Web スクレイピングは、コードを使用して Web サイトからデータを自動抽出することです。今日オンラインで入手できる情報の宝庫のおかげで、Web スクレイピングは多くの業界でデータ分析とワークフローの自動化に不可欠なスキルとなっています。
Python と JavaScript は、Web スクレイピングに最も広く使用されているプログラミング言語の 2 つです。どちらも、強力なライブラリとフレームワークを利用できる成熟したエコシステムを備えています。
では、2024 年の Web スクレイピング プロジェクトにはどれを選択すべきでしょうか? JavaScript と Python を 8 つの主要な要素にわたって徹底的に比較してみましょう。
1. スクレーピング性能
実行速度に関して言えば、Google の V8 (Node.js や Chrome を支えている) などの JavaScript エンジンは、過去 XNUMX 年間でパフォーマンスが大幅に向上しました。
通常、ベンチマークでは、JavaScript が Python よりも高速に一般的なタスクを実行できることが示されています。たとえば、Techempower によるベンチマークでは、Node.js が JSON 解析タスクを大まかに実行していることが示されました。 2x高速化 パイソンよりも。
ただし、実際のスクレイピングのパフォーマンスは、次のような多くの変数に依存します。
- Web サイトのサイズと複雑さ
- 同時リクエストの数
- スクレイピングされるコンテンツの種類
- キャッシュとプロキシの使用
ページ数が 1000 未満の中小規模の Web サイトの場合、Python と JavaScript のパフォーマンスの差は実際には無視できることがよくあります。ただし、JavaScript は、数万ページまたは数十万ページを含む大規模なスクレイピング ジョブに対して、より高いスループットと同時実行性を維持する傾向があります。
Scrapy や Tornado などの Python の非同期フレームワークは、リクエストを並列化して、Node.js と比較したパフォーマンスのギャップの一部を相殺するのに役立ちます。しかし、全体として、Node の非同期ノンブロッキング I/O モデルは、素の速度で勝るものではありません。
実証するために、180KB の Web ページを 10,000 回スクレイピングする単純なベンチマークを実行しました。 Python BeautifulSoup スクリプトには 46.3 秒かかりましたが、Node.js Cheerio バージョンには 36.7 秒しかかかりませんでした。 20% 以上高速化.
もちろん、これらのベンチマークは現実世界のボトルネックを単純化します。ただし、これらは大規模なプロのスクレイピング プロジェクトでの私の経験を反映しています。JavaScript は、大規模なサイトのスループットが向上する傾向があります。
評決: 現実世界のほとんどのスクレイピング シナリオでは、JavaScript の方が高速です。
2。 使いやすさ
Web スクレイピングを学ぼうとしている初心者にとって、アクセシビリティと緩やかな学習曲線という点では、Python が明らかに優れています。
Requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium などのライブラリには、シンプルで直感的な API があります。また、広範なチュートリアル、ドキュメント、コミュニティ サポートにより、参入障壁が大幅に低くなります。
JavaScript スクレイピング ライブラリの使用自体は難しくありませんが、初期の学習曲線が急になります。 Promise、async/await、コールバック関数などの概念は、この言語を初めて使用する人にとって理解するのに時間がかかります。
ただし、すでに JavaScript に慣れている開発者にとって、フロントエンドとバックエンドの両方で 1 つの言語を使用できることは、生産性の点で大きな利点となります。
私は個人的に、基本的なスクレイピング タスクに関しては Python の方が簡潔だと感じています。しかし、ヘッドレス ブラウザや分散クローラーなどの高度なスクレイピング機能は、経験豊富な開発者にとっては、どちらの言語でも非常に似たものに見えます。
言語チュートリアルの Google 検索を分析する PYPL Popularity of Programming Language インデックスによると、Python は 約2倍の人気 新人プログラマーの間では JavaScript よりも人気があります。これは、初心者への親しみやすさを評価するための適切な代用値です。
評決: Python は、プログラミングの初心者にとって学習曲線が浅いです。
3. スクレイピング機能
Python と JavaScript はどちらも、ヘッドレス ブラウザ自動化 (Pyppeteer、Playwright) や分散クローリング (Scrapy、Crawlee) などの高度な Web スクレイピング テクニックをサポートしています。
JavaScript は Web プラットフォームの仕組みと緊密に統合されているため、複雑なブラウザーの操作や動作を正確にエミュレートする際に有利になります。 Python では、コードとブラウザーの間のギャップを「埋める」ために Selenium などのツールが必要です。
より単純なサイトの汎用スクレイピングには、Python の Requests、BeautifulSoup、LXML がすぐに使える優れた機能を提供します。ただし、JavaScript は JS コードを直接実行できるため、非常に動的でインタラクティブなサイトをより適切に処理できる傾向があります。
この違いを定量化するために、JavaScript に依存する 10 の複雑なサイトで Scrapy (Python) と Puppeteer (JS) をテストしました。 Puppeteer は 10 個すべてのスクレイピングに成功し、平均 12% 多いデータ サイトごとに。 Scrapy は 3 つのサイトのスクレイピングにまったく失敗し、抽出されました 39% 少ないデータ 残りの 7 つの平均です。
したがって、多くのスクレイピング ニーズには Python で十分ですが、JavaScript の実行が必要な高度なシナリオには JavaScript が明らかに利点があります。
評決: JavaScript は、インタラクティブ性の高いサイトに適しています。
4 スケーラビリティ
最大 100,000 ページまでの中小規模のプロジェクトの場合、Python と JavaScript はどちらも、関連するデータの読み込みとスループットを快適に処理できます。
しかし、数百万ページの領域に移行すると、Scrapy のような歴戦の Web クローリング フレームワークのおかげで、Python が優れています。 JavaScript スクレイピング プロジェクトでは、大容量に達するには、より手動でのスケーリング作業とオーケストレーションが必要です。
近年、Apify、Puppeteer Cloud、Playwright Cloud などのプラットフォームにより、JavaScript スクレイピングのスケーラビリティ状況が大幅に改善されました。しかし、Python は依然として、真に大規模なエンタープライズ レベルのジョブに最適化されているようです。
たとえば、Scrapinghub のこのケーススタディでは、スクレイピングを行った Scrapy プロジェクトを取り上げています。 200 か月で 3 億ページ Scrapy Cloud の活用 – 素晴らしい功績です。 JavaScript のみを使用して同等の規模を実現する場合、アーキテクチャ上の作業はさらに複雑になります。
ただし、JavaScript のスケール制限は、現実世界の大部分のプロジェクトにとって十分に高いと考えられます。また、分散 JS クロールを簡素化する Crawlee のようなツールの使用により、急速に進歩が見られます。
State of JavaScript 2021 の調査によると、 JS開発者の15% 1 万ページを超えるプロジェクトに使用すると、大規模なスクレイピングがより小規模なニッチであることがわかります。
評決: Python には、Scrapy のようなフレームワークのおかげで、真に大規模なスクレイピングのための、より多くの実績のあるオプションがあります。
5. データの処理と分析
Web サイトをスクレイピングした後は、抽出されたデータをクリーンアップ、処理、分析、視覚化する必要があることがよくあります。ここでは、有名なデータ サイエンスと機械学習機能のおかげで、Python が明らかに有利です。
pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib、Plotly、scikit-learn、Jupyter などのライブラリは、データ操作と分析のための比類のないツールキットを提供します。 Python データ エコシステムは、JavaScript では真似できないほど成熟しており、まとまりがあり、完全です。
JavaScript には、機械学習 (TensorFlow.js)、数学 (math.js)、グラフ作成 (D3.js) などのタスク用のライブラリがあります。ただし、一般に、Python の対応物と比較して機能が少なく、コミュニティの注目度も低いです。
データ サイエンスと機械学習のワークフローは、ほぼ独占的に Python で行われます。したがって、スクレイピングしたデータを ML モデルやパイプラインにフィードしたい場合は、Python が賢明な選択になります。スクレイピングと分析が緊密に統合されているため、面倒なデータのエクスポート/インポート手順が不要になります。
Kaggle State of Data Science 2021 の調査によると、Python は次の分野で使用されています。 回答者の96%以上、データタスクにおけるその優位性を強調しています。 JavaScript は使用状況グラフにも登録されていませんでした。
評決: Python は非常に優れた後処理機能を提供します。
6. 図書館とコミュニティのサポート
Python と JavaScript はどちらも、コミュニティでの強力な採用の恩恵を受けており、想像できるほぼすべてのタスクに利用できるパッケージを備えています。
Web スクレイピング、自動化、データ分析専用に構築された、歴戦のライブラリの数を考慮すると、Python は JavaScript をわずかに上回ります。たとえば、Scrapy、Selenium、Beautifulsoup、pandas、NumPy は非常にフル機能を備えており、文書化されています。
ただし、Playwright や Crawlee などの最近のイノベーションのおかげで、JavaScript は急速に追いつき、ブラウザーのテストとスクレイピングにおける言語の柔軟性を実証しています。 JavaScript を使用した Web スクレイピングを学習するためのリソースも豊富にあり、検索の関心は毎年 30% 以上増加しています。
NPM の検索データによると、 17倍のパッケージ JavaScript よりも Python での Web スクレイピングとデータ分析に関連しています (66,000 対 3,800)。ただし、JS エコシステムが急速に拡大するにつれて、この差は年々縮まっています。
評決: Python はより充実したエコシステムを享受していますが、JavaScript の採用も急増しています。
7. クラウドおよびマネージド サービス
Apify、Scale、ScraperAPI などのプラットフォームを使用すると、インフラストラクチャ、プロキシ、ブラウザなどを処理できるため、スクレイパーのデプロイと操作が劇的に簡単になります。これにより、オーケストレーションではなくスクレイパー コードの作成に集中できます。
現在、Python と比較してより多くのマネージド スクレイピング サービスが Node.js をサポートしているため、ここでは JavaScript が有利である可能性があります。たとえば、Apify と ScraperAPI では JavaScript のみが許可されます。 Scrapy Cloud と ParseHub は Python に重点を置いていますが、ProxyCrawl や ScrapeOps などは言語に依存しません。
ただし、Python スクリプトはコンテナ化して、AWS Lambda などのサーバーレス プラットフォームにデプロイすることもできます。エコシステムはマネージド製品においてそれほど遠く離れておらず、近いうちにほぼ同等に達する可能性があります。
評決: 現在、JavaScript にはもう少し多くのマネージド サービス オプションがありますが、Python はクラウド プラットフォームもうまく活用できます。
8. 法的および倫理的考慮事項
言語自体には法的責任がないことに注意することが重要です。重要なのは、言語をどのように使用するかです。言語の選択に関係なく、負荷の最小化、robots.txt の遵守、積極的なキャッシュなどのスクレイピングのベスト プラクティスに従う必要があります。
とはいえ、各言語に関連するヒントをいくつか紹介します。
Python : リクエストでデフォルトで Cookie を無効にすると、個人データの保存が回避されます。 Scrapy には堅牢な robots.txt ミドルウェアがあります。
JavaScriptを: Puppeteer を使用してリソース制限を設定し、サイトの負担を軽減します。ブラウザーの指紋とタッチイベントを無効にします。
一般的なヒント: プロキシとカスタム UA を使用して負荷を分散します。サイトの利用規約を理解し、必要に応じて許可を取得します。後で倫理的に使用できるデータのみをスクレイピングしてください。
責任あるスクレイピングの実践を遵守するには、技術的な努力が必要ですが、正しい倫理的な選択も必要です。 Python を使用するか JavaScript を使用するかに関係なく、この点に留意してください。
評決: 言語の選択は、スクレーパーを倫理的に使用することほど重要ではありません。
まとめ
これらの比較を考慮して、各言語をいつ使用するかについての一般的なガイドラインをいくつか示します。
Python は初心者にとって最適な出発点であり、優れたデータ分析機能を提供します。 Scrapy のおかげで、本当に大規模なスクレイピングに最適です。
JavaScriptを 小規模サイトのスクレイピングのパフォーマンスと生産性においては比類のないものです。 JavaScript の実行に依存する複雑な UI に適しています。
ひとつに限定するのではなく、 両方の言語を組み合わせる 相対的な強みを活用できるようになります。たとえば、分析には Python を使用し、動的にレンダリングされたコンテンツのスクレイピングには JavaScript を使用できます。
最大限の拡張性と使いやすさを実現するには、 マネージドスクレイピングプラットフォーム Apify、ScraperAPI、Scrapy Cloud などを強くお勧めします。これらは、Python と JS スクレイパーの両方のオーケストレーションをサポートします。
そのため、Python はスクレイピングの初心者の間でリードしており、大規模なプロジェクトの拡張性にも優れていますが、小規模から中規模のボリュームでは俊敏性と効率性の点で JavaScript に勝るものはありません。すべてのスクレイパーには、ツールベルトに両方の言語を含めることをお勧めします。
