Hallo daar! Als webscraping-specialist met meer dan 5 jaar ervaring heb ik de kans gehad om met alle beste Python-bibliotheken te werken. In deze handleiding deel ik alles wat ik heb geleerd over het gebruik van Python voor webscraping.
We zullen diepgaand bekijken hoe elke bibliotheek werkt en in welke situaties u ze het beste kunt gebruiken. Mijn doel is om u de inzichten te geven die nodig zijn om voor elk project de juiste schrapgereedschappen te kiezen. Laten we beginnen!
Kern-HTTP-bibliotheken: de basis voor Python Scraping
De eerste stap in elk webscraping-project is het downloaden van webpagina-inhoud. Python's Requests en HTTPX-bibliotheken maken dit heel eenvoudig.
Verzoeken: de beproefde HTTP-bibliotheek
Requests is de populairste Python-bibliotheek voor HTTP-verzoeken en wordt volgens de Python Developers Survey 89 door 2020% van de Python-ontwikkelaars gebruikt.
Het is gemakkelijk in te zien waarom. Voor het maken van een verzoek met Requests is slechts één regel code nodig:
response = requests.get(‘https://www.example.com‘)Requests ondersteunt alle gangbare HTTP-werkwoorden zoals GET, POST, PUT, DELETE met dezelfde eenvoudige interface. Het behandelt:
- Coderingsparameters in URL-tekenreeksen
- Kopteksten en cookies toevoegen
- Bestandsuploads met meerdere delen verzenden
- Codering van JSON-aanvraagteksten
En het decodeert automatisch de responsinhoud op basis van de HTTP-headers. Het is niet nodig om json() handmatig aan te roepen zoals bij andere talen.
Verzoeken behandelen zelfs:
- Na omleidingen
- Aanvragen opnieuw proberen
- Vaste verbindingen
- Cookies in browserstijl
Het is alles wat je nodig hebt voor eenvoudige HTTP-verzoeken in een eenvoudige interface. Op basis van mijn ervaring zou ik Requests aanbevelen aan elke Python-ontwikkelaar die begint met webscrapen.
HTTPX: een meer geavanceerde asynchrone HTTP-client
HTTPX biedt dezelfde eenvoudige interface in Requests-stijl met geavanceerde functies voor complexe gebruiksscenario's:
- Asynchrone verzoeken
- HTTP / 2-ondersteuning
- Afhandeling van time-outs
- Cookie-persistentie
- Verbinding pooling
- volmachten
- Browserachtige caching
Het asynchroon indienen van verzoeken is vooral belangrijk voor de prestaties. Zo kunt u meerdere URL's gelijktijdig ophalen met 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)Op basis van benchmarks bereikt HTTPX een 2-3x hogere doorvoer dan verzoeken voor grote batches verzoeken.
Ik raad HTTPX aan voor het bouwen van meer geavanceerde asynchrone webschrapers. Gecombineerd met multiprocessing en multithreading maakt het extreem krachtige dataverzamelingspijplijnen mogelijk.
HTML parseren: gegevens uit webpagina's extraheren
Zodra u de HTML-inhoud heeft, is het tijd om deze te analyseren en de benodigde gegevens te extraheren. Twee geweldige opties hier zijn Beautiful Soup en LXML.
Mooie soep: eenvoudige HTML-parsering
Beautiful Soup doet zijn naam eer aan als een mooie bibliotheek voor het parseren en itereren van HTML en XML in Python. Gebaseerd op het Python-onderzoek van 2020 is het de populairste Python-bibliotheek voor het verwerken van HTML en XML.
Het biedt eenvoudige methoden voor het navigeren, zoeken en wijzigen van de ontleedboom. We kunnen bijvoorbeeld alle links uit een pagina als deze extraheren:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘)
for link in soup.find_all(‘a‘):
print(link.get(‘href‘))De BeautifulSoup API bestaat voornamelijk uit:
- Methoden zoals
find(),find_all()knooppunten zoeken - Kenmerken zoals
name,string,attrsom toegang te krijgen tot knooppunteigenschappen - Methoden zoals
get_text(),decompose()om knooppunten te wijzigen
Het maakt geen gebruik van een open-gesloten tag-soep zoals jQuery, die ik persoonlijk gemakkelijker vind om te lezen en te schrijven.
Op basis van mijn ervaring werkt Beautiful Soup uitstekend voor kleine tot middelgrote webschraptaken. De belangrijkste beperking is snelheid, omdat het pure Python-code onder de motorkap is.
LXML: snellere C-gebaseerde HTML/XML-parsing
Als u veel grote XML/HTML-documenten parseert, raad ik u aan om LXML in plaats van. Het is een XML-parseerbibliotheek voor Python, gebouwd bovenop de krachtige C-bibliotheken libxml2 en libxslt.
Volgens benchmarks kan LXML XML-documenten parseren ruim 40x sneller dan mooie soep en toepassingen 80% minder geheugen.
Hier is een voorbeeld van het gebruik van LXML om productinformatie van een e-commercesite te extraheren:
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 ondersteunt het parseren van zowel HTML als XML, en biedt CSS-selector, XPath en XSLT-ondersteuning voor het extraheren van gegevens.
Voor grootschalige productieschrapers raad ik aan LXML te gebruiken vanwege de enorme winst op het gebied van parseersnelheid. Het is een van de snelste XML-verwerkingsbibliotheken die in welke taal dan ook beschikbaar is.
Browserautomatisering: JavaScript-sites crawlen
Traditionele HTTP-verzoeken en HTML-parsing zijn niet voldoende voor websites die sterk afhankelijk zijn van JavaScript om inhoud weer te geven. Enkele voorbeelden zijn:
- Single Page Apps (SPA's) zoals Gmail en Twitter
- Sites laden gegevens dynamisch via AJAX-verzoeken
- Pagina's die JavaScript-frameworks gebruiken, zoals React en Angular
In deze gevallen moet u JavaScript in een echte browser uitvoeren, zodat de volledige pagina-inhoud kan worden geladen. Python heeft geweldige bibliotheken voor het automatiseren van browsers, zoals Selenium en Playwright.
Selenium: de gevestigde tool voor browserautomatisering
Selenium is al meer dan tien jaar dé bibliotheek voor browserautomatisering.
Hiermee kunt u webbrowsers zoals Chrome, Firefox en Safari programmatisch besturen. Enkele voorbeeldacties die u kunt uitvoeren:
- Navigeer naar pagina's
- Klik op knoppen en links
- Formulieren invullen en indienen
- Blader door de pagina
- Maak screenshots
- Leg HTML-snapshots vast
- Pagina-inhoud bevestigen
Allemaal vanuit een eenvoudige Python-interface.
Hier leest u hoe u Selenium kunt gebruiken om in te loggen op een site en privégegevens te extraheren:
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() Hier zijn enkele belangrijke statistieken over het gebruik van Selenium:
- Alleen al op BrowserStack worden dagelijks meer dan 500,000 Selenium-tests uitgevoerd
- 6.5 miljoen Selenium-gerelateerde vragen over StackOverflow
- Meer dan 100,000 Selenium GitHub-sterren
Selenium heeft echter enkele pijnpunten:
- Brosse tests die vatbaar zijn voor breuken tussen browserversies
- Wachttijden en time-outs voor pagina-elementen vereisen een speciale behandeling
- Uitdagingen bij het beheren van stuurprogramma's en browsers in verschillende omgevingen
- Extra werk voor logboekregistratie, rapportage en parallellisatie
Dus hoewel Selenium een belangrijk onderdeel blijft voor testen en automatiseren, geef ik meestal de voorkeur aan een modernere bibliotheek voor browserautomatisering voor algemene webscraping-taken.
Toneelschrijver: een opvolger van de volgende generatie van Selenium
Playwright is een nieuwe bibliotheek voor het testen en automatiseren van browsers, ontwikkeld door Microsoft. Het biedt een betrouwbaardere, efficiëntere en eenvoudigere API dan Selenium.
Enkele belangrijke voordelen van Toneelschrijver:
- Automatisch wachten op elementen voordat er interactie plaatsvindt – Geen time-outs meer van schilferige locatoren!
- Betrouwbaar automatisch wachten op het laden van pagina's – Toneelschrijver wacht tot het netwerk inactief is en vermijdt raceomstandigheden.
- Webbeveiliging uitgeschakeld – Pagina's worden correct geladen zonder automatisering te detecteren.
- API met volledige functionaliteit – Browsercontexten, werkers, ingebouwde mobiele emulatie.
- Grote debugbaarheid – Inclusief visualisatie van muisbewegingen, vastleggen van schermafbeeldingen en stapsgewijze foutopsporing.
- Ondersteuning voor meerdere browsers – Werkt in Chromium, Firefox en WebKit met een consistente API.
Zo ziet het inlogvoorbeeld eruit met 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()Veel robuuster en betrouwbaarder! Playwright biedt ook geweldige ingebouwde handlers voor:
- Schermafbeeldingen, video's, tracering, consolelogboeken
- Mobiele emulatie en responsief testen
- Netwerkmanipulatie, caching, throttling
- Browsercontextbeheer
- Architecturen en werkers met meerdere pagina's
Om deze redenen raad ik aan om Playwright in plaats van Selenium te gebruiken voor de meeste toepassingen van browserautomatisering vandaag de dag.
Krachtige scrapframeworks voor crawlen op grote schaal
Hoewel de bovenstaande bibliotheken bouwstenen bieden, hebt u voor grootschalige scrapingprojecten een robuust raamwerk nodig. Scrapy en Selenium Grid zijn geweldige opties.
Scrapy: Heavy-duty webscraping-framework
Als je duizenden of miljoenen pagina's over grote websites moet crawlen, is Scrapy mijn topaanbeveling.
Enkele belangrijke voordelen:
- Asynchrone crawlers – Scrapy verwerkt asynchrone paginaverzoeken, crawlen en gegevensverwerking.
- Krachtige extractietools – CSS- en XPath-query-engines voor het parseren van pagina's.
- Artikelpijplijnen – Schone dataopslag- en verwerkingsarchitecturen.
- Throttling en caching – Ingebouwde functies voor het gehoorzamen aan crawlvertragingen en robots.txt.
- scaling – Gedistribueerde crawlondersteuning voor enorme gegevensstromen.
Hier is een voorbeeld van een Spider-klasse voor het crawlen van 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()
}Volgens een benchmark van Crawl.be kan Scrapy er overheen schrapen 175 pagina's per seconde per crawler. Met gedistribueerd crawlen wordt het gebruikt om terabytes aan gegevens van enorme sites te verzamelen.
Als je op grote schaal aan het scrapen bent, is Scrapy mijn beste aanbeveling voor een Python-scraping-framework. De asynchrone architectuur en crawlmanagementtools zijn perfect voor grote crawltaken.
Selenium Grid: schaalbare browserautomatisering
Met Selenium Grid kunt u de browserautomatisering schalen door tests over meerdere machines te verspreiden. Hiermee wordt het knelpunt weggenomen bij het achter elkaar uitvoeren van alle tests op één enkele machine.
De architectuur bestaat uit drie componenten:
- Selenium Hub – Centrale hub voor het distribueren van tests naar knooppunten
- Knooppunt – Selenium-instantie verbonden met de hub die tests uitvoert
- test – Uw testlogica die op knooppunten draait
Een eenvoudig raster uitvoeren:
# 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>Met deze Grid-opstelling kunt u Playwright, Selenium of welke browsertest dan ook massaal parallelliseren over duizenden knooppunten.
Op basis van mijn ervaring is Selenium Grid essentieel voor het schalen van grote browserautomatisering en JavaScript-scraping-workloads. Dankzij de gedistribueerde architectuur kunt u ordes van grootte meer pagina's crawlen.
Headless Browsers: lichtgewicht JavaScript-uitvoering
Headless browsers bieden JavaScript-ondersteuning zonder alle overhead van het beheren van een browser-UI. Enkele topopties zijn:
- Toneelschrijver en Selenium kan in een lichtgewicht headless-modus draaien.
- Splinter biedt een eenvoudige browserabstractie bovenop Selenium-, Toneelschrijver- of onbewerkte verzoeken.
- Pypeteer biedt een Python-interface om de headless Chrome Puppeteer-bibliotheek te besturen.
Hier ziet u bijvoorbeeld hoe u de headless-modus in Playwright inschakelt:
from playwright.sync_api import sync_playwright
browser = playwright.chromium.launch(headless=True)Nu kunt u JavaScript uitvoeren, webpagina's renderen, schermafbeeldingen genereren en HTML extraheren – allemaal zonder het resourcegebruik van het zichtbaar uitvoeren van Chromium.
Uit tests blijkt dat headless browsers 75% minder CPU en 65% minder geheugen gebruiken dan volledig Chrome of Firefox.
Voor zware scraping-werklasten raad ik aan om headless browseropties te gebruiken. Ze bieden de kracht van JavaScript-rendering met lagere overhead.
Welke Python-bibliotheek moet u gebruiken voor webscraping?
Hoe kies je met al deze opties de juiste Python-bibliotheken voor een webscraping-project?
Hier is een korte handleiding gebaseerd op de meest voorkomende gebruiksscenario's die ik heb gezien:
Basis HTTP-verzoeken – Gebruik de bibliotheek Verzoeken.
Prestaties zijn belangrijk – HTTPX voor async, LXML voor snelle HTML-parsing.
Zware AJAX/JS-sites – Kies voor Playwright- of Selenium-browserautomatisering.
Grootschalig kruipen – Scrapy webscraping-framework.
Cross-browser testen – Selenium Grid voor distributie.
Lichtgewicht JS-weergave – Headless browseropties.
Er bestaat geen one-size-fits-all oplossing. De sleutel is het gebruik van de juiste tools voor uw specifieke behoeften:
- Eenvoud – Mooie soep en verzoeken
- Speed – Gevent, HTTPX, LXML
- JavaScript – Toneelschrijver, Selenium, Pyppeteer
- Scale – Schraperige clusters, Selenium Grid
- rekbaarheid – Scrapy middleware en extensies
Evalueer deze factoren voor uw gebruiksscenario. Vaak is de beste aanpak het combineren van bibliotheken – bijvoorbeeld door Scrapy te gebruiken in combinatie met Playwright en LXML.
Het Python-ecosysteem biedt verbazingwekkende flexibiliteit. Met al deze robuuste bibliotheken tot uw beschikking kunt u scrapers bouwen die gegevens van vrijwel elke website kunnen extraheren.
Schrapen Mogelijk gemaakt door Python
Bedankt voor het lezen van dit overzicht van de beste Python-bibliotheken voor webscrapen! Ik heb geprobeerd de belangrijkste lessen uit mijn ervaring als schraperspecialist te delen.
Hier zijn enkele belangrijke afhaalrestaurants:
- Aanvragen – Eenvoudige HTTP-verzoeken.
- HTTPX – Geavanceerde asynchrone HTTP-client.
- Mooie soep – Eenvoudige HTML-parsering en iteratie.
- LXML – Razendsnelle HTML/XML-parser.
- Selenium – Veteraan browserautomatiseringstool.
- Toneelschrijver – Volgende generatie opvolger van Selenium.
- Scrapy – Robuust webcrawlframework.
- Selenium rooster – Schaalbare gedistribueerde browsertests.
- Headless-browsers – Lichtgewicht JS-uitvoering.
Webscrapen in Python is nog nooit zo eenvoudig geweest. Met dit geweldige ecosysteem van bibliotheken kun je scrapers bouwen om gegevens uit vrijwel elke website te extraheren.
Laat het me weten als je nog vragen hebt! Ik praat altijd graag verder over de scrapingtools en -strategieën van Python.
