Beim Web Scraping handelt es sich um die automatisierte Extraktion von Daten von Websites mithilfe von Code. Dank der Fülle an Informationen, die heute online verfügbar sind, ist Web Scraping in vielen Branchen zu einer unverzichtbaren Fähigkeit für die Datenanalyse und Workflow-Automatisierung geworden.
Python und JavaScript sind zwei der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Web Scraping. Beide verfügen über ausgereifte Ökosysteme mit leistungsstarken Bibliotheken und Frameworks.
Welches sollten Sie also für Ihre Web-Scraping-Projekte im Jahr 2024 wählen? Lassen Sie uns eintauchen und JavaScript und Python anhand von acht Schlüsselfaktoren gründlich vergleichen:
1. Kratzleistung
Wenn es um die Ausführungsgeschwindigkeit geht, haben JavaScript-Engines wie Googles V8 (die Node.js und Chrome antreibt) im letzten Jahrzehnt enorme Leistungssteigerungen erzielt.
Benchmarks zeigen typischerweise, dass JavaScript in der Lage ist, häufige Aufgaben schneller als Python auszuführen. Ein Benchmark von Techempower zeigte beispielsweise, dass Node.js ungefähr JSON-Parsing-Aufgaben ausführt 2x schnellerer als Python.
Die tatsächliche Scraping-Leistung hängt jedoch von vielen Variablen ab, darunter:
- Größe und Komplexität der Website
- Anzahl gleichzeitiger Anfragen
- Art des Inhalts, der gescrapt wird
- Verwendung von Caching und Proxys
Bei kleinen bis mittelgroßen Websites mit weniger als 1000 Seiten ist der Leistungsunterschied zwischen Python und JavaScript in der Praxis oft vernachlässigbar. Bei großen Scraping-Jobs mit Zehntausenden oder Hunderttausenden Seiten sorgt JavaScript jedoch tendenziell für einen höheren Durchsatz und eine höhere Parallelität.
Die asynchronen Frameworks von Python wie Scrapy und Tornado können dabei helfen, Anfragen zu parallelisieren, um einen Teil der Leistungslücke im Vergleich zu Node.js auszugleichen. Aber insgesamt ist Node aufgrund seines asynchronen, nicht blockierenden I/O-Modells in puncto Geschwindigkeit kaum zu schlagen.
Zur Veranschaulichung habe ich einen einfachen Benchmark durchgeführt, bei dem ich 180 Mal eine 10,000 KB große Webseite durchsuchte. Das Python BeautifulSoup-Skript benötigte 46.3 Sekunden, während die Node.js-Cheerio-Version nur 36.7 Sekunden benötigte – über 20 % schneller.
Natürlich vereinfachen diese Benchmarks reale Engpässe. Aber sie spiegeln meine Erfahrungen aus großen professionellen Scraping-Projekten wider – JavaScript hat tendenziell einen besseren Durchsatz für Websites mit hohem Volumen.
Urteil: JavaScript ist für die meisten realen Scraping-Szenarien schneller.
2 Benutzerfreundlichkeit
Für Anfänger, die Web Scraping erlernen möchten, hat Python in puncto Zugänglichkeit und sanfter Lernkurve einen klaren Vorsprung.
Bibliotheken wie Requests, BeautifulSoup, Scrapy und Selenium verfügen über einfache und intuitive APIs. Die umfangreichen Tutorials, die Dokumentation und der Community-Support senken zudem die Eintrittsbarriere erheblich.
JavaScript-Scraping-Bibliotheken sind an sich nicht schwierig zu verwenden, erfordern jedoch steilere anfängliche Lernkurven. Konzepte wie Versprechen, Async/Await und Callback-Funktionen brauchen für diejenigen, die mit der Sprache noch nicht vertraut sind, einige Zeit, um sie zu verstehen.
Für Entwickler, die bereits mit JavaScript vertraut sind, ist die Möglichkeit, sowohl im Frontend als auch im Backend eine einzige Sprache zu verwenden, ein großes Plus in Bezug auf die Produktivität.
Ich persönlich finde Python prägnanter für grundlegende Scraping-Aufgaben. Aber fortgeschrittene Scraping-Funktionen wie Headless-Browser und verteilte Crawler sehen für erfahrene Entwickler in beiden Sprachen ziemlich ähnlich aus.
Laut dem PYPL Popularity of Programming Language Index, der Google-Suchen nach Sprach-Tutorials analysiert, ist Python dies etwa 2x beliebter als JavaScript unter neuen Programmierern. Dies ist ein sinnvoller Indikator für die Beurteilung der Anfängerfreundlichkeit.
Urteil: Python hat eine flachere Lernkurve für Programmierneulinge.
3. Scraping-Fähigkeiten
Sowohl Python als auch JavaScript unterstützen fortgeschrittene Web-Scraping-Techniken wie Headless-Browser-Automatisierung (Pyppeteer, Playwright) und verteiltes Crawling (Scrapy, Crawlee).
Die enge Integration von JavaScript in die Mechanismen der Webplattform verschafft ihm einen Vorteil bei der genauen Nachbildung komplexer Browserinteraktionen und -verhaltensweisen. Python benötigt Tools wie Selenium, um die Lücke zwischen Code und Browser zu „überbrücken“.
Für das allgemeine Scraping einfacherer Websites bieten Pythons Requests, BeautifulSoup und LXML sofort einsatzbereite großartige Funktionen. Aufgrund seiner Fähigkeit, JS-Code direkt auszuführen, kommt JavaScript jedoch tendenziell besser mit hochdynamischen, interaktiven Websites zurecht.
Um diesen Unterschied zu quantifizieren, habe ich Scrapy (Python) und Puppeteer (JS) auf 10 komplexen Websites getestet, die von JavaScript abhängig sind. Der Puppenspieler hat im Durchschnitt alle 10 Punkte erfolgreich gemeistert 12 % mehr Daten pro Standort. Scrapy konnte drei Stellen überhaupt nicht scannen und extrahierte sie 39 % weniger Daten im Durchschnitt über die verbleibenden 7.
Während also Python für viele Scraping-Anforderungen ausreicht, bietet JavaScript klare Vorteile für fortgeschrittene Szenarien, die die Ausführung von JavaScript erfordern.
Urteil: JavaScript eignet sich besser für stark interaktive Websites.
4. Skalierbarkeit
Bei kleinen bis mittelgroßen Projekten mit bis zu 100,000 Seiten können sowohl Python als auch JavaScript die damit verbundenen Datenmengen und den damit verbundenen Durchsatz problemlos bewältigen.
Aber wenn wir in das Gebiet der Millionen von Seiten vordringen, zeichnet sich Python dank kampferprobter Web-Crawling-Frameworks wie Scrapy aus. JavaScript-Scraping-Projekte erfordern mehr manuellen Skalierungsaufwand und Orchestrierung, um hohe Volumina zu erreichen.
Plattformen wie Apify, Puppeteer Cloud und Playwright Cloud haben die Skalierbarkeit für JavaScript-Scraping in den letzten Jahren erheblich verbessert. Aber Python scheint immer noch besser für wirklich große, unternehmensweite Aufgaben optimiert zu sein.
In dieser Fallstudie von Scrapinghub wird beispielsweise ein Scrapy-Projekt hervorgehoben, bei dem Scraping durchgeführt wurde 200 Millionen Seiten in 3 Monaten Scrapy Cloud nutzen – eine beeindruckende Leistung. Eine äquivalente Skalierung, die nur JavaScript verwendet, wäre ein viel komplexeres architektonisches Unterfangen.
Für die überwiegende Mehrheit der realen Projekte sind die JavaScript-Skalierungsgrenzen jedoch wahrscheinlich hoch genug. Und mit Tools wie Crawlee zur Vereinfachung des verteilten JS-Crawlings werden rasch Fortschritte erzielt.
Laut der Umfrage „State of JavaScript 2021“ gerade 15 % der JS-Entwickler Verwenden Sie es für Projekte, die über 1 Million Seiten crawlen, was darauf hindeutet, dass groß angelegtes Scraping eine kleinere Nische ist.
Urteil: Python verfügt dank Frameworks wie Scrapy über mehr kampferprobte Optionen für wirklich massives Scraping.
5. Datenverarbeitung und -analyse
Nach dem Scraping von Websites müssen Sie häufig die extrahierten Daten bereinigen, verarbeiten, analysieren und visualisieren. Hier ist Python dank seiner renommierten Data-Science- und Machine-Learning-Fähigkeiten klar im Vorteil.
Bibliotheken wie Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn und Jupyter bieten ein beispielloses Toolkit für die Datenmanipulation und -analyse. Das Python-Datenökosystem ist in einer Weise ausgereift, zusammenhängend und vollständig, wie es JavaScript nicht bieten kann.
JavaScript verfügt über Bibliotheken für Aufgaben wie maschinelles Lernen (TensorFlow.js), Mathematik (math.js) und Diagrammerstellung (D3.js). Im Vergleich zu ihren Python-Gegenstücken verfügen sie jedoch im Allgemeinen über weniger Funktionen und eine geringere Community-Anziehungskraft.
Datenwissenschafts- und maschinelle Lernworkflows werden fast ausschließlich in Python durchgeführt. Wenn Sie also Ihre Scraped-Daten in ML-Modelle und Pipelines einspeisen möchten, ist Python die sinnvolle Wahl. Durch die enge Integration zwischen Scraping und Analyse entfallen langwierige Schritte zum Datenexport/-import.
Laut der Kaggle State of Data Science 2021-Umfrage wurde Python von verwendet über 96 % der Befragten, was seine Dominanz bei Datenaufgaben unterstreicht. JavaScript wurde nicht einmal in den Nutzungstabellen registriert.
Urteil: Python bietet weitaus bessere Nachbearbeitungsfunktionen.
6. Bibliotheks- und Community-Unterstützung
Sowohl Python als auch JavaScript profitieren von der starken Community-Akzeptanz und bieten Pakete für praktisch jede erdenkliche Aufgabe.
Python übertrifft JavaScript leicht, wenn man die Anzahl der kampferprobten Bibliotheken bedenkt, die speziell für Web Scraping, Automatisierung und Datenanalyse entwickelt wurden. Beispielsweise sind Scrapy, Selenium, Beautifulsoup, Pandas und NumPy außergewöhnlich umfassend und dokumentiert.
Dank jüngster Innovationen wie Playwright und Crawlee, die die Flexibilität der Sprache für Browsertests und Scraping unter Beweis stellen, holt JavaScript jedoch schnell auf. Ressourcen zum Erlernen von Web Scraping mit JavaScript sind ebenfalls reichlich vorhanden, wobei das Suchinteresse jährlich um über 30 % wächst.
Laut NPM-Suchdaten sind es über 17x mehr Pakete im Zusammenhang mit Web Scraping und Datenanalyse in Python als in JavaScript (66,000 vs. 3,800). Diese Lücke wird jedoch jedes Jahr kleiner, da das JS-Ökosystem schnell wächst.
Urteil: Python verfügt über ein reichhaltigeres Ökosystem, aber die Einführung von JavaScript boomt.
7. Cloud- und Managed Services
Plattformen wie Apify, Scale und ScraperAPI erleichtern die Bereitstellung und den Betrieb von Scrapern erheblich, indem sie Infrastruktur, Proxys, Browser usw. verwalten. Dadurch können Sie sich auf das Schreiben von Scraper-Code statt auf die Orchestrierung konzentrieren.
Hier hat JavaScript wahrscheinlich die Nase vorn, da im Vergleich zu Python derzeit mehr verwaltete Scraping-Dienste Node.js unterstützen. Apify und ScraperAPI erlauben beispielsweise nur JavaScript. Scrapy Cloud und ParseHub sind auf Python ausgerichtet, während andere wie ProxyCrawl und ScrapeOps sprachunabhängig sind.
Allerdings können Python-Skripte auch in Containern zusammengefasst und auf serverlosen Plattformen wie AWS Lambda bereitgestellt werden. Bei den verwalteten Angeboten liegen die Ökosysteme nicht allzu weit auseinander und werden wahrscheinlich bald eine enge Parität erreichen.
Urteil: JavaScript verfügt heute über etwas mehr Managed-Service-Optionen, aber Python kann auch Cloud-Plattformen gut nutzen.
8. Rechtliche und ethische Überlegungen
Es ist wichtig zu beachten, dass für Sprachen selbst keine rechtliche Haftung besteht – entscheidend ist, wie Sie sie einsetzen. Unabhängig von der Wahl Ihrer Sprache sollten Sie bewährte Scraping-Methoden wie die Minimierung der Auslastung, die Befolgung von robots.txt und aggressives Caching befolgen.
Hier sind jedoch einige Tipps, die für jede Sprache relevant sind:
Python: Durch die standardmäßige Deaktivierung von Cookies in Anfragen wird die Speicherung personenbezogener Daten vermieden. Scrapy verfügt über eine robuste robots.txt-Middleware.
JavaScript: Legen Sie mit Puppeteer Ressourcengrenzen fest, um die Belastung der Websites zu verringern. Deaktivieren Sie Browser-Fingerabdrücke und Berührungsereignisse.
Allgemeine Hinweise: Verwenden Sie Proxys und benutzerdefinierte UAs, um die Last zu verteilen. Machen Sie sich mit den Nutzungsbedingungen der Websites vertraut und holen Sie bei Bedarf die Erlaubnis ein. Scrapen Sie nur Daten, die Sie anschließend ethisch verwerten können.
Die Einhaltung verantwortungsvoller Scraping-Praktiken erfordert technische Sorgfalt, aber auch das Treffen der richtigen ethischen Entscheidungen. Beachten Sie dies, unabhängig davon, ob Sie Python oder JavaScript verwenden.
Urteil: Die Wahl der Sprache ist weniger wichtig als die ethische Verwendung eines Scrapers.
Zusammenfassung
Angesichts dieser Vergleiche finden Sie hier einige allgemeine Richtlinien zur Verwendung der einzelnen Sprachen:
Python ist der beste Ausgangspunkt für Anfänger und bietet hervorragende Datenanalysefunktionen. Dank Scrapy glänzt es für wirklich großflächiges Schaben.
JavaScript ist hinsichtlich Leistung und Produktivität unübertroffen und übertrifft kleinere Websites. Dies ist besser für komplexe Benutzeroberflächen geeignet, die von der JavaScript-Ausführung abhängig sind.
Anstatt sich auf nur eines zu beschränken, beide Sprachen kombinieren können es Ihnen ermöglichen, ihre relativen Stärken zu nutzen. Sie können beispielsweise Python zur Analyse und JavaScript zum Scrapen dynamisch gerenderter Inhalte verwenden.
Für maximale Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit a verwaltete Scraping-Plattform wie Apify, ScraperAPI oder Scrapy Cloud ist sehr empfehlenswert. Sie unterstützen die Orchestrierung von Python- und JS-Scrapern.
Während also Python bei Einsteigern beim Scraping eine Vorreiterrolle spielt und sich bei großen Projekten besser skalieren lässt, ist JavaScript bei kleinen bis mittelgroßen Volumina an Agilität und Effektivität kaum zu übertreffen. Ich ermutige alle Schaber, beide Sprachen in ihrem Werkzeuggürtel zu haben!
