Si vous êtes un développeur intéressé par le web scraping, vous avez sans doute entendu parler de Scrapy, le framework de scraping Python populaire utilisé par des millions de personnes dans le monde. Mais Scrapy n'est pas votre seule option. Ici, nous allons examiner en profondeur 5 alternatives Scrapy qui valent la peine d'être essayées pour vos projets de web scraping cette année.
Comprendre Scrapy
Depuis sa sortie en 2008, Scrapy est devenu la solution open source incontournable de nombreux développeurs pour le scraping et l'exploration Web. Son architecture basée sur Twisted – un framework de réseau asynchrone – lui permet de récupérer plusieurs pages rapidement et efficacement.
Quelques fonctionnalités clés fournies par Scrapy :
Abstractions intégrées - Scrapy est livré avec des classes comme Spider, Item et Selector qui facilitent l'assemblage rapide de grattoirs. Vous n'êtes pas obligé de créer ces composants à partir de zéro.
Gestion asynchrone – Scrapy utilise Twisted et asynchrones IO pour gérer plusieurs requêtes simultanément. Ce traitement parallèle rend les analyses volumineuses très rapides.
Facilité de mise à l'échelle – L'architecture de Scrapy vous permet d'évoluer facilement jusqu'à des dizaines de milliers de requêtes simultanées. La mise à l'échelle horizontale est un jeu d'enfant.
Crochets middleware – Les classes middleware personnalisées vous permettent d’injecter de la logique avant et après la récupération. Utile pour gérer les cookies, les proxys, les tentatives et plus encore.
Mise en cache et limitation – Des mécanismes tels que la mise en cache des pages et les demandes de limitation permettent d'éviter le travail répété et d'éviter de surcharger les sites cibles.
Selon les développeurs Python de l'enquête JetBrains 2024, l'utilisation de Scrapy se situe à environ 30 %, au coude à coude avec des alternatives populaires comme BeautifulSoup, Selenium et Playwright.
Cependant, Scrapy n'est pas sans inconvénients :
courbe d'apprentissage – La flexibilité de Scrapy se fait au prix de la complexité. Les débutants peuvent avoir du mal à comprendre.
Pas d'automatisation du navigateur – Scrapy exécute directement les requêtes HTTP. Il a donc du mal avec les sites nécessitant une simulation de navigateur.
Python uniquement – Le manque de support JS limite l'audience de Scrapy parmi les développeurs front-end.
Examinons maintenant 5 alternatives intéressantes qui aident à surmonter ces limitations. Pour chaque option, nous mettrons en évidence les principaux points forts et les cas d’utilisation.
BeautifulSoup – Simplicité pour les petits travaux de grattage
BeautifulSoup est une bibliothèque Python chevronnée axée sur l'analyse des documents HTML et XML. Il crée un arbre d'analyse à partir du code source de la page que vous pouvez parcourir pour extraire des données.
from bs4 import BeautifulSoup
page = requests.get("http://example.com")
soup = BeautifulSoup(page.content, ‘html.parser‘)
title = soup.find("h1", id="product-title")
print(title.text.strip())Bien qu'il ne s'agisse pas d'un framework de scraping Web complet, BeautifulSoup excelle dans l'analyse simple de documents. Traditionnellement, il s'agit du premier choix des codeurs Python débutant dans le web scraping.
Quelques avantages de BeautifulSoup :
Débutant sympathique – Code très lisible et facile à apprendre pour les développeurs Python.
Légèreté – Installation simple et seulement 1 dépendance – aucune configuration complexe n’est nécessaire.
Analyseur robuste – L’analyseur HTML optimisé gère correctement les documents désordonnés du monde réel.
Communauté active – Comme l’une des solutions les plus anciennes, de riches ressources disponibles en ligne.
Cependant, BeautifulSoup n'a pas l'ampleur et la vitesse de Scrapy en raison de l'absence de :
- Récupération asynchrone des requêtes réseau
- Outils intégrés pour la collecte de données à grande échelle
- Mise en cache pour éviter les téléchargements répétés
Ainsi, bien qu'il soit idéal pour les petits projets ponctuels, Scrapy offre de meilleurs résultats pour le scraping de grandes productions.
Selenium – Suppression des sites rendus en JavaScript
Sélénium est un projet parapluie comprenant une suite d'outils axés sur l'automatisation des navigateurs Web. Le plus souvent utilisé pour les tests Web, il peut également être utilisé pour le web scraping.
Voici un exemple de récupération d'une page avec WebDriver de Selenium en Python :
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
driver = webdriver.Firefox()
driver.get("http://www.example.com")
title = driver.find_element(By.ID, "post-title")
print(title.text)
driver.quit()Par rapport à Scrapy, les principaux avantages de Selenium incluent :
- Rendu réel du navigateur – Exécute JavaScript et charge le contenu dynamique.
- Prise en charge multilingue – Liaisons matures pour Python, Java, C#, etc.
- Interaction des éléments – Peut simuler des clics, des défilements, des entrées de formulaire.
Cependant, il existe des inconvénients importants :
- Performances plus lentes – L’automatisation du navigateur entraîne une surcharge par rapport aux requêtes HTTP brutes.
- Difficile à mettre à l'échelle – Exécuter des centaines de navigateurs simultanés est un défi.
- Non spécialement conçu pour le grattage – S’aligne mieux sur les cas d’utilisation de test.
Selenium convient donc mieux au scraping de sites avec un traitement JavaScript lourd, comme les applications à page unique. Pour l'extraction de données brutes à grande échelle, Scrapy a l'avantage.
Dramaturge – Le sélénium de nouvelle génération
Dramaturge est un ajout relativement nouveau, lancé en 2017 par d'anciens développeurs de Selenium. Il vise à améliorer les capacités de Selenium pour contrôler Chrome, Firefox et d'autres navigateurs.
L’utilisation des dramaturges augmente rapidement. Voici un exemple de son API Python :
from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch()
page = browser.new_page()
page.goto("http://whatsmyuseragent.org/")
ua = page.inner_text("#user-agent")
print(ua)
browser.close()Par rapport à Selenium, Playwright propose :
- Installation plus facile – Les navigateurs fournis suppriment les dépendances externes.
- Des attentes fiables – Mécanismes de synchronisation et d’attente asynchrones intégrés.
- Sélecteurs – Sélection d’éléments flexible comme Scrapy.
- Visionneuse de traces – Aide à déboguer les interactions du navigateur.
L'utilisation des dramaturges a augmenté 5x parmi les développeurs Python l'année dernière selon les données de JetBrains. Cela pourrait permettre à Selenium de devenir le nouveau favori pour le scraping dynamique.
Cheerio – Analyse de style jQuery pour JavaScript
Python a BeautifulSoup et JavaScript a Tchao – une bibliothèque qui permet la manipulation DOM de style jQuery sur le serveur.
Cheerio analyse le balisage et permet de parcourir/modifier la structure de données résultante. Voici un exemple :
const cheerio = require(‘cheerio‘);
const $ = cheerio.load(‘<h2 class="title">Hello world</h2>‘);
$(‘h2.title‘).text(‘Hello there!‘);
console.log($.html());
// <h2 class="title">Hello there!</h2>Les avantages de l’utilisation de Cheerio incluent :
- Légèreté – Implémentation Lean, analyse rapide
- Interface familière – Facile pour ceux qui connaissent jQuery
- Package NPM – Facile à installer et à intégrer
Cependant, Cheerio est conçu pour l’analyse – et non comme une solution complète de web scraping. Il lui manque des fonctionnalités telles que les requêtes réseau ou l'orchestration de tâches que des outils comme Scrapy fournissent immédiatement.
Crawlee – Une alternative moderne et scrapy
Crawlee est une bibliothèque de scraping Web prometteuse conçue pour JavaScript et TypeScript. Il modélise de nombreux concepts de Scrapy tels que les spiders, les pipelines et les middlewares, mais optimisés pour l'écosystème de nœuds.
Exemple de code araignée :
const { Crawlee } = require(‘crawlee‘);
const crawler = new Crawlee({
minConcurrency: 50,
});
crawler.addSpider({
startUrl: ‘https://www.example.com‘,
async fetch(url) {
const { body } = await crawler.request(url);
// Parse HTML
const title = $(‘title‘).text();
// Emit result
await crawler.emit({
url,
title,
})
}
})
crawler.run();Par rapport à Scrapy, Crawlee propose :
- Base de code moderne – Construit sur async/wait au lieu de rappels
- Automatisation du navigateur – Peut exécuter JavaScript en cas de besoin
- Limitation intelligente – Optimise automatiquement la concurrence
- Gestion intégrée pour les défis courants tels que – blocage et protection contre les robots
D’après une Enquête de web scraping 2022, l'utilisation de Crawlee a été multipliée par plus de 2 l'année dernière. Il s’agit d’un concurrent émergent qui contribue à combler l’écart entre les capacités de scraping de Python et JavaScript.
Points clés à retenir – Choisir le bon ensemble d’outils de grattage
Scrapy continue d'être la solution Python leader, mais pour les développeurs JavaScript, des options telles que Playwright et Crawlee comblent le fossé grâce à des fonctionnalités innovantes d'automatisation du navigateur.
Lorsque vous évaluez des alternatives pour la tremblante, tenez compte de facteurs tels que :
- Langage de programmation – Écosystèmes Python vs JavaScript
- Besoins en performances – Grattage à petite ou grande échelle
- Rendu JavaScript – Contenu de page statique ou dynamique
- Courbe d'apprentissage – Développeurs débutants vs experts
Voici quelques recommandations rapides basées sur des cas d’utilisation courants :
- Pour un simple grattage – Essayez BeautifulSoup (Python) ou Tchao (JavaScript)
- Pour l’automatisation du navigateur – penchez-vous vers Dramaturge (Python) ou Crawlee (JavaScript)
- Pour une échelle maximale – Scrapy (Python) est difficile à battre
- Pour la productivité – Choisissez ce que votre équipe sait le mieux
Le paysage du web scraping évolue rapidement – il est donc utile d’évaluer les options au lieu de passer par défaut à Scrapy. Espérons que ce guide vous fournisse des idées pour vous aider à booster votre prochain projet de scraping !
