Il web scraping è l'estrazione automatizzata di dati da siti Web utilizzando codice. Grazie alla quantità di informazioni disponibili online oggi, il web scraping è diventato un'abilità indispensabile per l'analisi dei dati e l'automazione del flusso di lavoro in molti settori.
Python e JavaScript sono due dei linguaggi di programmazione più utilizzati per il web scraping. Entrambi dispongono di ecosistemi maturi con potenti librerie e framework disponibili.
Quindi quale dovresti scegliere per i tuoi progetti di web scraping nel 2024? Immergiamoci e confrontiamo approfonditamente JavaScript e Python attraverso 8 fattori chiave:
1. Prestazioni di raschiatura
Quando si tratta di velocità di esecuzione, i motori JavaScript come V8 di Google (che alimenta Node.js e Chrome) hanno ottenuto enormi miglioramenti in termini di prestazioni negli ultimi dieci anni.
I benchmark in genere mostrano che JavaScript è in grado di eseguire attività comuni più velocemente di Python. Ad esempio, un benchmark di Techempower ha mostrato che Node.js esegue attività di analisi JSON in modo approssimativo 2 volte più veloci rispetto a Python.
Tuttavia, le prestazioni di raschiatura nel mondo reale dipendono da molte variabili, tra cui:
- Dimensioni e complessità del sito web
- Numero di richieste simultanee
- Tipo di contenuto da raschiare
- Utilizzo di caching e proxy
Per i siti web di piccole e medie dimensioni con meno di 1000 pagine, la differenza di prestazioni tra Python e JavaScript è spesso trascurabile nella pratica. Ma JavaScript tende a mantenere un throughput e una concorrenza più elevati per lavori di scraping di grandi dimensioni che coinvolgono decine o centinaia di migliaia di pagine.
I framework asincroni di Python come Scrapy e Tornado possono aiutare a parallelizzare le richieste per compensare parte del divario prestazionale rispetto a Node.js. Ma nel complesso, il modello I/O asincrono e non bloccante di Node lo rende difficile da battere in termini di velocità pura.
Per dimostrarlo, ho eseguito un semplice benchmark analizzando 180 volte una pagina Web da 10,000 KB. Lo script Python BeautifulSoup ha impiegato 46.3 secondi mentre la versione Node.js Cheerio ha impiegato solo 36.7 secondi – oltre il 20% più veloce.
Naturalmente, questi benchmark semplificano l’eliminazione dei colli di bottiglia del mondo reale. Ma rispecchiano la mia esperienza in grandi progetti di scraping professionale: JavaScript tende ad avere un throughput migliore per i siti ad alto volume.
Giudizio: JavaScript è più veloce per la maggior parte degli scenari di scraping del mondo reale.
2. Facilità d'uso
Per i principianti che desiderano imparare a usare il web scraping, Python ha un chiaro vantaggio in termini di accessibilità e curva di apprendimento delicata.
Librerie come Requests, BeautifulSoup, Scrapy e Selenium dispongono di API semplici e intuitive. I tutorial estesi, la documentazione e il supporto della comunità riducono sostanzialmente la barriera all'ingresso.
Le librerie di scraping JavaScript non sono difficili da usare di per sé, ma hanno curve di apprendimento iniziali più ripide. Concetti come promesse, asincrono/attesa e funzioni di callback richiedono del tempo per essere compresi da chi è nuovo al linguaggio.
Tuttavia, per gli sviluppatori che hanno già dimestichezza con JavaScript, la possibilità di utilizzare un unico linguaggio sia sul frontend che sul backend rappresenta un vantaggio importante in termini di produttività.
Personalmente trovo Python più conciso per le attività di scraping di base. Ma le funzionalità avanzate di scraping come i browser headless e i crawler distribuiti finiscono per sembrare abbastanza simili in entrambe le lingue per gli sviluppatori esperti.
Secondo l'indice PYPL Popularity of Programming Language, che analizza le ricerche di Google per tutorial linguistici, Python lo è circa 2 volte più popolare di JavaScript tra i nuovi programmatori. Questo è un indicatore ragionevole per valutare la cordialità dei principianti.
Giudizio: Python ha una curva di apprendimento meno profonda per i principianti della programmazione.
3. Funzionalità di raschiatura
Sia Python che JavaScript supportano tecniche avanzate di web scraping come l'automazione del browser headless (Pyppeteer, Playwright) e la scansione distribuita (Scrapy, Crawlee).
La stretta integrazione di JavaScript con i meccanismi della piattaforma web gli conferisce un vantaggio nell'emulazione accurata di interazioni e comportamenti complessi del browser. Python richiede strumenti come Selenium per "colmare" il divario tra codice e browser.
Per lo scraping generico di siti più semplici, Python's Requests, BeautifulSoup e LXML forniscono ottime funzionalità pronte all'uso. Ma JavaScript tende a gestire meglio siti altamente dinamici e interattivi grazie alla sua capacità di eseguire direttamente il codice JS.
Per quantificare questa differenza, ho testato Scrapy (Python) e Puppeteer (JS) su 10 siti complessi dipendenti da JavaScript. Il burattinaio li ha raschiati tutti e 10 con successo, facendo una media 12% in più di dati per sito. Scrapy non è riuscito a raschiare 3 siti ed è stato estratto 39% di dati in meno in media sui restanti 7.
Quindi, mentre Python è sufficiente per molte esigenze di scraping, JavaScript presenta chiari vantaggi per scenari avanzati che richiedono l'esecuzione di JavaScript.
Giudizio: JavaScript è più adatto per i siti fortemente interattivi.
4. Scalabilità
Per progetti di piccola e media scala fino a 100,000 pagine, sia Python che JavaScript possono gestire comodamente i caricamenti di dati e il throughput coinvolti.
Ma quando ci spostiamo nel territorio dei milioni di pagine, Python eccelle grazie a framework di web crawling testati in battaglia come Scrapy. I progetti di scraping JavaScript richiedono maggiori sforzi di ridimensionamento manuale e orchestrazione per raggiungere volumi elevati.
Piattaforme come Apify, Puppeteer Cloud e Playwright Cloud hanno migliorato sostanzialmente il quadro della scalabilità per lo scraping JavaScript negli ultimi anni. Ma Python sembra ancora meglio ottimizzato per lavori veramente di grandi dimensioni e di livello aziendale.
Ad esempio, questo caso di studio di Scrapinghub evidenzia un progetto Scrapy che ha raschiato 200 milioni di pagine in 3 mesi sfruttare Scrapy Cloud: un'impresa impressionante. Una scala equivalente che utilizzi solo JavaScript sarebbe un'impresa architettonica molto più complessa.
Tuttavia, i limiti di scala di JavaScript sono probabilmente sufficientemente elevati per la stragrande maggioranza dei progetti del mondo reale. E si stanno facendo rapidi progressi con strumenti come Crawlee per semplificare la scansione JS distribuita.
Secondo il sondaggio State of JavaScript 2021, just 15% degli sviluppatori JS usalo per progetti che eseguono la scansione di oltre 1 milione di pagine, indicando che lo scraping su larga scala è una nicchia più piccola.
Giudizio: Python ha opzioni più testate sul campo per uno scraping davvero massiccio grazie a framework come Scrapy.
5. Elaborazione e analisi dei dati
Dopo aver raschiato i siti Web, spesso dovrai pulire, elaborare, analizzare e visualizzare i dati estratti. Qui Python ha un chiaro vantaggio grazie alle sue rinomate capacità di data science e machine learning.
Librerie come pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn e Jupyter forniscono un kit di strumenti senza pari per la manipolazione e l'analisi dei dati. L'ecosistema dei dati Python è maturo, coeso e completo in un modo che JavaScript non può eguagliare.
JavaScript dispone di librerie per attività come l'apprendimento automatico (TensorFlow.js), la matematica (math.js) e i grafici (D3.js). Tuttavia generalmente hanno meno funzionalità e meno trazione nella comunità rispetto alle loro controparti Python.
I flussi di lavoro di data science e machine learning vengono eseguiti quasi esclusivamente in Python. Quindi, se vuoi inserire i tuoi dati raschiati in modelli e pipeline ML, Python diventa la scelta sensata. La stretta integrazione tra scraping e analisi elimina noiose fasi di esportazione/importazione dei dati.
Secondo il sondaggio Kaggle State of Data Science 2021, Python è stato utilizzato da oltre il 96% degli intervistati, evidenziando la sua posizione dominante per le attività relative ai dati. JavaScript non è stato nemmeno registrato nelle tabelle di utilizzo.
Giudizio: Python offre capacità di post-elaborazione di gran lunga superiori.
6. Biblioteca e supporto comunitario
Sia Python che JavaScript beneficiano di una forte adozione da parte della comunità e dispongono di pacchetti disponibili praticamente per qualsiasi attività immaginabile.
Python supera leggermente JavaScript se si considera il numero di librerie testate sul campo e create appositamente per il web scraping, l'automazione e l'analisi dei dati. Ad esempio, Scrapy, Selenium, Beautifulsoup, pandas e NumPy sono eccezionalmente completi e documentati.
Tuttavia, JavaScript sta recuperando rapidamente terreno grazie alle recenti innovazioni come Playwright e Crawlee che dimostrano la flessibilità del linguaggio per il test e lo scraping del browser. Anche le risorse per apprendere il web scraping con JavaScript sono abbondanti, con un interesse di ricerca che cresce di oltre il 30% ogni anno.
Secondo i dati di ricerca NPM, ce ne sono più 17 volte più pacchi relativi al web scraping e all'analisi dei dati in Python rispetto a JavaScript (66,000 contro 3,800). Tuttavia, questo divario si riduce ogni anno man mano che l’ecosistema JS si espande rapidamente.
Giudizio: Python gode di un ecosistema più ricco ma l'adozione di JavaScript è in forte espansione.
7. Cloud e servizi gestiti
Piattaforme come Apify, Scale e ScraperAPI semplificano enormemente la distribuzione e il funzionamento degli scraper gestendo l'infrastruttura, i proxy, i browser ecc. Ciò consente di concentrarsi sulla scrittura del codice dello scraper anziché sull'orchestrazione.
Qui JavaScript probabilmente ha un vantaggio poiché attualmente più servizi di scraping gestiti supportano Node.js rispetto a Python. Ad esempio, Apify e ScraperAPI consentono solo JavaScript. Scrapy Cloud e ParseHub sono incentrati su Python, mentre altri come ProxyCrawl e ScrapeOps sono indipendenti dal linguaggio.
Tuttavia, gli script Python possono anche essere containerizzati e distribuiti su piattaforme serverless come AWS Lambda. Gli ecosistemi non sono troppo distanti per quanto riguarda le offerte gestite e probabilmente raggiungeranno presto una quasi parità.
Giudizio: JavaScript oggi offre opzioni di servizio leggermente più gestite, ma Python può anche sfruttare bene le piattaforme cloud.
8. Considerazioni legali ed etiche
È importante notare che le lingue stesse non comportano responsabilità legali: ciò che conta è il modo in cui le utilizzi. L'adozione di best practice come la riduzione al minimo del carico, il rispetto del file robots.txt e la memorizzazione nella cache in modo aggressivo dovrebbero essere seguite indipendentemente dalla scelta della lingua.
Detto questo, ecco alcuni suggerimenti relativi a ciascuna lingua:
Python: Disabilitare i cookie per impostazione predefinita in Richieste evita la memorizzazione di dati personali. Scrapy ha un robusto middleware robots.txt.
JavaScript: imposta i limiti delle risorse utilizzando Puppeteer per ridurre la pressione sui siti. Disattiva le impronte digitali del browser e gli eventi touch.
Suggerimenti generali: utilizzare proxy e UA personalizzati per distribuire il carico. Comprendere i ToS dei siti e ottenere l'autorizzazione, se richiesta. Raccogli solo i dati che potrai utilizzare eticamente in seguito.
Aderire a pratiche di raschiatura responsabile implica diligenza tecnica ma anche fare le giuste scelte etiche. Tienilo a mente indipendentemente dal fatto che utilizzi Python o JavaScript.
Giudizio: La scelta della lingua è meno importante dell'uso etico di qualsiasi raschietto.
Conclusione
Considerati questi confronti, ecco alcune linee guida generali su quando utilizzare ciascuna lingua:
Python è il miglior punto di partenza per i principianti e fornisce funzionalità di analisi dei dati superiori. Brilla per raschiature davvero su larga scala grazie a Scrapy.
JavaScript non ha eguali in termini di prestazioni e produttività nei siti più piccoli. È preferibile per le interfacce utente complesse che dipendono dall'esecuzione di JavaScript.
Invece di limitarti a uno solo, combinando entrambe le lingue possono permetterti di sfruttare i loro punti di forza relativi. Ad esempio, puoi utilizzare Python per l'analisi e JavaScript per lo scraping di contenuti renderizzati dinamicamente.
Per la massima scalabilità e facilità d'uso, a piattaforma di scraping gestita come Apify, ScraperAPI o Scrapy Cloud è altamente consigliabile. Supportano l'orchestrazione di raschiatori Python e JS.
Quindi, mentre Python guida tra i nuovi arrivati lo scraping e la scalabilità migliore per progetti di grandi dimensioni, JavaScript è difficile da battere in termini di agilità ed efficacia su volumi di piccole e medie dimensioni. Incoraggio tutti gli scraper ad avere entrambe le lingue nella loro cintura degli strumenti!
