gibt.
industry: Die Branche, die die unternehmensbezogene Anreicherung zuweist.
founded_year: Das Gründungsjahr des Unternehmens, als Zahl.

Lesen Sie diesen Export nach Spaltennamen, nie nach Position. Jeder Lauf trägt dieselben dreiundsechzig Namen, aber die Reihenfolge ist nicht fest - in einem unserer Läufe kam hours an vorletzter statt an zwanzigster Stelle an, und alles danach verschob sich um eins. Nichts wurde umbenannt oder weggelassen; ein positionsbasierter Loader hätte schlicht Öffnungszeiten in das Merkmalsfeld geschrieben und Erfolg gemeldet. Das Zweite, das Sie wissen sollten: scraped_at variiert innerhalb einer einzelnen Datei, weil die Zeilen nicht alle im selben Augenblick erfasst wurden - open_status beschreibt also den jeweils eigenen Moment einer Zeile und ist keine Eigenschaft des Laufs. Und drei kleinere Formen, die man behandeln sollte, bevor sie überraschen: category ist nur categories mit Komma verbunden, also dieselbe Tatsache doppelt; amenities kann zwei Werte durch einen Zeilenumbruch getrennt in eine Zeichenkette packen; und phones_extra_types deckt sich Index für Index mit phones_extra, kann aber ein null enthalten, wo der Typ nicht bestimmt wurde.

Laufsteuerung

Am Job eingestellt,
nicht in der Tabelle.

Vier Steuerelemente, und sie sind die gesamte Eingabe: wo gesucht wird, wonach, an welchem Ort und wie viel geholt wird. Die Sortier- und Filterschaltflächen neben den Ergebnissen sind Ansichtssteuerungen - sie formen, was Sie sehen, nicht das, was der Lauf holt.

Region Suchbegriff Ort Limit (Datensätze) Leeres Limit holt alles Eine Zeile je Eintrag CSV-Export XLSX-Export JSON-Export

Gängige Arbeitsabläufe

Drei Aufgaben, die hier
am häufigsten laufen.

Ein paar Beispiele, wie Teams Verzeichniseinträge nutzen, um eine Frage zu beantworten, die sie tatsächlich haben.

Leadgenerierung

In einem Durchgang eine kontaktierbare Liste bauen

Eine Kategorie und eine Stadt liefern die Einträge; die Anreicherungsspalten liefern den Weg, sie zu erreichen. Weil jede Adresse mit einem Zustellbarkeitsurteil ankommt, lässt sich die Liste filtern, bevor sie je ein Versandtool erreicht, statt erst, wenn die Bounces zurückkommen.

Leadgenerierung · Vertrieb

Marktbild

Ein lokales Gewerbe bemessen und sehen, wer etabliert ist

Bewertung, Rezensionszahl und Jahre im Geschäft stehen in derselben Zeile, und das reicht, um einen vollen Markt von einem dünnen und einen Neueinsteiger von einer festen Größe zu unterscheiden - ohne einen einzigen Eintrag von Hand zu öffnen.

Forschung

Tech-Stack

Betriebe mit einem bestimmten Setup finden

Die Website-Spalten sagen, womit jede Seite gebaut wurde und ob sie ein Facebook-Pixel oder ein Google-Tag trägt. Für alle, die an die Nutzer einer Plattform verkaufen, macht das aus einem Verzeichnis eine qualifizierte Liste.

Go-to-Market

Loslegen

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die Sie tatsächlich ziehen.

Kein Abo, kein Mindestumsatz, keine wiederkehrende Rechnung. Ihre ersten 500 Zeilen gehen auf uns - danach zahlen Sie nach Verbrauch, zum selben Pauschalsatz wie bei jedem anderen Scraper hier.

Kostenlose Stufe

500 kostenlose Zeilen - 0 $

Für jedes neue Konto, einmalig. Keine Kreditkarte erforderlich. Das Datensatzlimit und alle Exportformate sind enthalten.

0 $ für immer

Nach Verbrauch

0,002 $ je Zeile, nach der kostenlosen Stufe

Ungefähr 2 $ je 1.000 Einträge, Anreicherungsspalten inbegriffen statt als zusätzlicher Schritt berechnet. Der Schätzer zeigt Zeilenzahl und Guthabenkosten, bevor ein Lauf startet.

Am beliebtesten

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Individuell · hohes Volumen

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Passt gut zu

Ein Verzeichnis,
und die daneben.

Google Maps Scraper

Dieselbe Kategorie-und-Stadt-Aufgabe gegen den anderen großen lokalen Index. Beide laufen zu lassen ist der Weg, die Betriebe zu finden, die eine Quelle führt und die andere nie gehört hat.

Entdecken

E-Mail-Adressen-Finder

Für die Zeilen, bei denen die eingebaute Anreicherung ohne Adresse zurückkam. Geben Sie ihm die Websites aus diesem Export und arbeiten Sie die Lücke ab, statt sie hinzunehmen.

Entdecken

Das Rechtliche

Ist es legal,
Yellow Pages zu scrapen?

Kurze Antwort: ja für die Eintragsinhalte - aber dieser Export trägt Kontaktdaten und ein Zustellbarkeitsurteil, und genau das verdient Ihre Aufmerksamkeit.

Ein Yellow-Pages-Eintrag existiert, um gefunden zu werden. Name, Telefon, Adresse, Kategorien, Öffnungszeiten und Bewertung werden jedem angezeigt, der die Suche ausführt, angemeldet oder nicht, und öffentlich gelistete Geschäftsinformationen für Marktforschung zu sammeln, ist seit Langem gängige Praxis. Nichts hier berührt ein Login, ein Konto oder eine Bezahlschranke.

Die Anreicherung ist der Teil, dem Sorgfalt gebührt. Dieser Export hört nicht beim Verzeichnis auf: Er ergänzt E-Mail-Adressen, die ihnen zugeordneten Personen, weitere Telefonnummern samt Anschlusstyp und Social-Profile. Eine Geschäftsadresse auf einer Firmendomain ist nach den meisten Lesarten ein Geschäftskontakt - aber die Adresse einer namentlich genannten Einzelperson ist in der EU und im Vereinigten Königreich personenbezogenes Datum, ganz gleich wo sie veröffentlicht wurde, und emails_persons existiert gerade dazu, Einzelpersonen zu benennen. Wenn Sie Outreach betreiben, sind die Rechtsgrundlage und der Widerspruch Ihre Sache, und das Zustellbarkeitsurteil in emails_status sagt Ihnen, ob eine Nachricht ankommt, nicht, ob Sie sie senden dürfen. Die beiden haben nichts miteinander zu tun, und es lohnt sich, sie auch im eigenen Kopf getrennt zu halten.

Wenn Ihre Frage der Marktstruktur gilt und nicht dem Kontakt - wie viele, wie etabliert, wie gut bewertet -, verwerfen Sie die E-Mail-, Telefon- und Personenspalten beim Import, und das meiste hiervon gilt für Sie nicht mehr. Wir betreiben keine Tracker Dritter auf der Datenebene, und Ihre Exporte löschen sich nach 30 Tagen automatisch. Yellow Pages’ eigene Bedingungen schränken automatisierten Zugriff ein, prüfen Sie sie also, bevor Sie skalieren.

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Nur öffentliche Geschäftseinträge✓

Keine Logins, keine Konten berührt✓

Angereicherte E-Mails und Personen sind personenbezogen✓

Zustellbar heißt nicht erlaubt✓

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Häufige Fragen

Was Leute fragen,
bevor sie sich registrieren.

Die Fragen, die wir am häufigsten hören. Noch etwas? Sprechen Sie uns an - Menschen schreiben die Antworten, keine Bots.

Wie scrape ich Yellow Pages?+

Mit dem Yellow Pages Search Scraper:

Melden Sie sich auf der Plattform an.
Öffnen Sie den Yellow Pages Search Scraper.
Wählen Sie die Region.
Tippen Sie den Suchbegriff und den Ort ein.
Setzen Sie ein Datensatzlimit oder lassen Sie es leer, um alles Verfügbare zu holen.
Klicken Sie auf Start scraping.

Warum schreibt mein Loader die falschen Daten in eine Spalte?+

Weil er nach Position liest. Jeder Lauf trägt dieselben dreiundsechzig Spaltennamen, aber die Reihenfolge liegt zwischen Läufen nicht fest - in einem unserer Läufe kam die Spalte hours an vorletzter statt an zwanzigster Stelle an, und alles danach verschob sich um eins. Nichts wurde umbenannt oder weggelassen, ein positionsbasierter Loader ordnet also still falsch zu und meldet Erfolg. Ordnen Sie die Kopfzeile bei jedem Import nach Namen zu, und das Problem verschwindet.

Was kommt für jeden Eintrag zurück?+

Dreiundsechzig Spalten. Die Verzeichnisfelder sind Name, Telefon, Straße, Stadt, Bundesstaat, Postleitzahl, Kategorien, Bewertung und Rezensionszahl, Öffnungszeiten, Preisspanne, ein Beschreibungsausschnitt, ein Bild und ein Link zum Eintrag. Der Rest ist Anreicherung: E-Mail-Adressen mit Zustellbarkeitsurteil, die ihnen zugeordneten Personen, weitere Telefonnummern samt Anschlusstyp, Social-Profile und Details, die von der eigenen Website des Betriebs gelesen wurden, einschließlich dessen, womit sie gebaut wurde. All das steht in CSV und XLSX ebenso wie im JSON.

Ist open_status verlässlich?+

Es ist für den Moment zutreffend, in dem diese Zeile erfasst wurde, und das ist nicht derselbe Moment, in dem der Lauf endete. Die Spalte scraped_at variiert innerhalb einer einzelnen Datei, weil die Zeilen nicht alle im selben Augenblick gelesen wurden - open now und closed now sind also Tatsachen je Zeile. Lesen Sie open_status gegen das eigene scraped_at dieser Zeile, und wenn Sie Öffnungszeiten als Eigenschaft des Betriebs statt als Momentaufnahme brauchen, nehmen Sie stattdessen die Spalte hours.

In welchem Format kommen die E-Mail-Adressen und ihre Status?+

Die Adressen kommen in emails als Array und sind außerdem in email_1, email_2 und email_3 aufgeflacht. Die Staffel ist konsistent - keine Zeile hat eine zweite Adresse ohne eine erste oder eine dritte ohne eine zweite. Jeder Eintrag in emails_status besteht aus zwei durch Komma verbundenen Teilen: einem Zustellbarkeitsurteil, dann einem Detail. Das Detail ist kein fester Wertevorrat und kann die Art des Postfachs benennen oder eine Domain wiedergeben - schalten Sie also auf den Teil vor dem Komma und behandeln Sie den Rest als Freitext.

Kann ich contact_name in Vor- und Nachname aufteilen?+

Nicht sicher. Die Werte sind ebenso oft ein Praxis- oder Firmenname wie eine Einzelperson, ein Aufteilen an Leerzeichen erzeugt also für einen guten Teil jeder Liste Unsinn. Wenn Sie Felder auf Personenebene brauchen, lesen Sie stattdessen emails_persons und behandeln Sie contact_name als Bezeichnung statt als Namen.

Welche Regionen deckt es ab?+

Auf dem Formular gibt es eine Regionsauswahl, und sie markiert jeden Eintrag, den der Parser noch nicht behandelt - diese zeigen einen Hinweis, dass die Seite ein anderes Layout verwendet. Die Liste wird beim Öffnen der Seite geladen und ist nicht vorab festgelegt, prüfen Sie also die Auswahl darauf, was Ihnen zur Verfügung steht, statt eine Liste von dieser Seite zu übernehmen. Die Voreinstellung ist die US-Seite.

Was kostet das?+

Die ersten 500 Zeilen sind kostenlos und einmalig, ohne Kreditkarte. Danach sind es 0,002 $ je Zeile - etwa 2 $ je 1.000 Einträge - derselbe Pauschalsatz wie bei jedem anderen Scraper auf der Plattform, wobei die Anreicherungsspalten inbegriffen sind statt als eigener Schritt berechnet zu werden. Der Schätzer zeigt die Kosten eines Laufs, bevor er startet.

Ihre ersten 500 Einträge,
gehen aufs Haus.

500 einmalige kostenlose Zeilen auf jedem neuen Konto - ohne Ablaufdatum. Danach 0,002 $ je Zeile nach Verbrauch - keine hinterlegte Karte, bis Sie es sagen.

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Eine Kategorie und eine Stadt,als Lead-Tabelle.

Zwei Felder hinein,eine Lead-Tabelle heraus.

Ein Verzeichniseintrag,bereits angereichert.

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E-Mail-Adressen, die mit einem Urteil kommen

Öffnungszeiten in maschinenlesbarer Form

Dreiundsechzig Spalten -und eine Sache, die zuerst zu klären ist.

Dreiundsechzig Spalten,nach Namen gelesen.

Am Job eingestellt,nicht in der Tabelle.

Drei Aufgaben, die hieram häufigsten laufen.