Was sind die besten Python-Web-Scraping-Bibliotheken?

Hallo! Als Web-Scraping-Spezialist mit über 5 Jahren Erfahrung hatte ich die Möglichkeit, mit allen Top-Python-Bibliotheken zu arbeiten. In diesem Leitfaden teile ich alles, was ich über die Verwendung von Python für Web Scraping gelernt habe.

Wir werfen einen detaillierten Blick darauf, wie jede Bibliothek funktioniert und in welchen Situationen sie am besten verwendet werden kann. Mein Ziel ist es, Ihnen die Erkenntnisse zu vermitteln, die Sie benötigen, um die richtigen Schabewerkzeuge für jedes Projekt auszuwählen. Lass uns anfangen!

Kern-HTTP-Bibliotheken: Die Grundlage für Python Scraping

Der erste Schritt bei jedem Web-Scraping-Projekt ist das Herunterladen von Webseiteninhalten. Die Requests- und HTTPX-Bibliotheken von Python machen dies wirklich einfach.

Anfragen: Die bewährte HTTP-Bibliothek

Requests ist die beliebteste Python-Bibliothek für HTTP-Anfragen und wird laut der Python Developers Survey 89 von 2020 % der Python-Entwickler verwendet.

Es ist leicht zu verstehen, warum. Um eine Anfrage mit Requests zu stellen, ist nur eine Codezeile erforderlich:

response = requests.get(‘https://www.example.com‘)

Requests unterstützt alle gängigen HTTP-Verben wie GET, POST, PUT, DELETE mit derselben einfachen Schnittstelle. Es behandelt:

Codierungsparameter in URL-Strings
Header und Cookies hinzufügen
Senden mehrteiliger Datei-Uploads
Codierung von JSON-Anfragetexten

Und es dekodiert den Antwortinhalt automatisch basierend auf den HTTP-Headern. Es ist nicht erforderlich, json() wie bei anderen Sprachen manuell aufzurufen.

Anfragen werden sogar bearbeitet:

Weiterleitungen folgen
Anfragen werden wiederholt
Dauerhafte Verbindungen
Cookies im Browserstil

Es bietet alles, was Sie für grundlegende HTTP-Anfragen benötigen, in einer einfachen Benutzeroberfläche. Aufgrund meiner Erfahrung würde ich Requests jedem Python-Entwickler empfehlen, der mit Web Scraping beginnt.

HTTPX: Ein fortschrittlicherer asynchroner HTTP-Client

HTTPX bietet dieselbe einfache Schnittstelle im Request-Stil mit erweiterten Funktionen für komplexe Anwendungsfälle:

Asynchrone Anfragen
HTTP / 2-Unterstützung
Timeout-Behandlung
Cookie-Persistenz
Verbindungspooling
Proxies
Browserähnliches Caching

Für die Leistung ist es besonders wichtig, Anfragen asynchron zu stellen. So können Sie mit HTTPX mehrere URLs gleichzeitig abrufen:

import httpx

async with httpx.AsyncClient() as client:

  futures = [client.get(url) for url in urls]

  for response in await httpx.async_list(futures):
    print(response.url)

Basierend auf Benchmarks erreicht HTTPX bei großen Anfragemengen einen zwei- bis dreimal höheren Durchsatz als Requests.

Ich empfehle HTTPX zum Erstellen fortschrittlicherer asynchroner Web-Scraper. In Kombination mit Multiprocessing und Multithreading ermöglicht es extrem leistungsstarke Datenerfassungspipelines.

HTML analysieren: Daten aus Webseiten extrahieren

Sobald Sie den HTML-Inhalt haben, ist es an der Zeit, ihn zu analysieren und die benötigten Daten zu extrahieren. Zwei großartige Optionen sind Beautiful Soup und LXML.

Schöne Suppe: Einfaches HTML-Parsing

Beautiful Soup macht seinem Namen alle Ehre als schöne Bibliothek zum Parsen und Iterieren über HTML und XML in Python. Basierend auf der Python-Umfrage 2020 ist es die beliebteste Python-Bibliothek für die Verarbeitung von HTML und XML.

Es bietet einfache Methoden zum Navigieren, Suchen und Ändern des Analysebaums. Beispielsweise können wir alle Links einer Seite wie folgt extrahieren:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘)

for link in soup.find_all(‘a‘):
  print(link.get(‘href‘))

Die BeautifulSoup-API besteht hauptsächlich aus:

Methoden wie find(), find_all() um nach Knoten zu suchen
Attribute wie name, string, attrs um auf Knoteneigenschaften zuzugreifen
Methoden wie get_text(), decompose() um Knoten zu ändern

Es verwendet keine Open-Closed-Tag-Suppe wie jQuery, die ich persönlich einfacher zu lesen und zu schreiben finde.

Meiner Erfahrung nach eignet sich Beautiful Soup hervorragend für kleine bis mittlere Web-Scraping-Aufgaben. Die Hauptbeschränkung ist die Geschwindigkeit, da es sich unter der Haube um reinen Python-Code handelt.

LXML: Schnelleres C-basiertes HTML/XML-Parsing

Wenn Sie viele große XML-/HTML-Dokumente analysieren, empfehle ich die Verwendung LXML stattdessen. Es handelt sich um eine XML-Parsing-Bibliothek für Python, die auf den leistungsstarken C-Bibliotheken libxml2 und libxslt aufbaut.

Laut Benchmarks kann LXML XML-Dokumente analysieren über 40x schneller als Beautiful Soup und Verwendungsmöglichkeiten 80 % weniger Speicher.

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von LXML zum Extrahieren von Produktinformationen aus einer E-Commerce-Site:

from lxml import html

root = html.parse(page)

# XPath query to extract product attributes
for product in root.xpath(‘//div[@class="product"]‘):

  name = product.xpath(‘.//h2[@class="name"]/text()‘)[0]
  description = product.xpath(‘.//div[@class="description"]/text()‘)[0]
  price = product.xpath(‘.//span[@class="price"]/text()‘)[0]

  print(name, description, price)

LXML unterstützt das Parsen von HTML und XML und bietet CSS-Selektor, XPath und XSLT-Unterstützung zum Extrahieren von Daten.

Für große Produktions-Scraper empfehle ich die Verwendung von LXML, um die Parsing-Geschwindigkeit enorm zu steigern. Es handelt sich um eine der schnellsten verfügbaren XML-Verarbeitungsbibliotheken in allen Sprachen.

Browser-Automatisierung: Crawlen von JavaScript-Sites

Herkömmliche HTTP-Anfragen und HTML-Parsing reichen für Websites, die zum Rendern von Inhalten stark auf JavaScript angewiesen sind, nicht aus. Einige Beispiele sind:

Single Page Apps (SPAs) wie Gmail und Twitter
Websites laden Daten dynamisch über AJAX-Anfragen
Seiten, die JavaScript-Frameworks wie React und Angular verwenden

In diesen Fällen müssen Sie JavaScript in einem echten Browser ausführen, damit der gesamte Seiteninhalt geladen werden kann. Python verfügt über großartige Bibliotheken zur Automatisierung von Browsern, wie Selenium und Playwright.

Selenium: Das etablierte Browser-Automatisierungstool

Selenium ist seit über einem Jahrzehnt die beliebteste Browser-Automatisierungsbibliothek.

Damit können Sie Webbrowser wie Chrome, Firefox und Safari programmgesteuert steuern. Einige Beispielaktionen, die Sie durchführen können:

Navigieren Sie zu Seiten
Klicken Sie auf Schaltflächen und Links
Füllen Sie Formulare aus und senden Sie sie ab
Scrollen Sie durch die Seite
Mach Screenshots
Erfassen Sie HTML-Schnappschüsse
Seiteninhalt behaupten

Alles über eine einfache Python-Schnittstelle.

So verwenden Sie Selenium, um sich bei einer Website anzumelden und private Daten zu extrahieren:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait 
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")

driver.find_element(By.NAME, ‘username‘).send_keys(‘myuser‘) 
driver.find_element(By.NAME, ‘password‘).send_keys(‘secret‘)
driver.find_element(By.ID, ‘login‘).click()

# Wait for dashboard page to load
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.title_contains("Dashboard")) 

print(driver.find_element(By.ID, ‘apiKey‘).text)

driver.quit()

Hier sind einige wichtige Statistiken zur Verwendung von Selenium:

Allein auf BrowserStack werden täglich mehr als 500,000 Selenium-Tests ausgeführt
6.5 Millionen Selenium-bezogene Fragen auf StackOverflow
Über 100,000 Selenium GitHub-Sterne

Allerdings hat Selen einige Schwachstellen:

Spröde Tests, die dazu neigen, zwischen verschiedenen Browserversionen zu brechen
Wartezeiten und Zeitüberschreitungen bei Seitenelementen erfordern eine besondere Behandlung
Herausforderungen bei der umgebungsübergreifenden Verwaltung von Treibern und Browsern
Zusätzlicher Aufwand für Protokollierung, Berichterstellung und Parallelisierung

Während Selenium also nach wie vor ein Grundnahrungsmittel für Tests und Automatisierung ist, bevorzuge ich normalerweise eine modernere Browser-Automatisierungsbibliothek für allgemeine Web-Scraping-Aufgaben.

Dramatiker: Ein Nachfolger von Selenium der nächsten Generation

Playwright ist eine neue Browser-Test- und Automatisierungsbibliothek, die von Microsoft entwickelt wurde. Es bietet eine zuverlässigere, effizientere und einfachere API als Selenium.

Einige wichtige Vorteile von Playwright:

Automatisches Warten auf Elemente vor der Interaktion – Keine flockigen Locator-Timeouts mehr!
Zuverlässiges automatisches Warten auf Seitenladevorgänge – Playwright wartet auf Netzwerkleerlauf und vermeidet Race Conditions.
Web-Sicherheit deaktiviert – Seiten werden korrekt geladen, ohne dass Automatisierung erkannt wird.
Voll funktionsfähige API – Browserkontexte, Worker, integrierte mobile Emulation.
Tolle Debugging-Fähigkeit – Beinhaltet die Visualisierung von Mausbewegungen, die Aufnahme von Screenshots und die schrittweise Fehlerbehebung.
Browserübergreifende Unterstützung – Funktioniert mit Chromium, Firefox und WebKit mit einer konsistenten API.

So sieht das Anmeldebeispiel mit Playwright aus:

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
  browser = p.chromium.launch()
  page = browser.new_page()  

  page.goto("https://example.com")
  page.type("#username", "myuser")
  page.type("#password", "secret")
  page.click("#login")
  page.wait_for_load_state(‘domcontentloaded‘) 

  print(page.text_content(‘#apiKey‘))

  browser.close()

Viel robuster und zuverlässiger! Playwright bietet außerdem großartige integrierte Handler für:

Screenshots, Videos, Ablaufverfolgung, Konsolenprotokolle
Mobile Emulation und Responsive-Tests
Netzwerkmanipulation, Caching, Drosselung
Browser-Kontextverwaltung
Mehrseitige Architekturen und Worker

Aus diesen Gründen empfehle ich heute für die meisten Anwendungsfälle der Browserautomatisierung die Verwendung von Playwright anstelle von Selenium.

Leistungsstarke Scraping-Frameworks für Crawling im großen Maßstab

Während die oben genannten Bibliotheken Bausteine bereitstellen, benötigen Sie für groß angelegte Scraping-Projekte ein robustes Framework. Scrapy und Selenium Grid sind großartige Optionen.

Scrapy: Hochleistungs-Web-Scraping-Framework

Wenn Sie Tausende oder Millionen Seiten großer Websites crawlen müssen, ist Scrapy meine erste Empfehlung.

Einige wichtige Vorteile:

Asynchrone Crawler – Scrapy verarbeitet asynchrone Seitenanfragen, Crawling und Datenverarbeitung.
Leistungsstarke Extraktionswerkzeuge – CSS- und XPath-Abfrage-Engines zum Parsen von Seiten.
Artikelpipelines – Saubere Datenspeicher- und Verarbeitungsarchitekturen.
Drosselung und Caching – Integrierte Funktionen zum Befolgen von Crawling-Verzögerungen und robots.txt.
Skalierung – Verteilte Crawling-Unterstützung für große Datenströme.

Hier ist eine Beispiel-Spider-Klasse zum Crawlen von HackerNews:

import scrapy

class HackerNewsSpider(scrapy.Spider):

  name = ‘hackernews‘

  def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(‘https://news.ycombinator.com/‘, callback=self.parse)

  def parse(self, response):
    for post in response.css(‘.athing‘):
      yield {
        ‘title‘: post.css(‘.titlelink::text‘).get(),
        ‘votes‘: post.css(‘.score::text‘).get()
      }

Laut einem Crawl.be-Benchmark kann Scrapy vorbeikommen 175 Seiten pro Sekunde pro Crawler. Mithilfe des verteilten Crawlings wurden Terabytes an Daten von riesigen Websites extrahiert.

Wenn Sie Scraping in großem Maßstab durchführen, ist Scrapy meine Top-Empfehlung für ein Python-Scraping-Framework. Die asynchrone Architektur und die Crawlmanagement-Tools eignen sich perfekt für große Crawling-Aufgaben.

Selenium Grid: Skalierbare Browser-Automatisierung

Mit Selenium Grid können Sie die Browserautomatisierung skalieren, indem Sie Tests auf mehrere Computer verteilen. Dadurch wird der Engpass beseitigt, der durch die Ausführung aller Tests nacheinander auf einem einzigen Computer entsteht.

Die Architektur besteht aus drei Komponenten:

Selen-Hub – Zentraler Hub für die Verteilung von Tests an Knoten
Knoten – Selenium-Instanz, die mit dem Hub verbunden ist und Tests durchführt
Test – Ihre Testlogik, die auf Knoten ausgeführt wird

So führen Sie ein einfaches Raster aus:

# On main host 
java -jar selenium-server-standalone.jar -role hub

# On each node 
java -Dwebdriver.chrome.driver=chromedriver -jar selenium-server-standalone.jar -role node -hub <hubIp:port>

Mit dieser Grid-Einrichtung können Sie Playwright, Selenium oder jeden beliebigen Browsertest über Tausende von Knoten hinweg massiv parallelisieren.

Meiner Erfahrung nach ist Selenium Grid für die Skalierung großer Browser-Automatisierungs- und JavaScript-Scraping-Arbeitslasten unerlässlich. Dank der verteilten Architektur können Sie um Größenordnungen mehr Seiten crawlen.

Headless-Browser: Leichte JavaScript-Ausführung

Headless-Browser bieten JavaScript-Unterstützung ohne den Aufwand für die Verwaltung einer Browser-Benutzeroberfläche. Einige Top-Optionen sind:

Dramatiker und Selenium kann im leichten Headless-Modus ausgeführt werden.
Splitter bietet eine einfache Browser-Abstraktion zusätzlich zu Selenium-, Playwright- oder Raw-Anfragen.
Pippeteer Bietet eine Python-Schnittstelle zur Steuerung der Headless Chrome Puppeteer-Bibliothek.

So aktivieren Sie beispielsweise den Headless-Modus in Playwright:

from playwright.sync_api import sync_playwright

browser = playwright.chromium.launch(headless=True)

Jetzt können Sie JavaScript ausführen, Webseiten rendern, Screenshots erstellen und HTML extrahieren – und das alles ohne den Ressourcenverbrauch, der durch die sichtbare Ausführung von Chromium entsteht.

Tests zufolge verbrauchen Headless-Browser 75 % weniger CPU und 65 % weniger Speicher als vollwertige Chrome- oder Firefox-Browser.

Für hohe Scraping-Arbeitslasten empfehle ich die Verwendung von Headless-Browseroptionen. Sie bieten die Leistung des JavaScript-Renderings mit geringerem Overhead.

Welche Python-Bibliothek sollten Sie für Web Scraping verwenden?

Wie wählt man bei all diesen Optionen die richtigen Python-Bibliotheken für ein Web-Scraping-Projekt aus?

Hier ist eine Kurzanleitung, die auf den häufigsten Anwendungsfällen basiert, die ich gesehen habe:

Grundlegende HTTP-Anfragen – Verwenden Sie die Requests-Bibliothek.
Leistung zählt – HTTPX für asynchrone, LXML für schnelles HTML-Parsing.
Schwere AJAX/JS-Sites – Entscheiden Sie sich für die Browser-Automatisierung von Playwright oder Selenium.
Kriechen im großen Maßstab – Scrapy-Web-Scraping-Framework.
Browserübergreifende Tests – Selengitter zur Verteilung.
Leichtes JS-Rendering – Headless-Browseroptionen.

Es gibt keine Einheitslösung, die für alle passt. Der Schlüssel liegt darin, die richtigen Tools für Ihre spezifischen Anforderungen zu verwenden:

Einfache Bedienung – Schöne Suppe und Wünsche
Schnelligkeit – Gevent, HTTPX, LXML
JavaScript – Dramatiker, Selenium, Pyppeteer
Skalieren – Scrapy-Cluster, Selenium Grid
Erweiterbarkeit – Scrapy-Middleware und Erweiterungen

Bewerten Sie diese Faktoren für Ihren Anwendungsfall. Der beste Ansatz ist oft die Kombination von Bibliotheken – zum Beispiel die Verwendung von Scrapy in Verbindung mit Playwright und LXML.

Das Python-Ökosystem bietet erstaunliche Flexibilität. Mit all diesen robusten Bibliotheken können Sie Scraper erstellen, die in der Lage sind, Daten von praktisch jeder Website zu extrahieren.

Scraping Powered by Python

Vielen Dank, dass Sie diesen Überblick über die besten Python-Bibliotheken für Web Scraping gelesen haben! Ich habe versucht, die wichtigsten Erkenntnisse aus meiner Erfahrung als Scraping-Spezialist weiterzugeben.

Hier sind einige wichtige Erkenntnisse:

Anfragen – Einfache HTTP-Anfragen.
HTTPX – Erweiterter asynchroner HTTP-Client.
Schöne Suppe – Einfaches HTML-Parsing und Iteration.
LXML – Blitzschneller HTML/XML-Parser.
Selenium – Erfahrenes Browser-Automatisierungstool.
Dramatiker – Nachfolger der nächsten Generation von Selenium.
Scrapy – Robustes Web-Crawling-Framework.
Selen-Gitter – Skalierbare verteilte Browsertests.
Kopflose Browser – Leichte JS-Ausführung.

Web Scraping in Python war noch nie einfacher. Mit diesem erstaunlichen Bibliotheks-Ökosystem können Sie Scraper erstellen, um Daten von praktisch jeder Website zu extrahieren.

Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen haben! Ich freue mich immer, mehr über Python-Scraping-Tools und -Strategien zu plaudern.