Scrapy против Beautiful Soup для веб-скрапинга

Скрапбукинг, Мар-06-20245 минут чтения

Самые известные библиотеки Python для веб-скраппинга - Scrapy и Beautiful Soup, но у каждой из них есть свои плюсы и минусы. В этом мире нет ничего идеального. Иногда одна библиотека превосходит другую, и наоборот. В этой статье мы проанализируем обе библиотеки с разных сторон, чтобы читатели могли лучше понять, когда и что использовать. Мы начнем с реализации основного модуля, а затем рассмотрим механизмы работы обеих библиотек. Наконец, мы сделаем вывод, погрузившись в различия каждого инструмента. Для начала давайте углубимся в Scrapy,

Scrapy

Scrapy - это совместный фреймворк с открытым исходным кодом для извлечения данных с выбранных нами сайтов. Это одна из самых мощных библиотек Python благодаря своей высокой скорости работы. Одним из ключевых преимуществ использования Scrapy является то, что он использует неблокирующий механизм при отправке запросов пользователям, поскольку построен на основе асинхронного фреймворка.

Асинхронные запросы гораздо выгоднее синхронных, поскольку они следуют за неблокирующими вызовами ввода-вывода на сервер.

К основным особенностям Scrapy относятся,

Встроенная поддержка позволяет Scrapy извлекать данные из HTML-источников с помощью выражений XPath и выражений CSS.
Он имеет многоплатформенную поддержку, что делает его портативным (написан на Python и работает на Mac, Windows, Linux и BSD).
Эта библиотека легко расширяема.
Он может извлекать веб-сайты в 20 раз быстрее, чем другие инструменты, что делает его самой надежной библиотекой для скраппинга.
Он очень легкий и поэтому потребляет меньше памяти и процессора.
Его можно оптимизировать для создания надежных и гибких приложений с множеством удивительных функциональных возможностей.
Документация не так хороша и не очень удобна для новичков, но в целом имеет хорошую поддержку сообщества разработчиков.

Прекрасный суп

Как и его название, он является прекрасным инструментом для веб-скреперов благодаря своим основным функциональным возможностям. Он быстро извлекает данные из веб-страницы в соответствии с выбором программиста. Этот инструмент удобен, когда речь идет об извлечении данных из HTML- и XML-файлов. Но проблема Beautiful Soup в том, что он не работает самостоятельно. Для выполнения работы он полагается на другие модули.

Некоторые из зависимостей Beautiful Soup включают,

Она требует, чтобы библиотека сделала запрос к веб-сайту, поскольку сама не может сделать запрос к определенному серверу. Чтобы решить эту проблему, она зависит от двух самых популярных библиотек, которые называются Requests или urllib2. Эти библиотеки позволяют сделать запрос к серверу.
Также требуется внешний парсер для разбора загруженных данных в виде HTML, XML. Одними из самых известных парсеров являются html.parser, HTML5lib, lxml's HTML parser.

Преимущества использования Beautiful Soup заключаются в следующем,

Он прост в изучении и освоении. Чтобы лучше понять, как его можно использовать для извлечения данных с веб-сайта, рассмотрим следующий пример

Рисунок1: Пример использования красивого супа

Как видно из приведенного выше кода, мы используем html.parser для разбора содержимого htmldoc. Его легкость и простота - одни из самых весомых причин для разработчиков использовать Beautiful Soup.
В нем имеется обширная документация, облегчающая его изучение и внедрение.
Обширная поддержка сообщества помогает быстро и легко разобраться в проблемах и решить их.

Выбор лучшей библиотеки: Красивый суп или ломка?

У каждой библиотеки есть свои плюсы и минусы, поэтому при выборе идеальной библиотеки для выполнения работы необходимо учитывать различные ключевые факторы. В этом разделе мы рассмотрим критерии отбора, необходимые для выбора лучшей библиотеки для нашего проекта. К ключевым факторам, играющим важную роль, относятся,

Расширяемость

Scrapy: Имеет четко определенную архитектуру для настройки промежуточного ПО, что позволяет легко добавлять пользовательские функции. Это делает наш проект более надежным и гибким.

Миграция проектов из одного в другой становится очень простой при использовании Scrapy. Таким образом, Scrapy очень удобен при работе с большими проектами.

Если проекту нужны прокси, конвейеры данных и т. д., лучше всего подойдет Scrapy.

Прекрасный суп: Он отлично подходит для небольших и не очень сложных проектов, поскольку позволяет сохранить простоту и гибкость кода.

В основном рекомендуется новичкам для быстрого освоения и выполнения операций веб-скрапинга.

Производительность

Scrapy: Благодаря использованию асинхронных системных вызовов она позволяет выполнять задачи быстро. Она обладает выдающейся производительностью среди всех других библиотек.

Beautiful Soup: Beautiful Soup работает немного медленно, но для решения этой проблемы можно использовать концепцию многопоточности. Однако программист должен понимать концепцию многопоточности, чтобы эффективно ее реализовать. Это может быть причиной снижения производительности Beautiful Soup.

EcoSystem

Scrapy: Благодаря хорошей экосистеме мы можем использовать прокси и VPN для автоматизации задач. Она может быть полезна для работы со сложными проектами.

Если вы ищете потрясающие прокси-сервисы, не забудьте обратить внимание на ProxyScrape жилые и премиум прокси. Вам нужны хорошие прокси для ваших проектов по веб-скрапингу? Не останавливайтесь на достигнутом; перейдите на сайт ProxyScrape для получения более подробной информации.

Красивый суп: Из-за большого количества зависимостей эта библиотека не может использоваться в сложных проектах.

Выше описаны три общих фактора для правильного выбора между Scrapy и Beautiful Soup.

Заключение о "Красивом супе" и "Ломтике

В этой статье мы подробно рассмотрели Scrapy и Beautiful Soup. Мы подробно рассмотрели почти все, что касается наиболее часто используемых библиотек для веб-скрапинга. Давайте подведем итоги того, о чем мы говорили до сих пор,

Scrapy будет лучшим выбором, если речь идет о сложных операциях скрапинга, требующих высокой скорости при низком энергопотреблении.

Beautiful Soup - лучший выбор для тех, кто только начинает программировать и хочет работать с лучшими проектами по скрапбукингу. Он прост в освоении и позволяет работать с проектами до определенного уровня сложности.

Эти две библиотеки для веб-скраппинга на языке Python предназначены для выполнения разных задач. Beautiful Soup лучше всего подходит для разбора HTML и извлечения данных, а Scrapy - для загрузки HTML, обработки данных и сохранения их в нужном формате.

Надеюсь, эта статья поможет вам выбрать лучшую библиотеку из Scrapy и Beautiful Soup для ваших проектов по веб-скраппингу.

По: ProxyScrape