Webscraping is het geautomatiseerd extraheren van gegevens van websites met behulp van code. Dankzij de enorme hoeveelheid informatie die tegenwoordig online beschikbaar is, is webscrapen een onmisbare vaardigheid geworden voor data-analyse en workflowautomatisering in veel sectoren.
Python en JavaScript zijn twee van de meest gebruikte programmeertalen voor webscrapen. Beide hebben volwassen ecosystemen met krachtige bibliotheken en raamwerken beschikbaar.
Dus welke moet u kiezen voor uw webscraping-projecten in 2024? Laten we erin duiken en JavaScript en Python grondig vergelijken op basis van 8 sleutelfactoren:
1. Schraapprestaties
Als het op uitvoeringssnelheid aankomt, hebben JavaScript-engines zoals Google's V8 (die Node.js en Chrome aanstuurt) de afgelopen tien jaar enorme prestatiewinst geboekt.
Benchmarks laten doorgaans zien dat JavaScript algemene taken sneller kan uitvoeren dan Python. Uit een benchmark van Techempower bleek bijvoorbeeld dat Node.js ruwweg JSON-parseertaken uitvoerde 2x sneller dan Python.
De prestaties bij het schrapen in de echte wereld zijn echter afhankelijk van veel variabelen, waaronder:
- Grootte en complexiteit van de website
- Aantal gelijktijdige verzoeken
- Type inhoud dat wordt geschraapt
- Gebruik van caching en proxy's
Voor kleine tot middelgrote websites met minder dan 1000 pagina's is het prestatieverschil tussen Python en JavaScript in de praktijk vaak verwaarloosbaar. Maar JavaScript heeft de neiging een hogere doorvoer en gelijktijdigheid te behouden voor grote scraping-taken met tien- of honderdduizenden pagina's.
De asynchrone raamwerken van Python, zoals Scrapy en Tornado, kunnen helpen bij het parallelliseren van verzoeken om een deel van de prestatiekloof ten opzichte van Node.js te compenseren. Maar over het algemeen maakt het asynchrone, niet-blokkerende I/O-model van Node het moeilijk te verslaan op het gebied van pure snelheid.
Om dit te demonstreren heb ik een eenvoudige benchmark uitgevoerd waarbij ik 180 keer een webpagina van 10,000 KB schrapte. Het Python BeautifulSoup-script duurde 46.3 seconden, terwijl de Node.js Cheerio-versie slechts 36.7 seconden duurde – ruim 20% sneller.
Uiteraard vereenvoudigen deze benchmarks knelpunten uit de praktijk. Maar ze weerspiegelen mijn ervaring met grote professionele scrapingprojecten: JavaScript heeft doorgaans een betere doorvoer voor sites met een hoog volume.
Vonnis: JavaScript is sneller voor de meeste real-world scrapingscenario's.
2. Makkelijk te gebruiken
Voor beginners die webscraping willen leren, heeft Python een duidelijke voorsprong als het gaat om toegankelijkheid en een zachte leercurve.
Bibliotheken zoals Requests, BeautifulSoup, Scrapy en Selenium hebben eenvoudige en intuïtieve API's. De uitgebreide tutorials, documentatie en community-ondersteuning verlagen ook de toegangsdrempel aanzienlijk.
JavaScript-scraping-bibliotheken zijn op zichzelf niet moeilijk te gebruiken, maar hebben wel steilere initiële leercurves. Concepten als beloften, async/await en callback-functies hebben wat tijd nodig om te begrijpen voor degenen die nieuw zijn in de taal.
Voor ontwikkelaars die al vertrouwd zijn met JavaScript, is de mogelijkheid om één taal te gebruiken op zowel de frontend als de backend echter een groot pluspunt in termen van productiviteit.
Persoonlijk vind ik Python beknopter voor basisschraaptaken. Maar geavanceerde scraping-mogelijkheden zoals headless browsers en gedistribueerde crawlers zien er voor ervaren ontwikkelaars in beide talen behoorlijk hetzelfde uit.
Volgens de PYPL Popularity of Programming Language-index, die Google-zoekopdrachten naar taaltutorials analyseert, is Python dat wel ongeveer 2x populairder dan JavaScript onder nieuwe programmeurs. Dit is een redelijke indicatie voor het beoordelen van beginnersvriendelijkheid.
Vonnis: Python heeft een ondiepere leercurve voor het programmeren van nieuwkomers.
3. Schraapmogelijkheden
Zowel Python als JavaScript ondersteunen geavanceerde webscraping-technieken zoals headless browserautomatisering (Pyppeteer, Playwright) en gedistribueerd crawlen (Scrapy, Crawlee).
De nauwe integratie van JavaScript met de mechanica van het webplatform geeft het een voorsprong bij het nauwkeurig emuleren van complexe browserinteracties en -gedrag. Python heeft tools als Selenium nodig om de kloof tussen code en browser te ‘overbruggen’.
Voor het schrapen van eenvoudigere sites voor algemene doeleinden bieden Python's Requests, BeautifulSoup en LXML kant-en-klare geweldige functionaliteit. Maar JavaScript heeft de neiging om zeer dynamische, interactieve sites beter te verwerken dankzij de mogelijkheid om JS-code rechtstreeks uit te voeren.
Om dit verschil te kwantificeren, heb ik Scrapy (Python) en Puppeteer (JS) getest op 10 complexe sites die afhankelijk zijn van JavaScript. Poppenspeler heeft met succes alle 10 geschraapt, gemiddeld 12% meer gegevens per locatie. Scrapy slaagde er helemaal niet in om 3 sites te schrapen en werd geëxtraheerd 39% minder gegevens gemiddeld over de overige 7.
Dus hoewel Python voldoende is voor veel scrapbehoeften, heeft JavaScript duidelijke voordelen voor geavanceerde scenario's waarbij JavaScript moet worden uitgevoerd.
Vonnis: JavaScript is beter geschikt voor sterk interactieve sites.
4. Schaalbaarheid
Voor kleine tot middelgrote projecten tot 100,000 pagina's kunnen zowel Python als JavaScript de databelasting en doorvoer comfortabel verwerken.
Maar als we het gebied van miljoenen pagina's betreden, blinkt Python uit dankzij beproefde webcrawlframeworks zoals Scrapy. JavaScript-scraping-projecten vereisen meer handmatige schaalinspanningen en orkestratie om hoge volumes te bereiken.
Platforms als Apify, Puppeteer Cloud en Playwright Cloud hebben het schaalbaarheidsplaatje voor JavaScript-scraping de afgelopen jaren aanzienlijk verbeterd. Maar Python lijkt nog steeds beter geoptimaliseerd voor echt grote, zakelijke taken.
Deze casestudy van Scrapinghub belicht bijvoorbeeld een Scrapy-project dat schrapte 200 miljoen pagina's gedurende 3 maanden gebruik maken van Scrapy Cloud – een indrukwekkende prestatie. Een gelijkwaardige schaal met alleen JavaScript zou een veel complexere architectonische onderneming zijn.
De schaallimieten voor JavaScript zijn echter waarschijnlijk hoog genoeg voor de overgrote meerderheid van de projecten in de echte wereld. En er wordt snel vooruitgang geboekt met tools als Crawlee om het gedistribueerde JS-crawlen te vereenvoudigen.
Volgens de State of JavaScript 2021-enquête slechts 15% van de JS-ontwikkelaars gebruik het voor projecten die meer dan 1 miljoen pagina's crawlen, wat aangeeft dat scrapen op grote schaal een kleinere niche is.
Vonnis: Python heeft meer beproefde opties voor echt massaal schrapen dankzij frameworks als Scrapy.
5. Gegevensverwerking en -analyse
Na het schrapen van websites moet u vaak de geëxtraheerde gegevens opschonen, verwerken, analyseren en visualiseren. Hier heeft Python een duidelijk voordeel dankzij zijn gerenommeerde datawetenschap en machine learning-mogelijkheden.
Bibliotheken zoals pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn en Jupyter bieden een ongeëvenaarde toolkit voor gegevensmanipulatie en -analyse. Het Python-data-ecosysteem is volwassen, samenhangend en compleet op een manier die JavaScript niet kan evenaren.
JavaScript heeft bibliotheken voor taken zoals machine learning (TensorFlow.js), wiskunde (math.js) en grafieken (D3.js). Ze hebben echter over het algemeen minder functies en minder community-tractie vergeleken met hun Python-tegenhangers.
Datawetenschap en machine learning-workflows worden vrijwel uitsluitend in Python uitgevoerd. Dus als u uw verzamelde gegevens in ML-modellen en pijplijnen wilt invoeren, wordt Python de verstandige keuze. De nauwe integratie tussen scraping en analyse elimineert vervelende stappen voor het exporteren/importeren van gegevens.
Volgens de Kaggle State of Data Science 2021-enquête werd Python gebruikt door ruim 96% van de respondenten, wat de dominantie ervan op het gebied van datataken benadrukt. JavaScript werd niet eens geregistreerd in de gebruiksgrafieken.
Vonnis: Python biedt enorm superieure nabewerkingsmogelijkheden.
6. Bibliotheek- en gemeenschapsondersteuning
Zowel Python als JavaScript profiteren van de sterke acceptatie door de gemeenschap en hebben pakketten beschikbaar voor vrijwel elke denkbare taak.
Python steekt iets boven JavaScript uit als je kijkt naar het aantal beproefde bibliotheken die speciaal zijn gebouwd voor webscraping, automatisering en data-analyse. Scrapy, Selenium, Beautifulsoup, panda's en NumPy zijn bijvoorbeeld uitzonderlijk volledig uitgerust en gedocumenteerd.
JavaScript maakt echter een snelle inhaalslag dankzij recente innovaties als Playwright en Crawlee, die de flexibiliteit van de taal voor het testen en scrapen van browsers demonstreren. Er zijn ook voldoende bronnen voor het leren van webscrapen met JavaScript, waarbij de zoekinteresse jaarlijks met meer dan 30% groeit.
Volgens NPM-zoekgegevens zijn er meer dan 17x meer pakketten gerelateerd aan webscraping en data-analyse in Python dan JavaScript (66,000 versus 3,800). Deze kloof wordt echter elk jaar kleiner naarmate het JS-ecosysteem zich snel uitbreidt.
Vonnis: Python beschikt over een rijker ecosysteem, maar de acceptatie van JavaScript neemt een hoge vlucht.
7. Cloud- en beheerde services
Platforms zoals Apify, Scale en ScraperAPI maken het inzetten en bedienen van scrapers aanzienlijk eenvoudiger door het omgaan met infrastructuur, proxy's, browsers enz. Hierdoor kunt u zich concentreren op het schrijven van scrapercode in plaats van op orkestratie.
Hier heeft JavaScript waarschijnlijk een voorsprong, omdat meer beheerde scraping-services Node.js ondersteunen in vergelijking met Python momenteel. Apify en ScraperAPI staan bijvoorbeeld alleen JavaScript toe. Scrapy Cloud en ParseHub zijn gericht op Python, terwijl andere, zoals ProxyCrawl en ScrapeOps, taalonafhankelijk zijn.
Python-scripts kunnen echter ook in containers worden geplaatst en worden ingezet op serverloze platforms zoals AWS Lambda. De ecosystemen liggen niet ver uit elkaar op het gebied van beheerde aanbiedingen en zullen waarschijnlijk binnenkort een nauwe gelijkheid bereiken.
Vonnis: JavaScript heeft tegenwoordig iets meer beheerde serviceopties, maar Python kan ook goed gebruikmaken van cloudplatforms.
8. Juridische en ethische overwegingen
Het is belangrijk op te merken dat talen zelf geen wettelijke aansprakelijkheid met zich meebrengen; het gaat erom hoe u ze gebruikt. Het schrappen van best practices zoals het minimaliseren van de belasting, het gehoorzamen van robots.txt en agressief caching moeten worden gevolgd, ongeacht uw taalkeuze.
Dat gezegd hebbende, volgen hier enkele tips die relevant zijn voor elke taal:
Python: Door cookies standaard uit te schakelen in Aanvragen wordt voorkomen dat persoonlijke gegevens worden opgeslagen. Scrapy heeft een robuuste robots.txt-middleware.
JavaScript: Stel resourcelimieten in met behulp van Puppeteer om de druk op sites te verminderen. Schakel browservingerafdrukken en aanraakgebeurtenissen uit.
Algemene tips: Gebruik proxy's en aangepaste UA's om de belasting te verdelen. Begrijp de servicevoorwaarden van sites en vraag indien nodig toestemming. Schrap alleen gegevens die u achteraf ethisch kunt gebruiken.
Het naleven van verantwoorde schraappraktijken impliceert technische toewijding, maar ook het maken van de juiste ethische keuzes. Houd hier rekening mee, ongeacht of u Python of JavaScript gebruikt.
Vonnis: Taalkeuze is minder belangrijk dan het ethisch gebruiken van welke schraper dan ook.
Conclusie
Gezien deze vergelijkingen volgen hier enkele algemene richtlijnen over wanneer u elke taal moet gebruiken:
Python is het beste startpunt voor beginners en biedt superieure mogelijkheden voor gegevensanalyse. Dankzij Scrapy schittert het voor echt grootschalig schrapen.
JavaScript is ongeëvenaard wat betreft prestaties en productiviteit bij het schrapen van kleinere locaties. Het is beter voor complexe gebruikersinterfaces die afhankelijk zijn van JavaScript-uitvoering.
In plaats van jezelf te beperken tot slechts één, beide talen combineren kunt u hun relatieve sterke punten benutten. U kunt Python gebruiken voor analyse en JavaScript voor het scrapen van bijvoorbeeld dynamisch weergegeven inhoud.
Voor maximale schaalbaarheid en gebruiksgemak is a beheerd schraapplatform zoals Apify, ScraperAPI of Scrapy Cloud is zeer aan te raden. Ze ondersteunen het orkestreren van zowel Python- als JS-scrapers.
Dus terwijl Python onder nieuwkomers leidt tot scraping en betere schaalbaarheid voor grote projecten, is JavaScript moeilijk te verslaan wat betreft flexibiliteit en effectiviteit bij kleine tot middelgrote volumes. Ik moedig alle schrapers aan om beide talen in hun gereedschapsriem te hebben!
