Le Web scraping est l’extraction automatisée de données de sites Web à l’aide de code. Grâce à la mine d'informations disponibles en ligne aujourd'hui, le web scraping est devenu une compétence indispensable pour l'analyse des données et l'automatisation des flux de travail dans de nombreux secteurs.
Python et JavaScript sont deux des langages de programmation les plus utilisés pour le web scraping. Les deux disposent d’écosystèmes matures avec de puissantes bibliothèques et frameworks disponibles.
Alors lequel choisir pour vos projets de web scraping en 2024 ? Plongeons et comparons minutieusement JavaScript et Python sur 8 facteurs clés :
1. Performances de grattage
En ce qui concerne la vitesse d'exécution, les moteurs JavaScript comme le V8 de Google (qui alimente Node.js et Chrome) ont réalisé d'énormes gains de performances au cours de la dernière décennie.
Les benchmarks montrent généralement que JavaScript est capable d'exécuter des tâches courantes plus rapidement que Python. Par exemple, un benchmark réalisé par Techempower a montré que Node.js exécutait des tâches d'analyse JSON à peu près Déploiements 2x plus rapides que Python.
Cependant, les performances réelles du scraping dépendent de nombreuses variables, notamment :
- Taille et complexité du site Web
- Nombre de demandes simultanées
- Type de contenu supprimé
- Utilisation de la mise en cache et des proxys
Pour les sites Web de petite et moyenne taille comportant moins de 1000 XNUMX pages, la différence de performances entre Python et JavaScript est souvent négligeable en pratique. Mais JavaScript a tendance à maintenir un débit et une concurrence plus élevés pour les gros travaux de scraping impliquant des dizaines ou des centaines de milliers de pages.
Les frameworks asynchrones de Python comme Scrapy et Tornado peuvent aider à paralléliser les requêtes pour compenser une partie de l'écart de performances par rapport à Node.js. Mais dans l’ensemble, le modèle d’E/S asynchrone non bloquant de Node le rend difficile à battre en termes de vitesse brute.
Pour le démontrer, j'ai effectué un simple benchmark en grattant 180 10,000 fois une page Web de 46.3 Ko. Le script Python BeautifulSoup a pris 36.7 secondes tandis que la version Node.js Cheerio n'a pris que XNUMX secondes – plus de 20 % plus rapide.
Bien entendu, ces références simplifient l’élimination des goulots d’étranglement du monde réel. Mais ils reflètent mon expérience de grands projets de scraping professionnels : JavaScript a tendance à avoir un meilleur débit pour les sites à volume élevé.
Verdict: JavaScript est plus rapide pour la plupart des scénarios de scraping réels.
2. Facilité d'utilisation
Pour les débutants souhaitant apprendre le web scraping, Python a un net avantage en matière d'accessibilité et de courbe d'apprentissage douce.
Des bibliothèques comme Requests, BeautifulSoup, Scrapy et Selenium disposent d'API simples et intuitives. Les didacticiels complets, la documentation et le soutien de la communauté réduisent également considérablement les barrières à l’entrée.
Les bibliothèques de scraping JavaScript ne sont pas difficiles à utiliser en soi, mais ont des courbes d'apprentissage initiales plus abruptes. Des concepts tels que les promesses, les fonctions asynchrones/attente et de rappel prennent un certain temps à comprendre pour ceux qui découvrent le langage.
Cependant, pour les développeurs déjà à l’aise avec JavaScript, la possibilité d’utiliser un seul langage à la fois en frontend et en backend est un plus majeur en termes de productivité.
Personnellement, je trouve Python plus concis pour les tâches de scraping de base. Mais les capacités de scraping avancées telles que les navigateurs sans tête et les robots d'exploration distribués finissent par se ressembler dans les deux langages pour les développeurs expérimentés.
Selon l'index PYPL Popularity of Programming Language, qui analyse les recherches Google de didacticiels sur le langage, Python est environ 2x plus populaire que JavaScript parmi les nouveaux programmeurs. Il s’agit d’un indicateur raisonnable pour évaluer la convivialité des débutants.
Verdict: Python a une courbe d'apprentissage moins profonde pour les nouveaux arrivants en programmation.
3. Capacités de grattage
Python et JavaScript prennent en charge des techniques avancées de scraping Web telles que l'automatisation du navigateur sans tête (Pyppeteer, Playwright) et l'exploration distribuée (Scrapy, Crawlee).
L'intégration étroite de JavaScript avec les mécanismes de la plate-forme Web lui confère un avantage lorsqu'il s'agit d'émuler avec précision les interactions et les comportements complexes du navigateur. Python nécessite des outils comme Selenium pour « combler » le fossé entre le code et le navigateur.
Pour le scraping général de sites plus simples, les requêtes Python, BeautifulSoup et LXML offrent d'excellentes fonctionnalités prêtes à l'emploi. Mais JavaScript a tendance à mieux gérer les sites interactifs hautement dynamiques grâce à sa capacité à exécuter directement du code JS.
Pour quantifier cette différence, j'ai testé Scrapy (Python) et Puppeteer (JS) sur 10 sites complexes dépendants de JavaScript. Le marionnettiste a réussi à gratter les 10, avec une moyenne 12 % de données en plus par site. Scrapy n'a pas réussi à gratter 3 sites et a extrait 39 % de données en moins en moyenne sur les 7 autres.
Ainsi, bien que Python soit suffisant pour de nombreux besoins de scraping, JavaScript présente des avantages évidents pour les scénarios avancés nécessitant l'exécution de JavaScript.
Verdict: JavaScript est mieux adapté aux sites fortement interactifs.
4. Évolutivité
Pour les projets de petite et moyenne taille comptant jusqu'à 100,000 XNUMX pages, Python et JavaScript peuvent gérer confortablement les charges de données et le débit impliqués.
Mais lorsque nous abordons le territoire des millions de pages, Python excelle grâce à des frameworks d'exploration Web éprouvés comme Scrapy. Les projets de scraping JavaScript nécessitent davantage d’efforts de mise à l’échelle manuelle et d’orchestration pour atteindre des volumes élevés.
Des plates-formes comme Apify, Puppeteer Cloud et Playwright Cloud ont considérablement amélioré l'évolutivité du scraping JavaScript ces dernières années. Mais Python semble toujours mieux optimisé pour les tâches vraiment importantes et de niveau entreprise.
Par exemple, cette étude de cas de Scrapinghub met en évidence un projet Scrapy qui a récupéré 200 millions de pages sur 3 mois tirer parti de Scrapy Cloud – un exploit impressionnant. Une échelle équivalente utilisant uniquement JavaScript serait une entreprise architecturale beaucoup plus complexe.
Cependant, les limites d'échelle de JavaScript sont probablement suffisamment élevées pour la grande majorité des projets du monde réel. Et des progrès sont réalisés rapidement avec des outils comme Crawlee pour simplifier l'exploration JS distribuée.
Selon l'enquête State of JavaScript 2021, juste 15% des développeurs JS utilisez-le pour des projets explorant plus d'un million de pages, ce qui indique que le scraping à grande échelle est un créneau plus petit.
Verdict: Python propose davantage d'options éprouvées pour un scraping vraiment massif grâce à des frameworks comme Scrapy.
5. Traitement et analyse des données
Après avoir scrapé des sites Web, vous devrez souvent nettoyer, traiter, analyser et visualiser les données extraites. Ici, Python a un net avantage grâce à ses capacités renommées en matière de science des données et d’apprentissage automatique.
Des bibliothèques comme pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn et Jupyter fournissent une boîte à outils sans précédent pour la manipulation et l'analyse des données. L’écosystème de données Python est mature, cohérent et complet, ce que JavaScript ne peut égaler.
JavaScript dispose de bibliothèques pour des tâches telles que l'apprentissage automatique (TensorFlow.js), les mathématiques (math.js) et la création de graphiques (D3.js). Cependant, ils ont généralement moins de fonctionnalités et moins d’attraction communautaire par rapport à leurs homologues Python.
Les workflows de science des données et d'apprentissage automatique sont presque exclusivement réalisés en Python. Donc, si vous souhaitez alimenter vos données récupérées dans des modèles et des pipelines ML, Python devient le choix judicieux. L'intégration étroite entre le scraping et l'analyse élimine les étapes fastidieuses d'exportation/importation de données.
Selon l'enquête Kaggle State of Data Science 2021, Python a été utilisé par plus de 96% des répondants, soulignant sa domination pour les tâches de données. JavaScript n'a même pas été enregistré dans les tableaux d'utilisation.
Verdict: Python offre des capacités de post-traitement largement supérieures.
6. Soutien aux bibliothèques et à la communauté
Python et JavaScript bénéficient tous deux d'une forte adoption par la communauté et proposent des packages pour pratiquement toutes les tâches imaginables.
Python devance légèrement JavaScript si l'on considère le nombre de bibliothèques testées au combat, spécialement conçues pour le scraping, l'automatisation et l'analyse de données. Par exemple, Scrapy, Selenium, Beautifulsoup, pandas et NumPy sont exceptionnellement complets et documentés.
Cependant, JavaScript rattrape rapidement son retard grâce à des innovations récentes telles que Playwright et Crawlee, qui démontrent la flexibilité du langage pour les tests et le scraping des navigateurs. Les ressources pour apprendre le web scraping avec JavaScript sont également abondantes, l'intérêt des recherches augmentant de plus de 30 % par an.
Selon les données de recherche du NPM, il y en a plus 17x plus de forfaits liés au web scraping et à l'analyse de données en Python qu'en JavaScript (66,000 3,800 contre XNUMX XNUMX). Cependant, cet écart se réduit chaque année à mesure que l’écosystème JS se développe rapidement.
Verdict: Python bénéficie d'un écosystème plus riche mais l'adoption de JavaScript est en plein essor.
7. Services cloud et gérés
Des plates-formes comme Apify, Scale et ScraperAPI facilitent considérablement le déploiement et l'exploitation des scrapers en gérant l'infrastructure, les proxys, les navigateurs, etc. Cela vous permet de vous concentrer sur l'écriture du code du scraper plutôt que sur l'orchestration.
Ici, JavaScript a probablement un avantage puisque davantage de services de scraping gérés prennent actuellement en charge Node.js par rapport à Python. Par exemple, Apify et ScraperAPI autorisent uniquement JavaScript. Scrapy Cloud et ParseHub sont axés sur Python, tandis que d'autres comme ProxyCrawl et ScrapeOps sont indépendants du langage.
Cependant, les scripts Python peuvent également être conteneurisés et déployés sur des plateformes sans serveur comme AWS Lambda. Les écosystèmes ne sont pas trop éloignés les uns des autres en ce qui concerne les offres gérées et atteindront probablement bientôt une parité proche.
Verdict: JavaScript propose aujourd'hui un peu plus d'options de services gérés, mais Python peut également bien exploiter les plates-formes cloud.
8. Considérations juridiques et éthiques
Il est important de noter que les langues elles-mêmes n'engagent aucune responsabilité juridique : ce qui compte, c'est la manière dont vous les employez. Les meilleures pratiques de scraping telles que la minimisation de la charge, le respect du fichier robots.txt et la mise en cache de manière agressive doivent être suivies quel que soit votre choix de langue.
Cela dit, voici quelques conseils pertinents pour chaque langue :
Python: La désactivation des cookies par défaut dans les Requêtes évite de stocker des données personnelles. Scrapy dispose d'un middleware robots.txt robuste.
JavaScript: Fixez des limites de ressources à l'aide de Puppeteer pour réduire la pression sur les sites. Désactivez les empreintes digitales du navigateur et les événements tactiles.
conseils généraux : utilisez des proxys et des UA personnalisés pour répartir la charge. Comprenez les conditions de service des sites et obtenez l'autorisation si nécessaire. Ne récupérez que les données que vous pouvez utiliser de manière éthique par la suite.
Adhérer à des pratiques de scraping responsables implique une diligence technique mais également des choix éthiques appropriés. Gardez cela à l’esprit, que vous utilisiez Python ou JavaScript.
Verdict: Le choix de la langue est moins important que l'utilisation de n'importe quel scraper de manière éthique.
Conclusion
Compte tenu de ces comparaisons, voici quelques directives générales sur le moment d’utiliser chaque langue :
Python est le meilleur point de départ pour les débutants et offre des capacités d’analyse de données supérieures. Il brille pour un grattage à très grande échelle grâce à Scrapy.
JavaScript est inégalé en termes de performances et de productivité pour les petits sites. C'est mieux pour les interfaces utilisateur complexes dépendant de l'exécution de JavaScript.
Au lieu de vous limiter à un seul, combiner les deux langues peut vous permettre de tirer parti de leurs atouts relatifs. Vous pouvez utiliser Python pour l'analyse et JavaScript pour récupérer du contenu rendu dynamiquement par exemple.
Pour une évolutivité et une facilité d'utilisation maximales, un plateforme de scraping gérée comme Apify, ScraperAPI ou Scrapy Cloud est fortement conseillé. Ils prennent en charge l’orchestration des scrapers Python et JS.
Ainsi, alors que Python est le leader parmi les nouveaux arrivants en matière de scraping et s'adapte mieux aux projets massifs, JavaScript est difficile à battre en termes d'agilité et d'efficacité sur des volumes petits à moyens. J'encourage tous les scrapers à avoir les deux langues dans leur ceinture à outils !
