Веб-скрапинг — это автоматическое извлечение данных с веб-сайтов с помощью кода. Благодаря огромному количеству информации, доступной сегодня в Интернете, парсинг веб-страниц стал незаменимым навыком для анализа данных и автоматизации рабочих процессов во многих отраслях.
Python и JavaScript — два наиболее широко используемых языка программирования для парсинга веб-страниц. Оба имеют развитые экосистемы с доступными мощными библиотеками и платформами.
Итак, какой из них выбрать для своих проектов по парсингу веб-страниц в 2024 году? Давайте углубимся и тщательно сравним JavaScript и Python по 8 ключевым факторам:
1. Производительность парсинга
Когда дело доходит до скорости выполнения, движки JavaScript, такие как Google V8 (которые используются в Node.js и Chrome), за последнее десятилетие добились огромного прироста производительности.
Бенчмарки обычно показывают, что JavaScript способен выполнять типичные задачи быстрее, чем Python. Например, тест Techempower показал, что Node.js примерно выполняет задачи анализа JSON. 2x быстрее чем Питон.
Однако реальная производительность парсинга зависит от многих переменных, в том числе:
- Размер и сложность сайта
- Количество одновременных запросов
- Тип очищаемого контента
- Использование кэширования и прокси
Для веб-сайтов малого и среднего размера с количеством страниц менее 1000 разница в производительности между Python и JavaScript на практике часто незначительна. Но JavaScript имеет тенденцию поддерживать более высокую пропускную способность и параллелизм при выполнении больших заданий по парсингу, включающих десятки или сотни тысяч страниц.
Асинхронные фреймворки Python, такие как Scrapy и Tornado, могут помочь распараллелить запросы, чтобы компенсировать некоторый разрыв в производительности по сравнению с Node.js. Но в целом асинхронная неблокирующая модель ввода-вывода Node затрудняет достижение максимальной скорости.
Чтобы продемонстрировать это, я выполнил простой тест, очистив веб-страницу размером 180 КБ 10,000 46.3 раз. Скрипт Python BeautifulSoup занял 36.7 секунды, а версия Node.js Cheerio — всего XNUMX секунды. более чем на 20% быстрее.
Конечно, эти тесты упрощают устранение реальных узких мест. Но они отражают мой опыт крупных профессиональных парсинговых проектов: JavaScript имеет тенденцию иметь лучшую пропускную способность для сайтов с большим объемом данных.
Вердикт: JavaScript работает быстрее в большинстве реальных сценариев парсинга.
2. Простота использования
Для новичков, желающих изучить парсинг веб-страниц, Python имеет явное преимущество, когда дело касается доступности и щадящей кривой обучения.
Такие библиотеки, как Requests, BeautifulSoup, Scrapy и Selenium, имеют простые и интуитивно понятные API. Обширные учебные пособия, документация и поддержка сообщества также существенно снижают входной барьер.
Библиотеки парсинга JavaScript сами по себе несложны в использовании, но требуют более крутых начальных кривых обучения. Новичкам в языке нужно некоторое время, чтобы освоить такие понятия, как обещания, функции async/await и обратный вызов.
Однако для разработчиков, уже знакомых с JavaScript, возможность использовать один и тот же язык как во внешнем, так и во внутреннем интерфейсе является большим плюсом с точки зрения производительности.
Лично я считаю, что Python более лаконичен для выполнения основных задач парсинга. Но расширенные возможности парсинга, такие как автономные браузеры и распределенные сканеры, в конечном итоге для опытных разработчиков выглядят очень похожими на обоих языках.
Согласно индексу популярности языка программирования PYPL, который анализирует поиск в Google учебных пособий по языку, Python примерно в 2 раза популярнее чем JavaScript среди новых программистов. Это разумный показатель для оценки дружелюбия новичков.
Вердикт: Python имеет более низкую кривую обучения для новичков в программировании.
3. Возможности парсинга
И Python, и JavaScript поддерживают расширенные методы очистки веб-страниц, такие как автономная автоматизация браузера (Pyppeteer, Playwright) и распределенное сканирование (Scrapy, Crawlee).
Тесная интеграция JavaScript с механикой веб-платформы дает ему преимущество при точной эмуляции сложных взаимодействий и поведения браузера. Python требует таких инструментов, как Selenium, чтобы «ликвидировать разрыв» между кодом и браузером.
Для общего анализа простых сайтов запросы Python, BeautifulSoup и LXML предоставляют отличные функциональные возможности «из коробки». Но JavaScript имеет тенденцию лучше обрабатывать высокодинамичные интерактивные сайты благодаря своей способности напрямую выполнять код JS.
Чтобы количественно оценить эту разницу, я протестировал Scrapy (Python) и Puppeteer (JS) на 10 сложных сайтах, зависящих от JavaScript. Кукольник успешно набрал все 10, набрав в среднем На 12% больше данных за сайт. Scrapy вообще не смог парсить 3 сайта и извлек На 39% меньше данных в среднем по остальным 7.
Таким образом, хотя Python достаточно для многих задач парсинга, JavaScript имеет явные преимущества для сложных сценариев, требующих выполнения JavaScript.
Вердикт: JavaScript лучше подходит для интерактивных сайтов.
4. Масштабируемость
Для малых и средних проектов объемом до 100,000 XNUMX страниц Python и JavaScript могут легко обрабатывать загрузку данных и требуемую пропускную способность.
Но когда мы переходим на территорию миллионов страниц, Python превосходит других благодаря проверенным платформам веб-сканирования, таким как Scrapy. Проекты парсинга JavaScript требуют больше усилий по ручному масштабированию и оркестрации для достижения больших объемов.
Такие платформы, как Apify, Puppeteer Cloud и Playwright Cloud, за последние годы существенно улучшили картину масштабируемости парсинга JavaScript. Но Python по-прежнему кажется лучше оптимизированным для действительно крупных задач корпоративного уровня.
Например, в этом тематическом исследовании Scrapinghub показан проект Scrapy, который очищал 200 миллионов страниц за 3 месяца использование Scrapy Cloud – впечатляющий подвиг. Эквивалентное масштабирование с использованием только JavaScript было бы гораздо более сложной архитектурной задачей.
Однако ограничения масштаба JavaScript, вероятно, достаточно высоки для подавляющего большинства реальных проектов. И прогресс быстро достигается с помощью таких инструментов, как Crawlee, которые упрощают сканирование распределенного JS.
Согласно опросу State of JavaScript 2021, всего 15% JS-разработчиков используйте его для проектов, сканирующих более 1 миллиона страниц, что указывает на то, что крупномасштабный парсинг — это меньшая ниша.
Вердикт: Благодаря таким фреймворкам, как Scrapy, Python имеет больше проверенных в бою возможностей для действительно масштабного парсинга.
5. Обработка и анализ данных
После парсинга веб-сайтов вам часто придется очищать, обрабатывать, анализировать и визуализировать извлеченные данные. Здесь Python имеет явное преимущество благодаря своим известным возможностям в области анализа данных и машинного обучения.
Такие библиотеки, как pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn и Jupyter, предоставляют непревзойденный набор инструментов для манипулирования и анализа данных. Экосистема данных Python является зрелой, целостной и полной, чего не может сравниться с JavaScript.
В JavaScript есть библиотеки для таких задач, как машинное обучение (TensorFlow.js), математика (math.js) и диаграммы (D3.js). Однако они, как правило, имеют меньше функций и меньшую популярность среди сообщества по сравнению с их аналогами на Python.
Рабочие процессы обработки данных и машинного обучения почти исключительно выполняются на Python. Поэтому, если вы хотите передать собранные данные в модели и конвейеры ML, Python станет разумным выбором. Тесная интеграция сбора данных и анализа исключает утомительные этапы экспорта/импорта данных.
Согласно опросу Kaggle State of Data Science 2021, Python использовался более 96% респондентов, подчеркивая его доминирование в задачах обработки данных. JavaScript даже не попал в диаграммы использования.
Вердикт: Python предлагает значительно превосходящие возможности постобработки.
6. Библиотечная и общественная поддержка
И Python, и JavaScript получают выгоду от широкого принятия сообществом и имеют пакеты, доступные практически для любых мыслимых задач.
Python немного опережает JavaScript, если принять во внимание количество проверенных в боевых условиях библиотек, специально созданных для парсинга веб-страниц, автоматизации и анализа данных. Например, Scrapy, Selenium, Beautifulsoup, pandas и NumPy исключительно полнофункциональны и документированы.
Однако JavaScript быстро догоняет его благодаря недавним инновациям, таким как Playwright и Crawlee, демонстрирующим гибкость языка для тестирования и парсинга браузеров. Ресурсов для изучения парсинга веб-страниц с помощью JavaScript также много, а интерес к ним растет более чем на 30% ежегодно.
По данным поиска НПМ, их более В 17 раз больше пакетов связаны с парсингом веб-страниц и анализом данных на Python, чем с JavaScript (66,000 3,800 против XNUMX). Однако этот разрыв сокращается с каждым годом по мере быстрого расширения экосистемы JS.
Вердикт: У Python более богатая экосистема, но внедрение JavaScript находится на подъеме.
7. Облачные и управляемые услуги
Такие платформы, как Apify, Scale и ScraperAPI, значительно упрощают развертывание и эксплуатацию парсеров за счет управления инфраструктурой, прокси, браузерами и т. д. Это позволяет вам сосредоточиться на написании кода парсеров, а не на оркестрации.
Здесь JavaScript, вероятно, имеет преимущество, поскольку в настоящее время Node.js поддерживает больше управляемых сервисов парсинга, чем Python. Например, Apify и ScraperAPI поддерживают только JavaScript. Scrapy Cloud и ParseHub ориентированы на Python, тогда как другие, такие как ProxyCrawl и ScrapeOps, не зависят от языка.
Однако сценарии Python также можно помещать в контейнеры и развертывать на бессерверных платформах, таких как AWS Lambda. Экосистемы не сильно отличаются друг от друга по управляемым предложениям и, вероятно, скоро достигнут примерного паритета.
Вердикт: Сегодня у JavaScript немного больше возможностей управляемых сервисов, но Python также может хорошо использовать облачные платформы.
8. Юридические и этические аспекты
Важно отметить, что языки сами по себе не несут юридической ответственности — важно то, как вы их используете. Независимо от выбранного вами языка следует следовать лучшим практикам очистки, таким как минимизация нагрузки, соблюдение robots.txt и активное кеширование.
Тем не менее, вот несколько советов, относящихся к каждому языку:
Питон: отключение файлов cookie по умолчанию в запросах позволяет избежать хранения личных данных. Scrapy имеет надежное промежуточное программное обеспечение robots.txt.
JavaScript: установите ограничения ресурсов с помощью Puppeteer, чтобы снизить нагрузку на сайты. Отключите отпечатки пальцев браузера и события касания.
Общие советы: используйте прокси и специальные UA для распределения нагрузки. Ознакомьтесь с Условиями обслуживания сайтов и при необходимости получите разрешение. Собирайте только те данные, которые впоследствии можно будет использовать с этической точки зрения.
Соблюдение ответственной практики парсинга предполагает не только техническую осмотрительность, но и правильный этический выбор. Имейте это в виду независимо от того, используете ли вы Python или JavaScript.
Вердикт: Этично выбор языка менее важен, чем использование любого парсера.
Заключение
Учитывая эти сравнения, вот несколько общих рекомендаций о том, когда использовать каждый язык:
Питон является лучшей отправной точкой для новичков и обеспечивает превосходные возможности анализа данных. Благодаря Scrapy он подходит для по-настоящему крупномасштабного парсинга.
JavaScript не имеет себе равных по производительности и производительности при очистке небольших сайтов. Это лучше для сложных пользовательских интерфейсов, зависящих от выполнения JavaScript.
Вместо того, чтобы ограничиваться одним, объединение обоих языков может позволить вам использовать их относительные сильные стороны. Вы можете использовать Python для анализа и JavaScript, например, для очистки динамически отображаемого контента.
Для максимальной масштабируемости и простоты использования управляемая парсерная платформа такие как Apify, ScraperAPI или Scrapy Cloud, настоятельно рекомендуется. Они поддерживают оркестрацию парсеров Python и JS.
Таким образом, в то время как Python лидирует среди новичков в очистке и лучшем масштабировании для крупных проектов, JavaScript трудно превзойти по гибкости и эффективности при работе с малыми и средними объемами. Я призываю всех парсеров иметь в своем арсенале оба языка!
