This thesis addresses the process of developing a generalized spider for web scraping, which can be applied to multiple sources, thereby reducing the time and cost involved in creating and maintaining individual spiders for each website or URL. The project aims to improve analyst productivity, reduce development time for developers, and ensure high-quality and accurate data extraction. The research involves investigating web scraping techniques and developing a more efficient and scalable approach to report retrieval. The problem statement emphasizes the inefficiency of the current method with one customized spider per source and the need for a more streamlined approach to web scraping. The research question focuses on identifying patterns in the web scraping process and functions required for specific publication websites to create a more generalized web scraper. The objective is to reduce manual effort, improve scalability, and maintain high-quality data extraction. The problem is resolved using a quantitative approach that involves the analysis and implementation of spiders for each data source. This enables a comprehensive understanding of all potential scenarios and provides the necessary knowledge to develop a general spider. These spiders are then grouped based on their similarity, and through the application of simple logic, they are consolidated into a single general spider capable of handling all the sources. To construct the general spider, a utility library is created, equipped with the essential tools for extracting relevant information such as title, description, date, and PDF links. Subsequently, all the individual information is transferred to configuration files, enabling the execution of the general spider. The findings demonstrate the successful integration of multiple sources and spiders into a unified general spider. However, due to the limited time frame of the project, there is potential for further improvement. Enhancements could include better structuring of the configuration files, expansion of the utility library, or even the integration of AI capabilities to enhance the performance of the general spider. Nevertheless, the current solution is deemed suitable for automated article retrieval and ready to be used. / Denna rapport tar upp processen att utveckla en generaliserad spindel för webbskrapning, som kan appliceras på flera källor, och därigenom minska tiden och kostnaderna för att skapa och underhålla individuella spindlar för varje webbplats eller URL. Projektet syftar till att förbättra analytikers produktivitet, minska utvecklingstiden för utvecklare och säkerställa högkvalitativ och korrekt dataextraktion. Forskningen går ut på att undersöka webbskrapningstekniker och utveckla ett mer effektivt och skalbart tillvägagångssätt för att hämta rapporter. Problemformuleringen betonar ineffektiviteten hos den nuvarande metoden med en anpassad spindel per källa och behovet av ett mer effektiviserad tillvägagångssätt för webbskrapning. Forskningsfrågan fokuserar på att identifiera mönster i webbskrapningsprocessen och funktioner som krävs för specifika publikationswebbplatser för att skapa en mer generaliserad webbskrapa. Målet är att minska den manuella ansträngningen, förbättra skalbarheten och upprätthålla datautvinning av hög kvalitet. Problemet löses med hjälp av en kvantitativ metod som involverar analys och implementering av spindlar för varje datakälla. Detta möjliggör en omfattande förståelse av alla potentiella scenarier och ger den nödvändiga kunskapen för att utveckla en allmän spindel. Dessa spindlar grupperas sedan baserat på deras likhet, och genom tillämpning av enkel logik konsolideras de till en enda allmän spindel som kan hantera alla källor. För att konstruera den allmänna spindeln skapas ett verktygsbibliotek, utrustat med de väsentliga verktygen för att extrahera relevant information som titel, beskrivning, datum och PDF-länkar. Därefter överförs all individuell information till konfigurationsfiler, vilket möjliggör exekvering av den allmänna spindeln. Resultaten visar den framgångsrika integrationen av flera källor och spindlar till en enhetlig allmän spindel. Men på grund av projektets begränsade tidsram finns det potential för ytterligare förbättringar. Förbättringar kan inkludera bättre strukturering av konfigurationsfilerna, utökning av verktygsbiblioteket eller till och med integrering av AI-funktioner för att förbättra den allmänna spindelns prestanda. Ändå bedöms den nuvarande lösningen vara lämplig för automatisk artikelhämtning och redo att användas.