6 Web Scraping инструментов на Python для новичков
В интернете можно найти множество пособий по web-scraping. Учитывая множество вариантов фреймворков и языков, может быть довольно сложно выбрать подходящий для ваших потребностей. Предлагаю вашему вниманию небольшой обзор инструментов веб-скрепера на языке Python.
- Scrapy
- Urllib
- Python Requests
- Selenium
- Beautifulsoup
- LXML
Scrapy
Scrapy – это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на Python, который заботится обо всем: от загрузки HTML-страниц до сохранения их в нужной форме. Запросы в Scrapy планируются и обрабатываются асинхронно. Асинхронные запросы позволяют ускорить работу, выполняя запросы параллельно, не дожидаясь завершения предыдущего. Scrapy чрезвычайно мощный и эффективный инструмент для построения сложных архитектурных решений по сбору и обработке данных. Для эффективной работы приложений, построенных на базе данного фреймворка может понадобится арендовать сервер достаточной производительности.
Мощь и возможности фремворка Scrapy являются обратной стороной простоты его установки и использования. Он чрезмерно избыточен для несложных задач. Так же могут возникнуть проблемы с установкой на некоторых системах. Для новичков данный фреймворк может показаться сложным в освоении, а следовательно и не очень быстрым.
Scrapy это лучшее решение для создания полноценного веб-сканера для сбора больших объемов данных. Для периодической обработки небольшого количества страниц лучше использовать более простые инструменты.
Urllib
Urllib – это пакет с несколькими модулями для работы с URL. Включен в стандартную библиотеку Python, поэтому не требует установки. Предлагает базовый набор функционала для парсинга веб-страниц, поддерживает аутентификацию, переадресацию, куки и прочие сопутствующие вещи. Подходит для парсинга ограниченного количества страниц с последующей несложной обработкой данных.
Requests (HTTP для людей)
Requests – это отличный пример библиотеки с правильным уровнем абстракции. Позволяет легко отправлять запросы с меньшим объёмом кода чем у Urllib. Поддерживает загрузку файлов, таймауты соединений, куки и сессии, аутентификацию, браузерную верификацию SSL и все методы взаимодействия с REST API (PUT, GET, DELETE, POST).
Основной недостаток данной библиотеки в том, что она не взаимодействует с кодом JavaScript. Это может вызвать невозможность парсинга страниц, где данные загружаются динамически. В остальном, библиотека Requests идеально подходит для несложных задач веб-скреппинга.
Selenium
Изначально данный инструмент разрабатывался для автоматического тестирования веб-приложений. Основной функционал направлен именно на эту функцию. Тем не менее, часто Selenium используют для сбора информации с веб-страниц, использующих JavaScript.
Основным преимуществом Selenium является простота использования, в том числе для новичков. Инструмент позволяет полностью имитировать поведение пользователя на странице, т.к. для работы запускается реальный браузер. Это позволяет полностью обрабатывать данные на странице, в т.ч. те, которые генерируются JavaScript.
Основной недостаток заключается в том, что инструмент очень медленный, потребляет много памяти и процессорного времени. Это повышает требования к ресурсам сервера. Тем не менее, это реальный инструмент для парсинга данных со страниц, генерируемых при помощи JavaScript.
BS4
BS4 отличная библиотека для парсинга данных различных форматов. Идеальный вариант для новичков в web-scraping, т.к. многие вещи производятся автоматически. В том числе, обработка невалидного HTML. Данные представляются в виде дерева, что позволяет легко передвигаться по структуре документа и извлекать необходимую информацию.
Недостатком BS4 можно назвать недостаточную гибкость и масштабируемость, а так же медлительность. Для ускорения работы парсера необходимо ставить дополнительные библиотеки для мультипроцессинга.
LXML
Lxml – это высокопроизводительная библиотека для парсинга HTML и XML производственного масштаба. Функциональность и быстродействие библиотеки несколько нивелируется недостаточно качественной документацией, что делает её достаточно трудной для работы начинающим разработчикам. Если перед вами стоит задача быстродействия, то lxml отличный вариант.
Заключение
Любой из вышеперечисленных инструментов позволяет выполнять простые запросы и парсить данные. Тем не менее, они требуют определенных навыком в программировании. Если требуется парсинг достаточно больших объемов данных на регулярной основе, то это может оказаться весьма трудоемким процессом для организации которого стоит подойти рассудительно. Помимо знаний фреймворком и инструментов стоит уделить внимание выбору оборудования и построению инфраструктуры.