Инструменты и библиотеки для парсинга на Python

В эпоху машинного обучения и больших данных становится популярным поиск общедоступных данных в Интернете.

Однако если вы зададите в поисковике "как создать парсер на python", вы получите различные варианты ответов о том, как лучше всего разработать проект парсинга на python.

Чтобы помочь разрешить некоторую путаницу в отношении инструментов для парсинга, в этом руководстве мы сравним четыре наиболее распространенные библиотеки и фреймворки python с открытым исходным кодом, используемые для парсинга, чтобы вы могли решить, какой вариант лучше всего подходит для вашего проекта по парсингу.

• Requests
• BeautifulSoup
• Selenium
• Scrapy

Requests

Некоторые из них являются библиотеками, которые могут решить определенную задачи в рамках парсинга. Однако другие решения, такие как Scrapy, представляют собой полноценные платформы для парсинга, разработанные специально для работы с парсингом.

Requests - это библиотека python, предназначенная для упрощения процесса выполнения HTTP-запросов. Это очень важно для парсинга, поскольку первым шагом в любом рабочем процессе парсинга является отправка HTTP-запроса на сервер сайта для получения данных, отображаемых на целевой веб-странице.

Коробочный вариант Python поставляется с двумя встроенными модулями, urllib и urllib2, предназначенными для обработки HTTP-запросов. Однако большинство разработчиков предпочитают использовать библиотеку Requests, а не urllib или urllib2, поскольку часто и urllib, и urllib2 необходимо использовать вместе, а документация может быть запутанной, что часто требует от разработчиков написания большого количества кода даже для выполнения простого HTTP-запроса.

Использование библиотеки Requests хорошо подходит для первой части процесса парсинга на языке python (получение данных веб-страницы). Однако для создания полностью функционирующего краулера для парсингаа вам потребуется написать собственную логику планирования и распараллеливания, а также использовать другие библиотеки python, такие как BeautifulSoup, для реализации других аспектов процесса парсинга, что приводит нас к следующей библиотеке для парсинга, которую обсудим далее по тексту

BeautifulSoup

В отличие от Requests, BeautifulSoup - это библиотека python, предназначенная для разбора данных, то есть для извлечения данных из документов HTML или XML. Чтобы лучше понять, как организовать этот процесс, рекомендуем ознакомиться с пошаговым руководством по проектированию решения для веб-парсинга.

Поскольку BeautifulSoup может только разбирать данные и не может извлекать сами веб-страницы, она часто используется вместе с библиотекой Requests. В подобных ситуациях Requests выполняет HTTP-запрос к веб-сайту для получения веб-страницы, а после ее получения BeautifulSoup может быть использован для разбора целевых данных из HTML-страницы.

Одним из больших преимуществ использования BeautifulSoup является его простота и возможность автоматизировать некоторые повторяющиеся части разбора данных при парсинге. С помощью всего нескольких строк кода вы можете настроить BeautifulSoup на навигацию по всему разобранному документу и поиск всех экземпляров нужных вам данных (например, найти все ссылки в документе) или автоматическое определение кодировок, таких как специальные символы.

Selenium

Selenium - это еще одна библиотека, которая может быть полезна при поиске информации в Интернете. В отличие от других библиотек, Selenium изначально не предназначалась для парсинга. Прежде всего, Selenium - это веб-драйвер, предназначенный для отображения веб-страниц, как ваш браузер, с целью автоматизированного тестирования веб-приложений.

Эта функциональность полезна для парсинаг, поскольку многие современные веб-страницы используют JavaScript для динамического наполнения страницы. Проблема, которую это создает для обычных краулеров, заключается в том, что большинство из них не выполняют этот код JavaScript. Это не позволяет им получить доступ ко всем доступным данным, что ограничивает их возможности по извлечению всех доступных данных.

В отличие от этого, когда краулер, созданный с использованием Selenium, посещает страницу, он сначала выполняет весь JavaScript, доступный на странице, прежде чем предоставить его парсеру для разбора данных. Преимущество такого подхода заключается в том, что он позволяет парсить данные, недоступные без JS или полноценного браузера. Однако процесс парсинга намного медленнее, чем простой HTTP-запрос к веб-браузеру, поскольку краулер будет выполнять все скрипты, присутствующие на веб-странице.

Если скорость не очень важна или масштаб парсинга не велик, то использование Selenium для парсинга будет работать, но это не идеальный вариант. Однако если скорость для вас очень важна или вы планируете масштабный парсинг, то выполнение JavaScript на каждой посещаемой странице будет совершенно непрактичным. В таких случаях стоит обратить внимание на профессиональный парсинг сайтов и маркетплейсов.

Мы рассмотрели каждую из основных библиотек python, используемых при поиске информации в Интернете. Как вы можете видеть, каждая из них была разработана для выполнения одного аспекта процесса парсинга, в результате чего для создания полностью функционирующего краулера для парсинга приходится комбинировать несколько библиотек.

Однако есть более простой подход - использовать специально созданный фреймворк для парсинга, такой как Scrapy, который включает в себя все основные компоненты для создания парсера из коробки и имеет огромный набор плагинов, предназначенных для работы с нестандартными ситуациями.

Scrapy

Scrapy - это python-фреймворк с открытым исходным кодом, созданный специально для парсинга соучредителями Scrapinghub Пабло Хоффманом и Шейном Эвансом. Вы можете спросить себя: "Что это значит?".

Это значит, что Scrapy представляет собой полноценное решение для парсинга, которое снимает большую часть работы по созданию и настройке ваших краулеров, а самое главное, оно легко справляется с нестандартными ситуациями, о которых вы, вероятно, еще не думали.

Уже через несколько минут после установки фреймворка вы сможете получить полностью функционирующего краулера, работающего в Интернете. Из коробки краулеры Scrapy предназначены для загрузки HTML, разбора и обработки данных и сохранения их в форматах CSV, JSON или XML.

Кроме того, имеется широкий спектр встроенных расширений и промежуточных программ, предназначенных для работы с cookies и сессиями, а также с такими функциями HTTP, как сжатие, аутентификация, кэширование, user-agents, robots.txt и ограничение глубины сканирования краулерами. Scrapy также очень легко расширяется за счет разработки пользовательских промежуточных программ или конвейеров для ваших проектов парсинга. Для создания надёжной инфраструктуры может потребоваться профессиональная разработка ПО.

Одним из самых больших преимуществ использования фреймворка Scrapy является то, что он построен на Twisted, асинхронной сетевой библиотеке. Это означает, что Scrapyspiders не нужно ждать, чтобы сделать запросы по одному. Вместо этого они могут делать несколько HTTP-запросов параллельно и разбирать данные по мере их возврата сервером. Это значительно увеличивает скорость и эффективность работы краулера.

Одним из небольших недостатков Scrapy является то, что он не работает с JavaScript прямо из коробки, как Selenium. Однако команда Scrapinghub создала Splash, простой в интеграции, легкий, безскриптовый браузер, специально разработанный для парсинга.

Процесс обучения работе с Scrapy немного сложнее, чем, например, обучение использованию BeautifulSoup. Однако проект Scrapy имеет отличную документацию и чрезвычайно активную экосистему разработчиков на GitHub и StackOverflow, которые постоянно выпускают новые плагины и помогают вам устранять возникающие проблемы.

Сравнение библиотек и фреймворков для парсинга

Чтобы помочь вам понять разницу между различными библиотеками и фреймворками для парсинга, мы создали простую сравнительную таблицу.

Какое программное обеспечение для парсинга является лучшим?

Итак, мы рассказали о некоторых наиболее популярных библиотеках и фреймворках python для парсинга, но какая из них лучше всего подходит для вашего конкретного проекта?

Здесь нет универсального ответа, поскольку все зависит от масштаба и объема вашего проекта по парсингу. Однако в качестве общей рекомендации мы бы посоветовали следующее:

Небольшие разовые задачи по парсингу (До 1 000 страниц)

Если вам нужно собрать небольшое количество данных для разового проекта, то использование комбинации BeautifulSoup и Requests (возможно, Selenium, если вам требуется JavaScript) может быть самым быстрым вариантом получения необходимых данных, если у вас еще нет опыта работы со Scrapy.

Однако, если есть вероятность, что этот парсер будет расти или вам понадобится написать больше краулеров в будущем, лучше использовать Scrapy.

Повторяющиеся или крупные проекты парсинга

Однако, если ваши потребности в парсинге являются чем-то более масштабным, чем просто разовая задача извлечения данных, то вам следует серьезно рассмотреть возможность использования фреймворка Scrapy.

Scrapy был разработан как комплексное решение для парсинга (и продолжает совершенствоваться), поэтому это лучший вариант, если вы хотите создать мощный и гибкий парсер.

Ищете данные, извлеченные из Интернета? Мы извлекаем нужные вам данные и предоставляем их в том виде, в котором вы хотели бы их получить. Просто сообщитее нам, что вам нужно.

Узнайте больше об инструментах для парсинга

Компания ESK Solutions работает в сфере парсинга уже 5 лет. За это время мы приобрели огромный опыт и знания в области извлечения данных с помощью python и не только.