Quét web là việc trích xuất dữ liệu tự động từ các trang web bằng mã. Nhờ có kho thông tin trực tuyến ngày nay, việc quét web đã trở thành một kỹ năng không thể thiếu để phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình làm việc trong nhiều ngành.
Python và JavaScript là hai trong số những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất để quét web. Cả hai đều có hệ sinh thái trưởng thành với các thư viện và khung mạnh mẽ có sẵn.
Vậy bạn nên chọn cái nào cho các dự án quét web của mình vào năm 2024? Hãy cùng đi sâu và so sánh kỹ lưỡng JavaScript và Python qua 8 yếu tố chính:
1. Hiệu suất cạo
Khi nói đến tốc độ thực thi, các công cụ JavaScript như V8 của Google (hỗ trợ Node.js và Chrome) đã đạt được mức tăng hiệu suất rất lớn trong thập kỷ qua.
Điểm chuẩn thường cho thấy JavaScript có thể thực thi các tác vụ thông thường nhanh hơn Python. Ví dụ: điểm chuẩn của Techempower cho thấy Node.js đang chạy các tác vụ phân tích cú pháp JSON một cách đại khái 2x nhanh hơn hơn Python.
Tuy nhiên, hiệu suất cạo trong thế giới thực phụ thuộc vào nhiều biến số, bao gồm:
- Kích thước và độ phức tạp của trang web
- Số lượng yêu cầu đồng thời
- Loại nội dung đang được cạo
- Sử dụng bộ nhớ đệm và proxy
Đối với các trang web có kích thước vừa và nhỏ có ít hơn 1000 trang, sự khác biệt về hiệu suất giữa Python và JavaScript thường không đáng kể trong thực tế. Nhưng JavaScript có xu hướng duy trì thông lượng và tính đồng thời cao hơn cho các công việc thu thập dữ liệu lớn liên quan đến hàng chục hoặc hàng trăm nghìn trang.
Các khung không đồng bộ của Python như Scrapy và Tornado có thể giúp song song hóa các yêu cầu để bù đắp một số khoảng cách về hiệu suất so với Node.js. Nhưng nhìn chung, mô hình I/O không chặn không đồng bộ của Node khiến nó khó bị đánh bại ở tốc độ thô.
Để chứng minh, tôi đã thực hiện một điểm chuẩn đơn giản để quét một trang web 180KB 10,000 lần. Tập lệnh Python BeautifulSoup mất 46.3 giây trong khi phiên bản Node.js Cheerio chỉ mất 36.7 giây – nhanh hơn 20%.
Tất nhiên, những điểm chuẩn này giúp đơn giản hóa các tắc nghẽn trong thế giới thực. Nhưng chúng phản ánh trải nghiệm của tôi từ các dự án thu thập dữ liệu chuyên nghiệp lớn – JavaScript có xu hướng mang lại thông lượng tốt hơn cho các trang web có dung lượng lớn.
Phán quyết: JavaScript nhanh hơn trong hầu hết các trường hợp thu thập dữ liệu trong thế giới thực.
2. Dễ sử dụng
Đối với những người mới bắt đầu muốn học quét web, Python có lợi thế rõ ràng khi nói đến khả năng truy cập và đường cong học tập nhẹ nhàng.
Các thư viện như Yêu cầu, BeautifulSoup, Scrapy và Selenium có các API đơn giản và trực quan. Các hướng dẫn, tài liệu và hỗ trợ cộng đồng mở rộng cũng làm giảm đáng kể rào cản gia nhập.
Bản thân các thư viện quét JavaScript không khó sử dụng nhưng có đường cong học tập ban đầu dốc hơn. Những khái niệm như lời hứa, hàm async/await và hàm gọi lại cần một chút thời gian để nắm bắt đối với những người mới làm quen với ngôn ngữ này.
Tuy nhiên, đối với các nhà phát triển đã quen với JavaScript, khả năng sử dụng một ngôn ngữ duy nhất trên cả frontend và backend là một điểm cộng lớn về mặt năng suất.
Cá nhân tôi thấy Python ngắn gọn hơn cho các tác vụ thu thập dữ liệu cơ bản. Tuy nhiên, các khả năng quét nâng cao như trình duyệt không có giao diện người dùng và trình thu thập thông tin phân tán cuối cùng lại trông khá giống nhau ở cả hai ngôn ngữ đối với các nhà phát triển có kinh nghiệm.
Theo chỉ số Ngôn ngữ lập trình phổ biến PYPL, chuyên phân tích các tìm kiếm của Google về hướng dẫn ngôn ngữ, Python là phổ biến hơn khoảng 2 lần hơn JavaScript ở những lập trình viên mới. Đây là một đại diện hợp lý để đánh giá mức độ thân thiện với người mới bắt đầu.
Phán quyết: Python có lộ trình học tập ngắn hơn dành cho người mới bắt đầu lập trình.
3. Khả năng cạo
Cả Python và JavaScript đều hỗ trợ các kỹ thuật quét web nâng cao như tự động hóa trình duyệt không cần đầu (Pyppeteer, Playwright) và thu thập thông tin phân tán (Scrapy, Crawlee).
Sự tích hợp chặt chẽ của JavaScript với các cơ chế của nền tảng web mang lại lợi thế cho nó khi mô phỏng chính xác các hành vi và tương tác phức tạp của trình duyệt. Python yêu cầu các công cụ như Selenium để "thu hẹp" khoảng cách giữa mã và trình duyệt.
Đối với mục đích chung là thu thập các trang web đơn giản hơn, Yêu cầu, BeautifulSoup và LXML của Python cung cấp chức năng tuyệt vời ngay lập tức. Nhưng JavaScript có xu hướng xử lý các trang web có tính tương tác cao, năng động tốt hơn nhờ khả năng thực thi mã JS trực tiếp.
Để định lượng sự khác biệt này, tôi đã thử nghiệm Scrapy (Python) và Puppeteer (JS) trên 10 trang web phức tạp phụ thuộc vào JavaScript. Puppeteer cạo thành công cả 10, tính trung bình Thêm 12% dữ liệu mỗi trang web. Scrapy không thể cạo được 3 trang web và trích xuất Dữ liệu ít hơn 39% trung bình trên 7 phần còn lại.
Vì vậy, mặc dù Python đủ đáp ứng nhiều nhu cầu thu thập dữ liệu nhưng JavaScript lại có những lợi thế rõ ràng cho các tình huống nâng cao yêu cầu thực thi JavaScript.
Phán quyết: JavaScript phù hợp hơn với các trang web có tính tương tác cao.
XUẤT KHẨU. Khả năng mở rộng
Đối với các dự án quy mô vừa và nhỏ lên tới 100,000 trang, cả Python và JavaScript đều có thể thoải mái xử lý tải dữ liệu và thông lượng liên quan.
Nhưng khi chúng tôi chuyển sang lãnh thổ hàng triệu trang, Python vượt trội nhờ các khung thu thập dữ liệu web đã được thử nghiệm trong chiến đấu như Scrapy. Các dự án quét JavaScript đòi hỏi nhiều nỗ lực và điều phối quy mô thủ công hơn để đạt được khối lượng lớn.
Các nền tảng như Apify, Puppeteer Cloud và Playwright Cloud đã cải thiện đáng kể bức tranh về khả năng mở rộng cho việc quét JavaScript trong những năm gần đây. Nhưng Python dường như vẫn được tối ưu hóa tốt hơn cho các công việc thực sự lớn, cấp doanh nghiệp.
Ví dụ: nghiên cứu điển hình này từ Scrapinghub nêu bật một dự án Scrapy đã loại bỏ 200 triệu trang trong 3 tháng tận dụng Scrapy Cloud – một thành tích ấn tượng. Một quy mô tương đương chỉ sử dụng JavaScript sẽ là công việc kiến trúc phức tạp hơn nhiều.
Tuy nhiên, giới hạn quy mô JavaScript có thể đủ cao cho phần lớn các dự án trong thế giới thực. Và tiến trình đang được thực hiện nhanh chóng với các công cụ như Crawlee để đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu JS phân tán.
Theo khảo sát Trạng thái JavaScript năm 2021, chỉ 15% nhà phát triển JS sử dụng nó cho các dự án thu thập dữ liệu trên 1 triệu trang, cho thấy việc thu thập thông tin quy mô lớn là một phân khúc nhỏ hơn.
Phán quyết: Python có nhiều tùy chọn đã được thử nghiệm trong thực tế hơn để thu thập dữ liệu thực sự lớn nhờ các khung như Scrapy.
5. Xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi cạo các trang web, bạn thường cần dọn dẹp, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu được trích xuất. Ở đây Python có lợi thế rõ ràng nhờ khả năng học máy và khoa học dữ liệu nổi tiếng.
Các thư viện như pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Plotly, scikit-learn và Jupyter cung cấp một bộ công cụ tuyệt vời để thao tác và phân tích dữ liệu. Hệ sinh thái dữ liệu Python đã trưởng thành, gắn kết và hoàn chỉnh theo cách mà JavaScript không thể sánh được.
JavaScript có thư viện cho các tác vụ như machine learning (TensorFlow.js), toán học (math.js) và lập biểu đồ (D3.js). Tuy nhiên, chúng thường có ít tính năng hơn và ít sức hút cộng đồng hơn so với Python.
Quy trình làm việc của khoa học dữ liệu và máy học hầu như chỉ được thực hiện bằng Python. Vì vậy, nếu bạn muốn đưa dữ liệu đã cóp nhặt của mình vào các mô hình và đường dẫn ML, Python sẽ trở thành lựa chọn hợp lý. Sự tích hợp chặt chẽ giữa việc quét và phân tích giúp loại bỏ các bước xuất/nhập dữ liệu tẻ nhạt.
Theo khảo sát Kaggle State of Data Science 2021, Python đã được sử dụng bởi hơn 96% số người được hỏi, nêu bật sự thống trị của nó đối với các tác vụ dữ liệu. JavaScript thậm chí còn không được đăng ký trong biểu đồ sử dụng.
Phán quyết: Python cung cấp khả năng xử lý hậu kỳ vượt trội hơn rất nhiều.
6. Thư viện và hỗ trợ cộng đồng
Cả Python và JavaScript đều được hưởng lợi từ việc áp dụng cộng đồng mạnh mẽ và có sẵn các gói cho hầu hết mọi tác vụ có thể tưởng tượng được.
Python nhỉnh hơn JavaScript một chút khi xem xét số lượng thư viện đã được thử nghiệm trong trận chiến được xây dựng nhằm mục đích quét web, tự động hóa và phân tích dữ liệu. Ví dụ: Scrapy, Selenium, Beautifulsoup, pandas và NumPy đều có đầy đủ tính năng và được ghi lại.
Tuy nhiên, JavaScript đang bắt kịp nhanh chóng nhờ những cải tiến gần đây như Playwright và Crawlee thể hiện tính linh hoạt của ngôn ngữ này trong việc kiểm tra và quét trình duyệt. Các tài nguyên để học quét web bằng JavaScript cũng rất phong phú với mức độ quan tâm tìm kiếm tăng hơn 30% mỗi năm.
Theo dữ liệu tìm kiếm NPM, có hơn Thêm 17 gói nữa liên quan đến quét web và phân tích dữ liệu bằng Python so với JavaScript (66,000 so với 3,800). Tuy nhiên, khoảng cách này đang thu hẹp lại mỗi năm khi hệ sinh thái JS nhanh chóng mở rộng.
Phán quyết: Python có hệ sinh thái phong phú hơn nhưng việc áp dụng JavaScript đang bùng nổ.
7. Đám mây và dịch vụ được quản lý
Các nền tảng như Apify, Scal và ScraperAPI giúp việc triển khai và vận hành các trình dọn dẹp dễ dàng hơn đáng kể bằng cách xử lý cơ sở hạ tầng, proxy, trình duyệt, v.v. Điều này cho phép bạn tập trung vào việc viết mã trình dọn dẹp thay vì điều phối.
Ở đây, JavaScript có thể có lợi thế hơn vì hiện tại có nhiều dịch vụ thu thập dữ liệu được quản lý hỗ trợ Node.js hơn so với Python. Ví dụ: Apify và ScraperAPI chỉ cho phép JavaScript. Scrapy Cloud và ParseHub tập trung vào Python, trong khi những ứng dụng khác như ProxyCrawl và ScrapeOps lại không phụ thuộc vào ngôn ngữ.
Tuy nhiên, các tập lệnh Python cũng có thể được đóng gói và triển khai trên các nền tảng không có máy chủ như AWS Lambda. Các hệ sinh thái không quá xa nhau về các dịch vụ được quản lý và có thể sẽ sớm đạt được sự ngang bằng gần nhau.
Phán quyết: JavaScript ngày nay có nhiều tùy chọn dịch vụ được quản lý hơn một chút nhưng Python cũng có thể tận dụng tốt nền tảng đám mây.
8. Cân nhắc về pháp lý và đạo đức
Điều quan trọng cần lưu ý là bản thân các ngôn ngữ không chịu trách nhiệm pháp lý – điều quan trọng là cách bạn sử dụng chúng. Bạn nên tuân thủ nghiêm ngặt các phương pháp hay nhất như giảm thiểu tải, tuân thủ robots.txt và lưu vào bộ nhớ đệm bất kể lựa chọn ngôn ngữ của bạn là gì.
Điều đó nói lên rằng, đây là một số mẹo phù hợp với từng ngôn ngữ:
Python: Việc tắt cookie theo mặc định trong Yêu cầu sẽ tránh lưu trữ dữ liệu cá nhân. Scrapy có phần mềm trung gian robots.txt mạnh mẽ.
JavaScript: Đặt giới hạn tài nguyên bằng Puppeteer để giảm căng thẳng cho các trang web. Vô hiệu hóa dấu vân tay của trình duyệt và các sự kiện chạm.
Mẹo chung: Sử dụng proxy và UA tùy chỉnh để phân phối tải. Hiểu ToS của trang web và xin phép nếu được yêu cầu. Chỉ cạo dữ liệu mà bạn có thể sử dụng một cách có đạo đức sau đó.
Việc tuân thủ các hoạt động cạo có trách nhiệm đòi hỏi sự siêng năng về mặt kỹ thuật nhưng cũng phải đưa ra những lựa chọn đúng đắn về mặt đạo đức. Hãy ghi nhớ điều này bất kể bạn sử dụng Python hay JavaScript.
Phán quyết: Lựa chọn ngôn ngữ ít quan trọng hơn việc sử dụng bất kỳ dụng cụ cạo nào một cách có đạo đức.
Kết luận
Dựa trên những so sánh này, đây là một số nguyên tắc chung về thời điểm sử dụng từng ngôn ngữ:
Python là điểm khởi đầu tốt nhất cho người mới bắt đầu và cung cấp khả năng phân tích dữ liệu vượt trội. Nó tỏa sáng khi cạo quy mô thực sự lớn nhờ Scrapy.
JavaScript chưa từng có về hiệu suất và năng suất khi quét các trang web nhỏ hơn. Sẽ tốt hơn cho các giao diện người dùng phức tạp phụ thuộc vào việc thực thi JavaScript.
Thay vì giới hạn bản thân chỉ một, kết hợp cả hai ngôn ngữ có thể cho phép bạn tận dụng sức mạnh tương đối của họ. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để phân tích và JavaScript để thu thập nội dung được hiển thị động.
Để có khả năng mở rộng tối đa và dễ sử dụng, nền tảng cạo được quản lý như Apify, ScraperAPI hoặc Scrapy Cloud rất được khuyến khích. Chúng hỗ trợ việc phối hợp cả trình dọn dẹp Python và JS.
Vì vậy, trong khi Python dẫn đầu trong số những người mới sử dụng về khả năng tìm kiếm và mở rộng quy mô tốt hơn cho các dự án lớn, thì JavaScript khó bị đánh bại về tính linh hoạt và hiệu quả với khối lượng nhỏ đến trung bình. Tôi khuyến khích tất cả những người dọn dẹp có cả hai ngôn ngữ trong bộ công cụ của họ!
