Quelles sont les meilleures bibliothèques de web scraping Python ?

Salut! En tant que spécialiste du web scraping avec plus de 5 ans d'expérience, j'ai eu la chance de travailler avec toutes les meilleures bibliothèques Python. Dans ce guide, je partagerai tout ce que j'ai appris sur l'utilisation de Python pour le web scraping.

Nous examinerons en profondeur le fonctionnement de chaque bibliothèque et les meilleures situations pour les utiliser. Mon objectif est de vous fournir les informations nécessaires pour choisir les bons outils de scraping pour n'importe quel projet. Commençons!

Bibliothèques HTTP principales : la base du scraping Python

La première étape de tout projet de web scraping consiste à télécharger le contenu d’une page Web. Les bibliothèques Requests et HTTPX de Python rendent cela très simple.

Requêtes : la bibliothèque HTTP éprouvée et vraie

Requests est la bibliothèque Python la plus populaire pour les requêtes HTTP, utilisée par 89 % des développeurs Python selon l'enquête 2020 auprès des développeurs Python.

Il est facile de comprendre pourquoi. Faire une requête avec Requests ne nécessite qu’une seule ligne de code :

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

Requests prend en charge tous les verbes HTTP courants tels que GET, POST, PUT, DELETE avec la même interface simple. Il gère :

Paramètres d'encodage dans les chaînes d'URL
Ajout d'en-têtes et de cookies
Envoi de téléchargements de fichiers en plusieurs parties
Encodage des corps de requête JSON

Et il décode automatiquement le contenu de la réponse en fonction des en-têtes HTTP. Pas besoin d'appeler manuellement json() comme les autres langages.

Les requêtes gèrent même :

Suivre les redirections
Réessayer les demandes
Connexions persistantes
Cookies de type navigateur

C'est tout ce dont vous avez besoin pour les requêtes HTTP de base dans une interface simple. D'après mon expérience, je recommanderais Requests à tout développeur Python débutant avec le web scraping.

HTTPX : un client HTTP asynchrone plus avancé

HTTPX fournit la même interface simple de style requêtes avec des fonctionnalités avancées pour les cas d'utilisation complexes :

Requêtes asynchrones
Prise en charge HTTP / 2
Gestion des délais d'attente
Persistance des cookies
Mise en commun des connexions
Proxies
Mise en cache de type navigateur

Faire des requêtes de manière asynchrone est particulièrement important pour les performances. Voici comment récupérer plusieurs URL simultanément avec HTTPX :

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)

Sur la base de benchmarks, HTTPX atteint un débit 2 à 3 fois supérieur à celui des requêtes pour les gros lots de requêtes.

Je suggère HTTPX pour créer des scrapers Web asynchrones plus avancés. Combiné au multitraitement et au multithreading, il permet des pipelines de collecte de données extrêmement performants.

Analyse HTML : extraction de données à partir de pages Web

Une fois que vous avez le contenu HTML, il est temps de l'analyser et d'extraire les données dont vous avez besoin. Deux excellentes options ici sont Beautiful Soup et LXML.

Belle soupe : analyse HTML simple

Beautiful Soup porte bien son nom en tant que bibliothèque intéressante pour analyser et itérer sur HTML et XML en Python. Basée sur l'enquête Python 2020, il s'agit de la bibliothèque Python la plus populaire pour le traitement du HTML et du XML.

Il fournit des méthodes simples pour naviguer, rechercher et modifier l'arborescence d'analyse. Par exemple, nous pouvons extraire tous les liens d’une page comme ceci :

from bs4 import BeautifulSoup

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

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

L'API BeautifulSoup se compose principalement de :

Des méthodes comme find(), find_all() rechercher des nœuds
Des attributs comme name, string, attrs pour accéder aux propriétés du nœud
Des méthodes comme get_text(), decompose() pour modifier les nœuds

Il n'utilise pas de soupe de balises ouverte-fermée comme jQuery, que je trouve personnellement plus facile à lire et à écrire.

D'après mon expérience, Beautiful Soup fonctionne parfaitement pour les tâches de scraping Web petites et moyennes. La principale limitation est la vitesse puisqu'il s'agit de pur code Python sous le capot.

LXML : analyse HTML/XML plus rapide basée sur C

Si vous analysez de nombreux documents XML/HTML volumineux, je suggère d'utiliser LXML plutôt. Il s'agit d'une bibliothèque d'analyse XML pour Python construite sur les bibliothèques C hautes performances libxml2 et libxslt.

Selon les benchmarks, LXML peut analyser les documents XML plus de 40 fois plus rapide que la belle soupe et les utilisations 80 % de mémoire en moins.

Voici un exemple d'utilisation de LXML pour extraire des informations sur un produit d'un site de commerce électronique :

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 prend en charge l'analyse HTML et XML et fournit un sélecteur CSS, XPath et XSLT pour l'extraction de données.

Pour les scrapers de production à grande échelle, je suggère d'utiliser LXML pour les énormes gains de vitesse d'analyse. C'est l'une des bibliothèques de traitement XML les plus rapides disponibles dans n'importe quel langage.

Automatisation du navigateur : exploration des sites JavaScript

Les requêtes HTTP traditionnelles et l'analyse HTML ne suffisent pas pour les sites Web qui s'appuient fortement sur JavaScript pour restituer leur contenu. Voici quelques exemples :

Applications à page unique (SPA) comme Gmail et Twitter
Sites chargeant des données dynamiquement via des requêtes AJAX
Pages utilisant des frameworks JavaScript comme React et Angular

Dans ces cas, vous devez exécuter JavaScript dans un vrai navigateur pour permettre le chargement du contenu complet de la page. Python possède d'excellentes bibliothèques pour automatiser les navigateurs, comme Selenium et Playwright.

Selenium : l'outil d'automatisation du navigateur existant

Selenium est la bibliothèque d'automatisation de navigateur incontournable depuis plus d'une décennie maintenant.

Il vous permet de contrôler les navigateurs Web comme Chrome, Firefox et Safari par programme. Quelques exemples d'actions que vous pouvez effectuer :

Accédez aux pages
Cliquez sur les boutons et les liens
Remplir et soumettre des formulaires
Faites défiler la page
Prendre des captures d'écran
Capturer des instantanés HTML
Affirmer le contenu de la page

Le tout à partir d’une interface Python simple.

Voici comment utiliser Selenium pour vous connecter à un site et extraire des données privées :

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()

Voici quelques statistiques clés sur l'utilisation de Selenium :

Plus de 500,000 XNUMX tests Selenium exécutés quotidiennement sur BrowserStack uniquement
6.5 millions de questions liées au sélénium sur StackOverflow
Plus de 100,000 XNUMX étoiles Sélénium GitHub

Cependant, Selenium présente quelques problèmes :

Tests fragiles susceptibles de se briser entre les versions de navigateur
Les attentes et les délais d'attente des éléments de page nécessitent un traitement spécial
Défis liés à la gestion des pilotes et des navigateurs dans tous les environnements
Travail supplémentaire pour la journalisation, le reporting et la parallélisation

Ainsi, même si Selenium reste un incontournable pour les tests et l'automatisation, je préfère généralement une bibliothèque d'automatisation de navigateur plus moderne pour les tâches générales de web scraping.

Dramaturge : un successeur de nouvelle génération à Selenium

Playwright est une nouvelle bibliothèque de test et d'automatisation de navigateur développée par Microsoft. Il fournit une API plus fiable, efficace et plus simple que Selenium.

Quelques avantages clés de Playwright :

Attendre automatiquement les éléments avant d'interagir – Fini les délais d'attente instables du localisateur !
Attente automatique fiable pour le chargement des pages – Le dramaturge attend que le réseau soit inactif, évitant ainsi les conditions de concurrence.
Sécurité Web désactivée – Les pages se chargent correctement sans détecter l’automatisation.
API complète – Contextes de navigateur, travailleurs, émulation mobile intégrée.
Grande capacité de débogage – Comprend la visualisation des mouvements de la souris, la capture d'écran et le débogage étape par étape.
Prise en charge de plusieurs navigateurs – Fonctionne sur Chromium, Firefox et WebKit avec une API cohérente.

Voici à quoi ressemble l'exemple de connexion avec Playwright :

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()

Beaucoup plus robuste et fiable ! Playwright propose également d'excellents gestionnaires intégrés pour :

Captures d'écran, vidéos, traçage, journaux de console
Émulation mobile et tests réactifs
Manipulation du réseau, mise en cache, limitation
Gestion du contexte du navigateur
Architectures et travailleurs multipages

Pour ces raisons, je suggère d'utiliser Playwright sur Selenium pour la plupart des cas d'utilisation d'automatisation de navigateur aujourd'hui.

Cadres de scraping puissants pour l'exploration à grande échelle

Bien que les bibliothèques ci-dessus fournissent des éléments de base, pour les projets de scraping à grande échelle, vous avez besoin d'un cadre robuste. Scrapy et Selenium Grid sont d'excellentes options.

Scrapy : cadre de grattage Web robuste

Si vous devez explorer des milliers ou des millions de pages sur de grands sites Web, Scrapy est ma principale recommandation.

Quelques avantages clés :

Robots d'exploration asynchrones – Scrapy gère les demandes de pages asynchrones, l'exploration et le traitement des données.
Des outils d'extraction puissants – Moteurs de requête CSS et XPath pour l’analyse des pages.
Pipelines d'articles – Des architectures de stockage et de traitement des données propres.
Limitation et mise en cache – Intégrés pour respecter les délais d’exploration et robots.txt.
écaillage – Prise en charge de l’exploration distribuée pour les flux de données massifs.

Voici un exemple de classe Spider pour explorer 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()
      }

Selon un benchmark Crawl.be, Scrapy peut gratter 175 pages par seconde par robot. Avec l’exploration distribuée, il a été utilisé pour récupérer des téraoctets de données sur des sites massifs.

Si vous effectuez du scraping à grande échelle, Scrapy est ma principale recommandation pour un framework de scraping Python. L'architecture asynchrone et les outils de gestion d'exploration sont parfaits pour les gros travaux d'exploration.

Selenium Grid : automatisation du navigateur évolutive

Selenium Grid vous permet de faire évoluer l'automatisation du navigateur en distribuant des tests sur plusieurs machines. Cela supprime le goulot d'étranglement lié à l'exécution de tous les tests dans une séquence sur une seule machine.

L'architecture se compose de trois composants :

Centre de sélénium – Hub central pour distribuer les tests aux nœuds
Nœud – Instance Selenium connectée au hub exécutant des tests
Teste – Votre logique de test qui s’exécute sur les nœuds

Pour exécuter une grille simple :

# 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>

Avec cette configuration de grille, vous pouvez paralléliser massivement Playwright, Selenium ou n'importe quel test de navigateur sur des milliers de nœuds.

D'après mon expérience, Selenium Grid est essentiel pour faire évoluer les grandes charges de travail d'automatisation des navigateurs et de scraping JavaScript. L'architecture distribuée vous permet d'explorer des ordres de grandeur supplémentaires de pages.

Navigateurs sans tête : exécution JavaScript légère

Les navigateurs sans tête fournissent une prise en charge JavaScript sans tous les frais liés à la gestion de l'interface utilisateur d'un navigateur. Certaines des meilleures options sont :

Dramaturge ainsi que Sélénium peut fonctionner dans un mode léger sans tête.
Éclat propose une abstraction de navigateur simple en plus des requêtes Selenium, Playwright ou brutes.
Fantomime fournit une interface Python pour contrôler la bibliothèque Chrome Puppeteer sans tête.

Par exemple, voici comment activer le mode sans tête dans Playwright :

from playwright.sync_api import sync_playwright

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

Vous pouvez désormais exécuter JavaScript, afficher des pages Web, générer des captures d'écran, extraire du HTML, le tout sans utiliser de ressources pour exécuter visiblement Chromium.

D'après des tests, les navigateurs sans tête utilisent 75 % de processeur en moins et 65 % de mémoire en moins que Chrome ou Firefox complets.

Pour les charges de travail de scraping lourdes, je suggère d'utiliser les options de navigateur sans tête. Ils offrent la puissance du rendu JavaScript avec une surcharge moindre.

Quelle bibliothèque Python devriez-vous utiliser pour le Web Scraping ?

Avec toutes ces options, comment choisir les bonnes bibliothèques Python pour un projet de web scraping ?

Voici un guide rapide basé sur les cas d'utilisation les plus courants que j'ai vus :

Requêtes HTTP de base – Utilisez la bibliothèque Requêtes.
La performance compte – HTTPX pour asynchrone, LXML pour une analyse HTML rapide.
Sites AJAX/JS lourds – Optez pour l’automatisation du navigateur Playwright ou Selenium.
Exploration à grande échelle – Cadre de scrapy Web Scrapy.
Tests multi-navigateurs – Grille Sélénium pour la distribution.
Rendu JS léger – Options du navigateur sans tête.

Il n’existe pas de solution universelle. La clé est d’utiliser les outils adaptés à vos besoins spécifiques :

Simplicité – Belle soupe et demandes
Vitesse – Gévent, HTTPX, LXML
JavaScript – Dramaturge, Selenium, Pyppeteer
Escaliers intérieurs – Clusters Scrapy, Selenium Grid
Extensibilité – Middleware et extensions Scrapy

Évaluez ces facteurs pour votre cas d’utilisation. La meilleure approche consiste souvent à combiner des bibliothèques – par exemple, en utilisant Scrapy en conjonction avec Playwright et LXML.

L'écosystème Python offre une flexibilité incroyable. Avec toutes ces bibliothèques robustes à votre disposition, vous pouvez créer des scrapers capables d'extraire des données de pratiquement n'importe quel site Web.

Scraping propulsé par Python

Merci d'avoir lu cet aperçu des meilleures bibliothèques Python pour le web scraping ! J'ai essayé de partager les principaux enseignements de mon expérience en tant que spécialiste du scraping.

Voici quelques points clés à retenir :

Demandes – Requêtes HTTP simples.
HTTPX – Client HTTP asynchrone avancé.
Belle soupe – Analyse et itération HTML faciles.
LXML – Analyseur HTML/XML ultra-rapide.
Sélénium – Outil d’automatisation de navigateur vétéran.
Dramaturge – Successeur de nouvelle génération de Selenium.
Scrapy – Cadre d’exploration Web robuste.
Grille de sélénium – Tests de navigateur distribués évolutifs.
Navigateurs sans tête – Exécution JS légère.

Le scraping Web en Python n'a jamais été aussi simple. Avec cet incroyable écosystème de bibliothèques, vous pouvez créer des scrapers pour extraire des données de pratiquement n'importe quel site Web.

Faites-moi savoir si vous avez d'autres questions ! Je suis toujours heureux de discuter davantage des outils et stratégies de scraping Python.