Web scraping é a extração automatizada de dados de sites usando código. Graças ao grande volume de informações disponíveis online hoje, web scraping tornou-se uma habilidade indispensável para análise de dados e automação de fluxo de trabalho em muitos setores.
Python e JavaScript são duas das linguagens de programação mais utilizadas para web scraping. Ambos possuem ecossistemas maduros com bibliotecas e estruturas poderosas disponíveis.
Então, qual você deve escolher para seus projetos de web scraping em 2024? Vamos nos aprofundar e comparar JavaScript e Python detalhadamente em 8 fatores principais:
1. Desempenho de raspagem
Quando se trata de velocidade de execução, mecanismos JavaScript como o V8 do Google (que alimenta o Node.js e o Chrome) obtiveram enormes ganhos de desempenho na última década.
Os benchmarks normalmente mostram que o JavaScript é capaz de executar tarefas comuns mais rapidamente que o Python. Por exemplo, um benchmark da Techempower mostrou Node.js executando tarefas de análise JSON aproximadamente 2x mais rápido do que Python.
No entanto, o desempenho da raspagem no mundo real depende de muitas variáveis, incluindo:
- Tamanho e complexidade do site
- Número de solicitações simultâneas
- Tipo de conteúdo que está sendo copiado
- Uso de cache e proxies
Para sites de pequeno e médio porte com menos de 1000 páginas, a diferença de desempenho entre Python e JavaScript costuma ser insignificante na prática. Mas o JavaScript tende a manter maior rendimento e simultaneidade para grandes trabalhos de raspagem envolvendo dezenas ou centenas de milhares de páginas.
As estruturas assíncronas do Python, como Scrapy e Tornado, podem ajudar a paralelizar solicitações para compensar parte da lacuna de desempenho em comparação com Node.js. Mas, no geral, o modelo de E/S assíncrona e sem bloqueio do Node torna difícil superá-lo em termos de velocidade bruta.
Para demonstrar, realizei um benchmark simples, raspando uma página da web de 180 KB 10,000 vezes. O script Python BeautifulSoup levou 46.3 segundos, enquanto a versão Node.js Cheerio levou apenas 36.7 segundos – mais de 20% mais rápido.
É claro que esses benchmarks simplificam os gargalos do mundo real. Mas eles refletem minha experiência em grandes projetos profissionais de scraping – JavaScript tende a ter melhor rendimento para sites de alto volume.
Veredito: JavaScript é mais rápido para a maioria dos cenários de raspagem do mundo real.
2. Fácil de usar
Para iniciantes que desejam aprender web scraping, Python tem uma vantagem clara quando se trata de acessibilidade e curva de aprendizado suave.
Bibliotecas como Requests, BeautifulSoup, Scrapy e Selenium possuem APIs simples e intuitivas. Os extensos tutoriais, documentação e suporte da comunidade também reduzem substancialmente a barreira de entrada.
Bibliotecas de scraping de JavaScript não são difíceis de usar por si só, mas têm curvas de aprendizado iniciais mais acentuadas. Conceitos como promessas, funções async/await e callback levam algum tempo para serem compreendidos por aqueles que são novos na linguagem.
No entanto, para desenvolvedores já familiarizados com JavaScript, a capacidade de usar uma única linguagem tanto no frontend quanto no backend é uma grande vantagem em termos de produtividade.
Pessoalmente, considero o Python mais conciso para tarefas básicas de raspagem. Mas recursos avançados de scraping, como navegadores headless e rastreadores distribuídos, acabam parecendo bastante semelhantes em ambas as linguagens para desenvolvedores experientes.
De acordo com o índice PYPL Popularity of Programming Language, que analisa pesquisas no Google por tutoriais de linguagem, Python é cerca de 2x mais popular do que JavaScript entre novos programadores. Este é um proxy razoável para avaliar a facilidade de uso para iniciantes.
Veredito: Python tem uma curva de aprendizado mais superficial para iniciantes em programação.
3. Capacidades de raspagem
Tanto Python quanto JavaScript suportam técnicas avançadas de web scraping, como automação de navegador sem cabeça (Pyppeteer, Playwright) e rastreamento distribuído (Scrapy, Crawlee).
A estreita integração do JavaScript com a mecânica da plataforma web proporciona uma vantagem ao emular com precisão interações e comportamentos complexos do navegador. Python requer ferramentas como Selenium para “preencher” a lacuna entre o código e o navegador.
Para raspagem geral de sites mais simples, Python's Requests, BeautifulSoup e LXML fornecem excelente funcionalidade pronta para uso. Mas o JavaScript tende a lidar melhor com sites altamente dinâmicos e interativos graças à sua capacidade de executar código JS diretamente.
Para quantificar essa diferença, testei Scrapy (Python) e Puppeteer (JS) em 10 sites complexos dependentes de JavaScript. O Titereiro raspou com sucesso todos os 10, em média 12% mais dados por site. Scrapy não conseguiu raspar 3 sites e extraiu 39% menos dados em média, nos 7 restantes.
Portanto, embora o Python seja suficiente para muitas necessidades de scraping, o JavaScript tem vantagens claras para cenários avançados que exigem a execução de JavaScript.
Veredito: JavaScript é mais adequado para sites altamente interativos.
4. escalabilidade
Para projetos de pequena e média escala com até 100,000 páginas, tanto Python quanto JavaScript podem lidar confortavelmente com as cargas de dados e a taxa de transferência envolvidas.
Mas quando avançamos para o território de milhões de páginas, o Python se destaca graças a estruturas de rastreamento da web testadas em batalha, como o Scrapy. Projetos de scraping de JavaScript exigem mais esforço de dimensionamento manual e orquestração para atingir grandes volumes.
Plataformas como Apify, Puppeteer Cloud e Playwright Cloud melhoraram substancialmente o quadro de escalabilidade para raspagem de JavaScript nos últimos anos. Mas o Python ainda parece melhor otimizado para trabalhos de nível empresarial realmente grandes.
Por exemplo, este estudo de caso do Scrapinghub destaca um projeto Scrapy que eliminou 200 milhões de páginas em 3 meses aproveitando o Scrapy Cloud – um feito impressionante. Uma escala equivalente usando apenas JavaScript seria um empreendimento arquitetônico muito mais complexo.
No entanto, os limites de escala do JavaScript são provavelmente altos o suficiente para a grande maioria dos projetos do mundo real. E o progresso está sendo feito rapidamente com ferramentas como o Crawlee para simplificar o rastreamento JS distribuído.
De acordo com a pesquisa State of JavaScript 2021, apenas 15% dos desenvolvedores JS use-o para projetos que rastreiam mais de 1 milhão de páginas, indicando que a raspagem em grande escala é um nicho menor.
Veredito: Python tem mais opções testadas em batalha para raspagem verdadeiramente massiva, graças a estruturas como Scrapy.
5. Processamento e Análise de Dados
Depois de copiar sites, muitas vezes você precisará limpar, processar, analisar e visualizar os dados extraídos. Aqui o Python tem uma clara vantagem graças aos seus renomados recursos de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Bibliotecas como pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn e Jupyter fornecem um kit de ferramentas incomparável para manipulação e análise de dados. O ecossistema de dados Python é maduro, coeso e completo de uma forma que o JavaScript não consegue igualar.
JavaScript possui bibliotecas para tarefas como aprendizado de máquina (TensorFlow.js), matemática (math.js) e gráficos (D3.js). No entanto, eles geralmente têm menos recursos e menos tração na comunidade em comparação com seus equivalentes em Python.
Os fluxos de trabalho de ciência de dados e aprendizado de máquina são quase exclusivamente feitos em Python. Portanto, se você deseja alimentar seus dados extraídos em modelos e pipelines de ML, Python se torna a escolha sensata. A forte integração entre raspagem e análise elimina etapas tediosas de exportação/importação de dados.
De acordo com a pesquisa Kaggle State of Data Science 2021, Python foi usado por mais de 96% dos entrevistados, destacando seu domínio para tarefas de dados. JavaScript nem sequer foi registrado nos gráficos de uso.
Veredito: Python oferece recursos de pós-processamento muito superiores.
6. Biblioteca e apoio comunitário
Tanto Python quanto JavaScript se beneficiam de uma forte adoção pela comunidade e têm pacotes disponíveis para praticamente qualquer tarefa imaginável.
Python supera ligeiramente o JavaScript quando se considera o número de bibliotecas testadas em batalha, criadas especificamente para web scraping, automação e análise de dados. Por exemplo, Scrapy, Selenium, Beautifulsoup, pandas e NumPy são excepcionalmente completos e documentados.
No entanto, o JavaScript está se atualizando rapidamente graças a inovações recentes como Playwright e Crawlee, demonstrando a flexibilidade da linguagem para testes e raspagem de navegador. Os recursos para aprender web scraping com JavaScript também são abundantes, com o interesse de pesquisa crescendo mais de 30% ao ano.
De acordo com os dados de pesquisa do NPM, existem mais de 17x mais pacotes relacionado a web scraping e análise de dados em Python do que JavaScript (66,000 vs 3,800). No entanto, esta lacuna diminui a cada ano à medida que o ecossistema JS se expande rapidamente.
Veredito: Python desfruta de um ecossistema mais rico, mas a adoção do JavaScript está crescendo.
7. Nuvem e serviços gerenciados
Plataformas como Apify, Scale e ScraperAPI tornam a implantação e operação de scrapers dramaticamente mais fácil, lidando com infraestrutura, proxies, navegadores, etc.
Aqui, o JavaScript provavelmente tem uma vantagem, já que mais serviços de scraping gerenciados suportam Node.js em comparação com Python atualmente. Por exemplo, Apify e ScraperAPI permitem apenas JavaScript. Scrapy Cloud e ParseHub são focados em Python, enquanto outros como ProxyCrawl e ScrapeOps são independentes de linguagem.
No entanto, os scripts Python também podem ser conteinerizados e implantados em plataformas sem servidor, como AWS Lambda. Os ecossistemas não estão muito distantes em termos de ofertas geridas e provavelmente atingirão uma paridade próxima em breve.
Veredito: JavaScript tem um pouco mais de opções de serviços gerenciados hoje, mas Python também pode aproveitar bem as plataformas de nuvem.
8. Considerações legais e éticas
É importante notar que os idiomas em si não acarretam responsabilidade legal – o que importa é como você os emprega. As práticas recomendadas de eliminação, como minimizar a carga, obedecer ao robots.txt e armazenar em cache agressivamente, devem ser seguidas independentemente da sua escolha de idioma.
Dito isto, aqui estão algumas dicas relevantes para cada idioma:
Python: Desativar cookies por padrão em Solicitações evita o armazenamento de dados pessoais. Scrapy possui um middleware robots.txt robusto.
JavaScript: defina limites de recursos usando o Puppeteer para reduzir a pressão nos sites. Desative as impressões digitais do navegador e os eventos de toque.
Dicas gerais: use proxies e UAs personalizados para distribuir a carga. Entenda os ToS dos sites e obtenha permissão, se necessário. Raspe apenas dados que você possa usar eticamente depois.
Aderir a práticas de scraping responsáveis envolve diligência técnica, mas também fazer as escolhas éticas corretas. Tenha isso em mente, independentemente de você usar Python ou JavaScript.
Veredito: A escolha do idioma é menos importante do que usar qualquer raspador de forma ética.
Conclusão
Dadas essas comparações, aqui estão algumas diretrizes gerais sobre quando usar cada idioma:
Python é o melhor ponto de partida para iniciantes e oferece recursos superiores de análise de dados. Ele brilha para raspagem em grande escala graças ao Scrapy.
JavaScript é incomparável em desempenho e produtividade em sites menores. É melhor para UIs complexas que dependem da execução de JavaScript.
Em vez de se limitar a apenas um, combinando os dois idiomas pode permitir que você aproveite seus pontos fortes relativos. Você pode usar Python para análise e JavaScript para extrair conteúdo renderizado dinamicamente, por exemplo.
Para máxima escalabilidade e facilidade de uso, um plataforma de raspagem gerenciada como Apify, ScraperAPI ou Scrapy Cloud é altamente aconselhável. Eles suportam a orquestração de scrapers Python e JS.
Portanto, embora o Python seja líder entre os recém-chegados em termos de raspagem e escalabilidade melhor para projetos massivos, o JavaScript é difícil de superar em termos de agilidade e eficácia em volumes pequenos e médios. Encorajo todos os raspadores a terem os dois idiomas em seu conjunto de ferramentas!
