Если вы разработчик, интересующийся парсингом веб-страниц, вы, несомненно, слышали о Scrapy — популярной платформе парсинга Python, используемой миллионами людей по всему миру. Но Scrapy — не единственный вариант. Здесь мы подробно рассмотрим 5 альтернатив Scrapy, которые стоит попробовать для ваших проектов по парсингу веб-страниц в этом году.
Понимание Scrapy
С момента своего выпуска в 2008 году Scrapy стал популярным решением с открытым исходным кодом для многих разработчиков для парсинга и сканирования веб-страниц. Его архитектура, основанная на Twisted — асинхронной сетевой среде — позволяет быстро и эффективно получать несколько страниц.
Некоторые ключевые возможности Scrapy:
Встроенные абстракции – Scrapy поставляется с такими классами, как Spider, Item и Selector, которые позволяют легко и быстро собирать парсеры. Вам не придется создавать эти компоненты с нуля.
Асинхронная обработка – Scrapy использует Twisted и асинхронный ввод-вывод для одновременного управления несколькими запросами. Эта параллельная обработка позволяет очень быстро выполнять большие обходы.
Легкость масштабирования – Архитектура Scrapy позволяет легко масштабировать до десятков тысяч одновременных запросов. Горизонтальное масштабирование — это проще простого.
Хуки промежуточного ПО – Пользовательские классы промежуточного программного обеспечения позволяют вводить логику до и после выборки. Полезно для обработки файлов cookie, прокси, повторных попыток и многого другого.
Кэширование и регулирование – Такие механизмы, как кэширование страниц и регулирование запросов, помогают избежать повторной работы и предотвратить перегрузку целевых сайтов.
По данным разработчиков Python, участвовавших в опросе JetBrains за 2024 год, использование Scrapy составляет около 30% — вровень с популярными альтернативами, такими как BeautifulSoup, Selenium и Playwright.
Однако Scrapy не лишен недостатков:
Крутой кривой обучения – Гибкость Scrapy достигается за счет сложности. Новичкам может быть сложно освоиться.
Нет автоматизации браузера – Scrapy выполняет HTTP-запросы напрямую. Поэтому он борется с сайтами, требующими симуляции браузера.
Только Python – Отсутствие поддержки JS ограничивает аудиторию Scrapy среди фронтенд-разработчиков.
Теперь давайте рассмотрим 5 достойных альтернатив, которые помогут преодолеть эти ограничения. Для каждого варианта мы выделим ключевые сильные стороны и варианты использования.
BeautifulSoup – простота для небольших работ по очистке
КрасивыйСуп — это старая библиотека Python, предназначенная для анализа документов HTML и XML. Он создает дерево синтаксического анализа из исходного кода страницы, по которому вы можете перемещаться для извлечения данных.
from bs4 import BeautifulSoup
page = requests.get("http://example.com")
soup = BeautifulSoup(page.content, ‘html.parser‘)
title = soup.find("h1", id="product-title")
print(title.text.strip())Хотя BeautifulSoup не является полноценной платформой для парсинга веб-страниц, он превосходно справляется с простым анализом документов. Традиционно это лучший выбор для программистов Python, начинающих парсинг веб-страниц.
Некоторые преимущества BeautifulSoup:
Начинающий дружественный – Очень читаемый код, простой в освоении для разработчиков Python.
Небольшой вес – Простая установка и всего 1 зависимость – сложная настройка не требуется.
Надежный парсер – Настроенный парсер HTML правильно обрабатывает беспорядочные документы в реальном мире.
Активное сообщество – Как одно из старейших решений, богатые ресурсы доступны в Интернете.
Однако BeautifulSoup не хватает масштаба и скорости Scrapy из-за отсутствия:
- Асинхронная выборка сетевых запросов
- Встроенные инструменты для крупномасштабного сбора данных
- Кэширование во избежание повторных загрузок
Таким образом, хотя Scrapy отлично подходит для небольших разовых проектов, он обеспечивает лучшие результаты для крупносерийного парсинга веб-страниц.
Selenium – парсинг сайтов, отображаемых на JavaScript
Селен — это зонтичный проект, включающий набор инструментов, предназначенных для автоматизации веб-браузеров. Чаще всего используется для веб-тестирования, но также может использоваться для парсинга веб-страниц.
Вот пример получения страницы с помощью Selenium WebDriver в Python:
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
driver = webdriver.Firefox()
driver.get("http://www.example.com")
title = driver.find_element(By.ID, "post-title")
print(title.text)
driver.quit()По сравнению со Scrapy, ключевые преимущества Selenium включают в себя:
- Реальный браузерный рендеринг – Выполняет JavaScript и загружает динамический контент.
- Межъязыковая поддержка – Зрелые привязки для Python, Java, C# и т. д.
- Взаимодействие элементов - Может имитировать щелчки, прокрутку, ввод формы.
Однако есть существенные минусы:
- Более медленная производительность – Автоматизация браузера требует дополнительных затрат по сравнению с необработанными HTTP-запросами.
- Сложно масштабировать – Запускать сотни одновременных браузеров сложно.
- Не предназначен для очистки – Лучше соответствует сценариям использования при тестировании.
Таким образом, Selenium лучше подходит для парсинга сайтов с интенсивной обработкой JavaScript, таких как одностраничные приложения. Для крупномасштабного извлечения необработанных данных Scrapy имеет преимущество.
Драматург – Селен следующего поколения
Драматург — относительно новое дополнение, созданное в 2017 году бывшими разработчиками Selenium. Он направлен на улучшение возможностей Selenium по управлению Chrome, Firefox и другими браузерами.
Использование драматургов быстро растет. Вот пример API Python:
from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch()
page = browser.new_page()
page.goto("http://whatsmyuseragent.org/")
ua = page.inner_text("#user-agent")
print(ua)
browser.close()По сравнению с Selenium, Playwright предлагает:
- Легкая установка – Входящие в комплект браузеры удаляют внешние зависимости.
- Надежное ожидание – Встроенные механизмы синхронизации и асинхронного ожидания.
- Селекторы – Гибкий выбор элементов, например Scrapy.
- Просмотрщик трассировки – Помогает отлаживать взаимодействие браузера.
Использование драматургов выросло 5x среди разработчиков Python в прошлом году по данным JetBrains. Это может дать Selenium возможность стать новым фаворитом для динамического парсинга.
Cheerio — анализ стиля jQuery для JavaScript
В Python есть BeautifulSoup, а в JavaScript есть Ваше здоровье — библиотека, которая обеспечивает манипулирование DOM в стиле jQuery на сервере.
Cheerio анализирует разметку и позволяет просматривать/изменять полученную структуру данных. Вот пример:
const cheerio = require(‘cheerio‘);
const $ = cheerio.load(‘<h2 class="title">Hello world</h2>‘);
$(‘h2.title‘).text(‘Hello there!‘);
console.log($.html());
// <h2 class="title">Hello there!</h2>Преимущества использования Cheerio включают в себя:
- Небольшой вес – Бережливая реализация, быстрый парсинг
- Знакомый интерфейс – Легко для тех, кто знает jQuery.
- Пакет NPM – Простота установки и интеграции
Однако Cheerio предназначен для парсинга, а не как полноценное решение для парсинга веб-страниц. Ему не хватает таких функций, как сетевые запросы или оркестрация заданий, которые такие инструменты, как Scrapy, предоставляют «из коробки».
Crawlee – современная альтернатива Scrapy
Кроули — это перспективная библиотека парсинга веб-страниц, созданная для JavaScript и TypeScript. Он моделирует многие концепции Scrapy, такие как пауки, конвейеры и промежуточное программное обеспечение, но оптимизирован для экосистемы узлов.
Пример кода паука:
const { Crawlee } = require(‘crawlee‘);
const crawler = new Crawlee({
minConcurrency: 50,
});
crawler.addSpider({
startUrl: ‘https://www.example.com‘,
async fetch(url) {
const { body } = await crawler.request(url);
// Parse HTML
const title = $(‘title‘).text();
// Emit result
await crawler.emit({
url,
title,
})
}
})
crawler.run();По сравнению со Scrapy, Crawlee предлагает:
- Современная кодовая база – Построен на async/await вместо обратных вызовов
- Автоматизация браузера – Может выполнять JavaScript при необходимости
- Умное регулирование – Автоматически оптимизирует параллелизм
- Встроенная обработка распространенных задач, таких как — блокировка и защита ботов
В соответствии с Опрос парсинга веб-страниц в 2022 годуВ прошлом году использование Crawlee выросло более чем в 2 раза. Это новый претендент, помогающий сократить разрыв между возможностями парсинга Python и JavaScript.
Ключевые выводы: выбор правильного набора инструментов для парсинга
Scrapy продолжает оставаться ведущим решением Python, но для разработчиков JavaScript такие варианты, как Playwright и Crawlee, устраняют разрыв с помощью инновационных функций автоматизации браузера.
При оценке альтернатив Scrapy учитывайте такие факторы, как:
- Язык программирования – Экосистемы Python и JavaScript
- Требования к производительности – Мелкое и крупномасштабное соскабливание
- Рендеринг JavaScript – Статический и динамический контент страницы
- Кривая обучения – Новичок против опытных разработчиков
Вот несколько быстрых рекомендаций, основанных на распространенных случаях использования:
- Для простого парсинга – попробуйте КрасивыйСуп (Python) или Ваше здоровье (JavaScript)
- Для автоматизации браузера – склоняйтесь к Драматург (Python) или Кроули (JavaScript)
- Для максимального масштаба – Scrapy (Python) трудно победить
- Для продуктивности: выберите то, что ваша команда знает лучше всего
Ситуация с парсингом веб-страниц быстро меняется, поэтому стоит оценить варианты, а не использовать Scrapy по умолчанию. Надеемся, что это руководство предоставит вам идеи, которые помогут ускорить ваш следующий парсинг-проект!
