Python является самым популярным инструментом для разработки парсеров благодаря простому синтаксису и множеству доступных библиотек. В данной статье, мы рассмотрим популярные библиотеки для парсинга.
Scrapy
Scrapy библиотека для реализации парсинга веб-сайтов,. В библиотеке присутствуют все необходимые инструменты для парсинга веб-сайтов, включая модуль для отправки HTTP запросов и извлечения данных из загруженной HTML страницы.
Модуль предоставляется бесплатно, с открытым исходным кодом. Стоит отметить, что Scrapy не выполняет JavaScript код. Для выполнения JavaScript кода необходимо воспользоваться сторонней библиотекой: Splash или Selenium.
Ключевые особенности:
- Имеет встроенные методы извлечения данных из HTML страницы с использованием выражений XPath и CSS.
- Является кросплатформенной библиотекой, т.е. работает на Linux, Windows, Mac и BSD.
- Работает быстрее, чем многие другие библиотеки.
- Экономно потребляет ресурсы ПК.
- Имеет хорошую поддержку сообщества для разработчиков.
Requests
Requests HTTP библиотека, облегчающая отправку запросов. Она создана на основе библиотеки urllib. Инструментарий библиотеки рассчитан на все случаи взаимодействия с web приложениями. Код, написанный с применением Requests, является компактным, легко читается, а функции и методы наглядно настраиваются под нужды решаемой задачи. Многие операции автоматизированы, а ручные настройки сведены к минимуму.
Ключевые особенности:
- Поддержка постоянного HTTP соединения и его повторное использование.
- Применение международных и национальных доменов.
- Использование Cookie: передача и получение значений в формате ключ: значение.
- Автоматическое декодирование контента.
- SSL верификация.
- Аутентификация пользователей на большинстве ресурсов с сохранением.
- Поддержка proxy при необходимости.
- Загрузка и выгрузка файлов.
- Задержки соединений.
- Передача требуемых заголовков на web-ресурсы и др.
Очень важно, что он позволяет управлять файлами cookie и сессиями, а также, помимо всего прочего, аутентификацией и автоматической организацией пула соединений. Библиотека requests бесплатна, и разработчики на Python могут использовать ее для скачивания веб-страниц, перед тем как применять парсер для выборки необходимых им данных.
Важно понимать, что Requests не предназначен для парсинга ответа сервера (для этого применяют другие модули, например, Beautiful Soup)
BeautifulSoup
Что делает Beautiful Soup таким полезным, так это множество функций, которые он предоставляет для извлечения данных из HTML. BeautifulSoup упрощает процесс извлечения данных из веб-страниц. Библиотека использует анализатор HTML и XML кода, предоставляя разработчикам доступ к данным. BeautifulSoup является одним из наиболее важных инструментов для парсинга веб-сайтов на рынке благодаря легкости парсинга, которую он обеспечивает.
Большинство обучающих материалов на тему парсинга веб-сайтов используют BeautifulSoup с целью продемонстрировать новичкам как разрабатываются парсеры. Использование библиотеки в паре с Requests для отправки HTTP запросов упрощает разработку парсеров, чем при использовании Scrapy.
Ключевые особенности:
- Модуль легко освоить.
- Он имеет хорошую всеобъемлющую документацию, которая помогает нам быстро освоить библиотеку.
- Он имеет хорошую поддержку сообщества, чтобы выяснить проблемы, возникающие при работе с этой библиотекой.
Selenium
Selenium инструмент, который позволяет эмулировать (имитировать) действия в браузере пользователя. Используя инструменты, которые он предлагает, очень легко реализуется загрузка содержимого веб-страниц в браузер, а также имитация взаимодействия пользователя с её элементами и даже с учетом особенностей человеческого поведения. Его применяют для автоматизации браузеров с поддержкой headless-режима (работы браузера в фоне, без загрузки графического окна). Но кроме того, Selenium будет очень полезен, если нам нужно собрать данные со страницы, содержание которой генерирует JavaScript. В этом случае данные отображаются после множества Ajax-запросов.
Ключевые особенности:
- Он может легко работать с основными концепциями Javascript, позволяет парсить динамически формируемые страницы.
- Он может легко обрабатывать запросы AJAX и PJAX.
Выбор подходящей библиотеки
При выборе библиотеки для парсинга, необходимо учитывать ключевые характеристики веб сайта донора, а также специфику решаемой задачи.
Главным преимуществом Scrapy является то, что проект написанный на нем легко переноситься с одного проекта в другой. Библиотека применяется для больших и сложных проектов. Кроме того если проекту необходимы прокси, конвейер данных, то Scrapy будет лучшим выбором.
BeautifulSoup подойдет для небольших проектов, Модуль позволяет нам поддерживать код простым и гибким. Подходит для новичок (быстр в освоении, хорошая документация, развитое сообщество, множество примеров), а также для небольших проектов, то BeautifulSoup лучший выбор.
Selenium стоит выбрать когда дело касается автоматизации действий в браузере и при парсинге динамически формируемых веб страниц, когда вы имеете дело с Javascript.
С уважением, Карян Армен.
Занимаюсь профессиональной разработкой прикладных программ на Python.
email SoftSAR@yandex.ru
Telegram @SoftSar_am