Лучшие языки программирования для веб-парсинга в 2023 году

Современные языки программирования очень хорошо поддерживают многие варианты использования, в том числе и веб-парсинг. Лучшим языком программирования для создания веб-парсера является тот, который хорошо знаком разработчику. Веб-данные часто имеют сложный формат, а структура веб-страниц может часто меняться, что требует от разработчиков корректировки кода. 

Знакомство с языком программирования должно быть основным моментом, поскольку сам процесс парсинга может быть реализован практически на любом языке. Второй момент, о котором мы также упоминаем в этой статье, - это доступность онлайн-ресурсов для решения ошибки или поиска альтернативных кодовых решений для вашей проблемы.

1 - JavaScript

Самый популярный язык программирования в 2023 году по данным Github, JavaScript, изначально созданный для фронтенд-веб-разработки. С появлением среды Node.js он все чаще используется и для разработки веб-приложений. Node.js предлагает такие библиотеки, как Puppeteer и Nightmare, которые широко используются для веб-парсинга. 

Согласно исследованию 2019 года, в котором сравнивались библиотеки Python и Node.JS для задач веб-парсинга, Puppeteer оказался эффективнее других вариантов. Мы рекомендуем использовать JavaScript с Node.js для веб-парсинга более опытным разработчикам, особенно если они имеют некоторый опыт работы с JavaScript.

Преимущества:

• Большое сообщество и доступность поддержки через онлайновые форумы и учебные пособия. По сравнению с Python и Ruby, которые являются двумя другими языками, рассматриваемыми в этой статье, JavaScript имеет наибольшее количество вопросов и, соответственно, ресурсов на Stackoverflow.
• Node.js может очень эффективно обрабатывать одновременные запросы к веб-страницам
• Для задач ввода/вывода (I/O), требующих постоянного потока входных и выходных данных, Node.js работает лучше, чем Python, и минимизирует время ожидания пользователя

Проблемы

• Непростой для понимания, особенно для менее опытных разработчиков
• Не так надежен и эффективен, как Python, для задач с высокой нагрузкой на процессор, например, для разбора больших объемов веб-данных после их сбора
• Природа JavaScript позволяет ему эффективно выполнять множество запросов и создает проблему, известную как "ад обратных вызовов" для JavaScript, которая представляет собой просто структуру вложенных функций, каскадирующую ошибку, произошедшую в функции, на другие уровни кода. Менее опытные разработчики на JavaScript должны знать обходные пути, позволяющие избежать этой проблемы.

2 - Python

Вторым по распространенности языком программирования в 2023 году является Python, который известен как простой в понимании язык, особенно для начинающих программистов. Он предлагает такие сторонние библиотеки, как BeautifulSoup и Scrapy, специально предназначенные для веб-парсинга, а также Selenium для автоматизации задачи веб-парсинга.

Мы рекомендуем использовать Python для веб-парсинга из-за простоты использования и доступности ресурсов, таких как руководства и учебники с открытым исходным кодом. Если вы новичок в кодировании или веб-парсинге, то быстрее освоите Python, который способен решить любую задачу веб-парсинга.

Преимущества:

• Python следует за JavaScript в плане доступности онлайновых ресурсов и сообщества.
• Для менее опытного программиста Python является языком высокого уровня и более прост для понимания по сравнению с другими языками.
• Python предлагает множество полезных библиотек, таких как "pandas" для работы с данными или "re" для работы с регулярными выражениями, которые очень полезны для разбора результатов веб-парсинга. Он также предлагает специальные парсеры данных для HTML и специальный пакет "lxml" для работы с форматом xml, которые необходимы для обработки веб-данных в формате, который можно использовать для бизнес-анализа.

Проблемы:

• Известные проблемы Python не являются специфическими для веб-парсинга, а представляют собой более общие проблемы языка. Одна из них - доступ к базам данных. Python известен более слабыми протоколами доступа к базам данных по сравнению с JDBC или ODBC, что делает его менее предпочтительным для доступа к базам данных в компаниях. Если результаты веб-парсинга будут храниться непосредственно в базе данных, то для этого этапа может потребоваться интеграция еще одного уровня.
• Python, как известно, не является одним из самых быстрых языков программирования. Действительно, по данным Benchmarksgame, он намного медленнее, чем Java. Однако скорость работы программы во многом зависит от кода и запросов к сайту, поэтому процесс веб-парсинга может быть одинаково длительным независимо от используемого языка программирования.

3 - Ruby:

По сравнению с Python и JavaScript, Ruby используется меньше программистами, однако он обладает специфическими возможностями, предназначенными для использования в веб-парсинге. Библиотека Ruby Nokogiri предлагает мощные методы анализа HTML и XML, которые являются двумя распространенными форматами для результатов веб-парсинга. 

Преимущества:

• Синтаксис Ruby не так интерпретируем, как синтаксис Python, но в Ruby можно запрограммировать ту же функциональность с меньшим количеством строк кода.
• Ruby Bundler упрощает управление и развертывание пакетов с GitHub, что экономит время, особенно для проектов, в которых необходимо использовать существующий пакет
• Библиотека Nokogiri легче, чем другие языки, справляется с неработающим HTML-кодом.

Проблемы

• Учитывая, что Ruby не так распространен, как Python и Javascript, для него доступно меньше ресурсов и инструментов сообщества.
• Наборы инструментов для машинного обучения и NLP, которые являются популярными сценариями использования, построенными на веб-парсинге данных, не так развиты для Ruby, как для других языков, таких как Python. Если для сбора и анализа данных предпочесть Ruby, то модели все равно придется разрабатывать на других языках.
• Альтернативное решение: Доступные инструменты для веб-парсинга
• Существуют бесплатные инструменты для веб-парсинга с открытым исходным кодом. Некоторые из них вообще не требуют кодирования, но некоторые потребуют от пользователя определенной модификации кода. Большинство из этих решений ограничивается сканированием страницы, на которой находится пользователь, и не может быть масштабировано для автоматизированного сканирования тысяч веб-страниц.