Преимущества Ruby перед Python и R для веб-парсинга
В чем преимущества Ruby перед Python и R для парсинга
В этом мире, управляемом данными, необходимо постоянно быть бдительным, поскольку информация и ключевые данные организации постоянно меняются. Если вы получите нужные данные в нужное время и эффективным способом, вы сможете опередить конкурентов.
Таким образом, парсинг веб-сайтов является важным способом получения нужных данных. Эти данные имеют решающее значение для многих организаций, и метод парсинга поможет им следить за данными и получать информацию, которая принесет им пользу.
Парсинг включает в себя как поиск данных в Интернете, так и извлечение данных со страницы.
Существует несколько языков, которые программисты предпочитают использовать для парсинга сайтов, основными из них являются Ruby, Python и R. У каждого языка есть свои плюсы и минусы, но если вы хотите получить наилучшие результаты и плавный поток, Ruby - это то, что вам следует искать.
Ruby очень хорош в развертывании производства, и использование Ruby с Redis и Chef оказалось отличной комбинацией. Манипулировать строками в Ruby очень легко, поскольку он основан на синтаксисе Perl. Кроме того, Ruby отлично подходит для анализа веб-страниц с помощью одного из очень мощных инструментов под названием Nokogiri.
Nokogiri намного проще в использовании по сравнению с другими пакетами и библиотеками, используемыми в R и Python соответственно. Nokogiri может легко работать с неполным HTML / фрагментами HTML. Ruby также имеет множество расширений, таких как Sanitize и Loofah, которые могут помочь очистить поврежденный HTML.
Программисты Python широко используют библиотеку под названием Beautiful Soup для извлечения данных из HTML & XML файлов. Она работает с вашим любимым парсером, предоставляя идиоматические способы навигации, поиска и изменения дерева разбора.
Обычно это экономит программистам часы или дни работы. У программистов R есть новый пакет под названием rvest, который упрощает поиск данных с веб-страниц HTML с помощью библиотек типа beautiful soup. Он предназначен для работы с magrittr, чтобы вы могли выражать сложные операции в виде элегантных конвейеров, состоящих из простых, легко понимаемых частей.
Ruby значительно опережает Python и R в разработке и развертывании облаков. Система Ruby Bundler просто великолепна для управления и развертывания пакетов с GitHub. Используя Chef, вы можете запускать и отключать узлы на EC2 по своему усмотрению, отслеживать сбои, увеличивать или уменьшать масштаб, сбрасывать IP-адреса и т. д.
Ruby также имеет отличные фреймворки для тестирования, такие как Fake web и Capybara, что позволяет практически без труда создать большой набор модульных тестов и включить в них расширенные возможности в парсинге веб-сайтов с помощью WebKit / selenium.
Единственным недостатком Ruby является отсутствие наборов инструментов машинного обучения и NLP, что значительно усложняет эмуляцию возможностей такого инструмента, как Pattern. Однако это все равно можно сделать, поскольку большая часть тяжелой работы может быть выполнена асинхронно с помощью Unix-инструментов, таких как liblinear или vowpal wabbit.
Заключение
У каждого языка есть свои плюсы, и вы можете выбрать тот, с которым вам удобнее всего работать. Но если вы ищете идеальный опыт парсинга сайтов, то лучшим вариантом будет Ruby scraper. На протяжении многих лет мы в ESK Solutions тоже выбирали его для получения наилучших результатов парсинга. Если у вас есть дополнительные вопросы по этому поводу, то не стесняйтесь связаться с нами.