```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
if (!require('tidyverse')) install.packages("tidyverse") # wrangling
if (!require('RSelenium')) install.packages("RSelenium") # we know it, we love it
if (!require('wdman')) install.packages("wdman") # selenium server config
if (!require('rvest')) install.packages("rvest") # retrieve HTML objects 
if (!require('httr2')) install.packages("httr2") # start a browser session
if (!require('httpcache')) install.packages("httpcache") # clears cache
if (!require('openxlsx')) install.packages("openxlsx") # excel creation and manipulation 
```

## Übung
Hier laden wir die Pressemitteilungen der Stadt Münster herunter (https://www.muenster.de/pressemeldungen/web/frontend/output/standard/design/standard/). 

Besucht die Webseite und parsed das HTML, speichert es in einem Objekt namens "html".

```{r}

```

Nutzt SelectorGadget oder wählt manuell den CSS-Selektor aus, um den Link aller Pressemeldungen auf der ersten Seite abzurufen.
```{r}

```

Fällt euch was bei den Links auf? 

Wir haben nun die ersten zwanzig Links. Lasst uns nun die ersten 100 Pressemeldungen ausgeben.

Könnt ihr eine Struktur in der Paginierung erkennen?


Erstellt eine Schleife, um die Links zu den ersten 100 Pressemeldung zu scrapen.
```{r}

```


*Herausforderung*

Schafft ihr dasselbe in einer Funktion?
```{r}

```

Navigiere nun auf jede Seite, scraped den Titel, den Text sowie das Datum. Speichert all diese Informationen mitsamt dem Link zur Pressemeldung in einer geeigneten Struktur ab.

```{r}

```

Großartig, ihr habt es geschafft!

*Bonus 1*
Am Anfang jeder Pressemitteilung steht "Münster (SMS)". Versucht die Mitteilungen davon zu bereinigen.

```{r}

```

*Bonus 2* 
Schaut euch an, welches die 100 häufigsten Wörter in den Pressemeldungen sind. quanteda hat einen Befehl hierfür, findet ihr ihn heraus?

```{r}

```