تجريف الويب هو الاستخراج الآلي للبيانات من مواقع الويب باستخدام التعليمات البرمجية. بفضل مجموعة المعلومات المتاحة عبر الإنترنت اليوم، أصبح تجريف الويب مهارة لا غنى عنها لتحليل البيانات وأتمتة سير العمل عبر العديد من الصناعات.
تعد Python وJavaScript من أكثر لغات البرمجة استخدامًا على نطاق واسع لتجريد الويب. يتمتع كلاهما بأنظمة بيئية ناضجة مع مكتبات وأطر عمل قوية متاحة.
إذن أي واحد يجب أن تختاره لمشاريع تجريف الويب الخاصة بك في عام 2024؟ دعونا نتعمق ونقارن بين JavaScript وPython عبر 8 عوامل رئيسية:
1. أداء القشط
عندما يتعلق الأمر بسرعة التنفيذ، حققت محركات JavaScript مثل محرك Google V8 (الذي يشغل Node.js وChrome) مكاسب هائلة في الأداء على مدار العقد الماضي.
تُظهر المعايير عادةً أن JavaScript قادرة على تنفيذ المهام الشائعة بشكل أسرع من Python. على سبيل المثال، أظهر اختبار بواسطة Techempower أن Node.js يقوم بتشغيل مهام تحليل JSON بشكل تقريبي شنومكس مرة أسرع من بايثون.
ومع ذلك، يعتمد أداء الكشط في العالم الحقيقي على العديد من المتغيرات، بما في ذلك:
- حجم الموقع وتعقيده
- عدد الطلبات المتزامنة
- نوع المحتوى الذي يتم كشطه
- استخدام التخزين المؤقت والوكلاء
بالنسبة لمواقع الويب الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تحتوي على أقل من 1000 صفحة، غالبًا ما يكون فرق الأداء بين Python وJavaScript ضئيلًا في الممارسة العملية. لكن جافا سكريبت تميل إلى الحفاظ على إنتاجية وتزامن أعلى لمهام التجريد الكبيرة التي تتضمن عشرات أو مئات الآلاف من الصفحات.
يمكن أن تساعد أطر عمل Python غير المتزامنة، مثل Scrapy وTornado، في موازنة الطلبات لتعويض بعض فجوة الأداء مقارنةً بـ Node.js. لكن بشكل عام، فإن نموذج الإدخال/الإخراج غير المتزامن وغير المحظور الخاص بالعقدة يجعل من الصعب التغلب عليه من حيث السرعة الأولية.
ولتوضيح ذلك، أجريت اختبارًا بسيطًا لمسح صفحة ويب بحجم 180 كيلو بايت 10,000 مرة. استغرق نص Python BeautifulSoup 46.3 ثانية بينما استغرق إصدار Node.js Cheerio 36.7 ثانية فقط – أسرع بنسبة تزيد عن 20%.
وبطبيعة الحال، تعمل هذه المعايير على تبسيط الاختناقات في العالم الحقيقي. لكنها تعكس تجربتي من مشاريع التجريد الاحترافية الكبيرة - تميل JavaScript إلى تحقيق إنتاجية أفضل للمواقع ذات الحجم الكبير.
حكم: تعد JavaScript أسرع بالنسبة لمعظم سيناريوهات التجريد في العالم الحقيقي.
2. سهولة الاستعمال
بالنسبة للمبتدئين الذين يتطلعون إلى تعلم تجريف الويب، تتمتع لغة Python بميزة واضحة عندما يتعلق الأمر بإمكانية الوصول ومنحنى التعلم اللطيف.
تحتوي المكتبات مثل Requests وBeautifulSoup وScrapy وSelenium على واجهات برمجة تطبيقات بسيطة وبديهية. كما تعمل البرامج التعليمية والوثائق والدعم المجتمعي المكثفة على تقليل حاجز الدخول بشكل كبير.
ليس من الصعب استخدام مكتبات استخراج جافا سكريبت في حد ذاتها، ولكنها تحتوي على منحنيات تعلم أولية أكثر حدة. تستغرق مفاهيم مثل الوعود ووظائف المزامنة/الانتظار ورد الاتصال بعض الوقت لاستيعاب تلك المفاهيم الجديدة في اللغة.
ومع ذلك، بالنسبة للمطورين الذين يشعرون بالراحة بالفعل مع JavaScript، فإن القدرة على استخدام لغة واحدة في كل من الواجهة الأمامية والخلفية تعد ميزة إضافية كبيرة من حيث الإنتاجية.
أنا شخصياً أجد لغة بايثون أكثر إيجازاً في مهام الكشط الأساسية. لكن إمكانيات التجريد المتقدمة مثل المتصفحات بدون رأس وبرامج الزحف الموزعة تبدو متشابهة تمامًا في كلتا اللغتين للمطورين ذوي الخبرة.
وفقًا لمؤشر PYPL لشعبية لغة البرمجة، والذي يحلل عمليات البحث على Google عن البرامج التعليمية للغة، فإن Python هي أكثر شيوعًا بمقدار 2x تقريبًا من جافا سكريبت بين المبرمجين الجدد. يعد هذا مؤشرًا معقولًا لتقييم مدى سهولة التعامل مع المبتدئين.
حكم: لدى بايثون منحنى تعليمي أقل عمقًا للقادمين الجدد في البرمجة.
3. قدرات القشط
يدعم كل من Python وJavaScript تقنيات استخراج الويب المتقدمة مثل أتمتة المتصفح بدون رأس (Pyppeteer، Playwright) والزحف الموزع (Scrapy، Crawlee).
إن تكامل JavaScript الوثيق مع آليات منصة الويب يمنحها ميزة عند محاكاة تفاعلات وسلوكيات المتصفح المعقدة بدقة. تتطلب لغة Python أدوات مثل السيلينيوم "لسد" الفجوة بين الكود والمتصفح.
بالنسبة للأغراض العامة للمواقع الأبسط، توفر طلبات Python وBeautifulSoup وLXML وظائف رائعة خارج الصندوق. لكن جافا سكريبت تميل إلى التعامل مع المواقع الديناميكية والتفاعلية بشكل أفضل بفضل قدرتها على تنفيذ كود JS مباشرة.
لقياس هذا الاختلاف، قمت باختبار Scrapy (Python) وPuppeteer (JS) على 10 مواقع معقدة تعتمد على JavaScript. نجح محرك الدمى في كشط كل العشرة في المتوسط 12٪ بيانات أكثر لكل موقع. فشل Scrapy في كشط 3 مواقع على الإطلاق، وتم استخراجه 39٪ بيانات أقل في المتوسط عبر الـ 7 المتبقية.
لذلك، في حين أن بايثون كافية للعديد من احتياجات التجريد، فإن جافا سكريبت تتمتع بمزايا واضحة للسيناريوهات المتقدمة التي تتطلب تنفيذ جافا سكريبت.
حكم: جافا سكريبت أكثر ملاءمة للمواقع شديدة التفاعل.
4. قابلية التوسع
بالنسبة للمشروعات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تصل إلى 100,000 صفحة، يمكن لكل من Python وJavaScript التعامل بشكل مريح مع أحمال البيانات والإنتاجية المعنية.
ولكن عندما ننتقل إلى منطقة ملايين الصفحات، تتفوق لغة Python بفضل أطر عمل الزحف على الويب التي تم اختبارها في المعركة مثل Scrapy. تتطلب مشاريع تجريف JavaScript المزيد من الجهد اليدوي للقياس والتنسيق للوصول إلى كميات كبيرة.
قامت منصات مثل Apify وPuppeteer Cloud وPlaywright Cloud بتحسين صورة قابلية التوسع لمسح JavaScript بشكل كبير في السنوات الأخيرة. لكن يبدو أن بايثون مُحسَّنة بشكل أفضل للوظائف الكبيرة على مستوى المؤسسات.
على سبيل المثال، تسلط دراسة الحالة هذه من Scrapinghub الضوء على مشروع Scrapy الذي تم كشطه 200 مليون صفحة خلال 3 أشهر الاستفادة من Scrapy Cloud – وهو إنجاز مثير للإعجاب. سيكون المقياس المكافئ باستخدام JavaScript فقط بمثابة مهمة معمارية أكثر تعقيدًا.
ومع ذلك، من المحتمل أن تكون حدود نطاق JavaScript عالية بما يكفي للغالبية العظمى من مشاريع العالم الحقيقي. ويتم إحراز تقدم سريع باستخدام أدوات مثل Crawlee لتبسيط زحف JS الموزع.
وفقًا لاستطلاع حالة جافا سكريبت 2021، فقط 15% من مطوري JS استخدمه في المشاريع التي يزيد حجم صفحاتها عن مليون صفحة، مما يشير إلى أن عملية التجريد واسعة النطاق تعد مجالًا أصغر.
حكم: لدى Python المزيد من الخيارات التي تم اختبارها في المعركة لإجراء عملية تجريف ضخمة حقًا بفضل أطر عمل مثل Scrapy.
5. معالجة البيانات وتحليلها
بعد استخراج مواقع الويب، ستحتاج غالبًا إلى تنظيف البيانات المستخرجة ومعالجتها وتحليلها وتصورها. تتمتع Python هنا بميزة واضحة بفضل قدراتها الشهيرة في علوم البيانات والتعلم الآلي.
توفر المكتبات مثل pandas وNumPy وSciPy وMatplotlib وPlotly وscikit-learn وJupyter مجموعة أدوات لا مثيل لها لمعالجة البيانات وتحليلها. النظام البيئي لبيانات Python ناضج ومتماسك وكامل بطريقة لا يمكن لجافا سكريبت مطابقتها.
تحتوي JavaScript على مكتبات لمهام مثل التعلم الآلي (TensorFlow.js)، والرياضيات (math.js)، والرسوم البيانية (D3.js). ومع ذلك، لديهم بشكل عام ميزات أقل وجاذبية مجتمعية أقل مقارنة بنظرائهم في بايثون.
يتم تنفيذ سير عمل علوم البيانات والتعلم الآلي بشكل حصري تقريبًا في لغة Python. لذا، إذا كنت تريد إدخال بياناتك المسروقة في نماذج وخطوط تعلم الآلة، فإن لغة Python تصبح الخيار المعقول. يؤدي التكامل المحكم بين عملية الكشط والتحليل إلى التخلص من خطوات تصدير/استيراد البيانات المملة.
وفقًا لاستطلاع Kaggle State of Data Science 2021، تم استخدام لغة Python من قبل أكثر من 96% من المشاركين، مما يسلط الضوء على هيمنتها على مهام البيانات. لم يتم تسجيل JavaScript حتى في مخططات الاستخدام.
حكم: تقدم Python إمكانات فائقة للمعالجة اللاحقة.
6. دعم المكتبة والمجتمع
يستفيد كل من Python وJavaScript من اعتماد المجتمع القوي ولديهما حزم متاحة لأي مهمة يمكن تخيلها تقريبًا.
تتفوق بايثون على جافا سكريبت قليلاً عند النظر في عدد المكتبات التي تم اختبارها في المعركة والمصممة خصيصًا لتجميع الويب والأتمتة وتحليل البيانات. على سبيل المثال، تعتبر Scrapy وSelenium وBeautifulsoup وpandas وNumPy كاملة الميزات وموثقة بشكل استثنائي.
ومع ذلك، فإن JavaScript تلحق بالركب بسرعة بفضل الابتكارات الحديثة مثل Playwright وCrawlee، مما يدل على مرونة اللغة في اختبار المتصفح واستخراج البيانات. تتوفر أيضًا موارد لتعلم تجريف الويب باستخدام JavaScript وفيرة مع تزايد الاهتمام بالبحث بنسبة تزيد عن 30% سنويًا.
وفقًا لبيانات بحث NPM، هناك أكثر من ذلك 17x المزيد من الحزم المتعلقة بتجميع الويب وتحليل البيانات في لغة بايثون مقارنة بجافا سكريبت (66,000 مقابل 3,800). ومع ذلك، فإن هذه الفجوة تتقلص كل عام مع التوسع السريع للنظام البيئي JS.
حكم: تتمتع لغة Python بنظام بيئي أكثر ثراءً ولكن اعتماد JavaScript يزدهر.
7. الخدمات السحابية والمدارة
تعمل الأنظمة الأساسية مثل Apify وScale وScraperAPI على تسهيل نشر أدوات الكشط وتشغيلها بشكل كبير من خلال التعامل مع البنية التحتية والوكلاء والمتصفحات وما إلى ذلك. ويتيح لك ذلك التركيز على كتابة تعليمات برمجية للكشط بدلاً من التنسيق.
من المحتمل أن تتمتع JavaScript هنا بميزة نظرًا لأن المزيد من خدمات التجريد المُدارة تدعم Node.js مقارنةً بـ Python حاليًا. على سبيل المثال، Apify وScraperAPI يسمحان فقط بجافا سكريبت. تركز Scrapy Cloud وParseHub على Python، في حين أن الآخرين مثل ProxyCrawl وScrapeOps لا يعرفون اللغة.
ومع ذلك، يمكن أيضًا وضع نصوص Python النصية في حاويات ونشرها على منصات بدون خادم مثل AWS Lambda. الأنظمة البيئية ليست متباعدة جدًا في العروض المُدارة ومن المحتمل أن تحقق تكافؤًا وثيقًا قريبًا.
حكم: تحتوي JavaScript على خيارات خدمة مُدارة أكثر قليلاً اليوم، ولكن يمكن لـ Python أيضًا الاستفادة من الأنظمة الأساسية السحابية بشكل جيد.
8. الاعتبارات القانونية والأخلاقية
من المهم أن نلاحظ أن اللغات نفسها لا تتحمل المسؤولية القانونية - ما يهم هو كيفية توظيفها. يجب اتباع أفضل الممارسات مثل تقليل التحميل والالتزام بملف robots.txt والتخزين المؤقت بقوة بغض النظر عن اختيارك للغة.
ومع ذلك، إليك بعض النصائح ذات الصلة بكل لغة:
بايثون: يؤدي تعطيل ملفات تعريف الارتباط افتراضيًا في الطلبات إلى تجنب تخزين البيانات الشخصية. يحتوي Scrapy على برنامج وسيط قوي لملف robots.txt.
جافا سكريبت: قم بتعيين حدود الموارد باستخدام محرك الدمى لتقليل الضغط على المواقع. تعطيل بصمات المتصفح وأحداث اللمس.
نصائح عامة: استخدم الوكلاء وUAs المخصصة لتوزيع الحمل. افهم شروط الخدمة الخاصة بالمواقع واحصل على الإذن إذا لزم الأمر. قم فقط باستخلاص البيانات التي يمكنك استخدامها بشكل أخلاقي بعد ذلك.
إن الالتزام بممارسات الكشط المسؤولة ينطوي على العناية الفنية ولكن أيضًا اتخاذ الخيارات الأخلاقية الصحيحة. ضع ذلك في الاعتبار بغض النظر عما إذا كنت تستخدم Python أو JavaScript.
حكم: اختيار اللغة أقل أهمية من استخدام أي مكشطة أخلاقيا.
وفي الختام
وبالنظر إلى هذه المقارنات، إليك بعض الإرشادات العامة حول متى يتم استخدام كل لغة:
بايثون هي أفضل نقطة بداية للمبتدئين وتوفر إمكانات تحليل بيانات فائقة. إنه يضيء للتجريف على نطاق واسع حقًا بفضل Scrapy.
جافا سكريبت لا مثيل له من حيث الأداء والإنتاجية في إلغاء المواقع الأصغر حجمًا. إنه أفضل لواجهات المستخدم المعقدة التي تعتمد على تنفيذ JavaScript.
فبدلاً من أن تقتصر على شيء واحد فقط، الجمع بين اللغتين يمكن أن تسمح لك بالاستفادة من نقاط قوتها النسبية. يمكنك استخدام Python للتحليل وJavaScript لاستخراج المحتوى المعروض ديناميكيًا على سبيل المثال.
لتحقيق أقصى قدر من قابلية التوسع وسهولة الاستخدام، أ منصة تجريف تمكنت مثل Apify، يُنصح بشدة باستخدام ScraperAPI أو Scrapy Cloud. إنهم يدعمون تنسيق كاشطات Python و JS.
لذلك، في حين أن بايثون تتصدر بين الوافدين الجدد إلى التجريد والقياس بشكل أفضل للمشاريع الضخمة، فمن الصعب التغلب على جافا سكريبت من حيث السرعة والفعالية في الأحجام الصغيرة والمتوسطة الحجم. أنا أشجع جميع أدوات الكشط على استخدام اللغتين في حزام الأدوات الخاص بهم!
