¿Quiere aprender web scraping con Python pero no sabe si usar Beautiful Soup, Selenium o Scrapy para su próximo proyecto? Si bien todas estas bibliotecas y marcos de Python son poderosos por derecho propio, no se adaptan a todas las necesidades de raspado web y, por lo tanto, es importante saber qué herramienta debe usar para un determinado trabajo.
Echemos un vistazo a las diferencias entre Beautiful Soup, Scrapy y Selenium, para que pueda tomar una decisión acertada antes de comenzar su próximo proyecto de web scraping de Python.
1. Facilidad de uso
Si es un principiante, su primer requisito sería una biblioteca que sea fácil de aprender y usar. Beautiful Soup le ofrece todas las herramientas rudimentarias que necesita para raspar la web, y es especialmente útil para las personas que tienen una experiencia mínima con Python pero quieren comenzar a trabajar con la web raspado.
La única salvedad es que, debido a su simplicidad, Beautiful Soup no es tan potente como Scrapy o Selenium. Los programadores con experiencia en desarrollo pueden dominar fácilmente tanto Scrapy como Selenium, pero para los principiantes, el El primer proyecto puede tomar mucho tiempo para construir si eligen ir con estos marcos en lugar de Beautiful Sopa.
Para raspar el contenido de la etiqueta de título en example.com usando Beautiful Soup, usaría el siguiente código:
dirección URL = "https://example.com/"
res = solicitudes.get (url).texto
sopa = BeautifulSoup (res, 'html.parser')
título = sopa.encontrar("título").texto
imprimir(título)Para lograr resultados similares usando Selenium, escribiría:
dirección URL = "https://example.com"
controlador = controlador web. Cromo("ruta/hacia/chromedriver")
conductor.conseguir(URL)
título = conductor.find_element (Por. TAG_NAME, "título").get_atributo('texto')
imprimir(título)La estructura de archivos de un proyecto de Scrapy consta de varios archivos, lo que aumenta su complejidad. El siguiente código extrae el título de example.com:
importar raspadoclaseTítuloSpider(rasposo. Araña):
nombre = 'título'
URL_inicio = ['https://example.com']
definitivamenteanalizar gramaticalmente(yo, respuesta):
producir {
'nombre': respuesta.css('título'),
}
Si desea extraer datos de un servicio que ofrece una API oficial, podría ser una sabia decisión use la API en lugar de desarrollar un raspador web.
2. Velocidad de raspado y paralelización
De los tres, Scrapy es el claro ganador cuando se trata de velocidad. Esto se debe a que admite la paralelización de forma predeterminada. Con Scrapy, puede enviar varias solicitudes HTTP a la vez y, cuando el script haya descargado el código HTML para el primer conjunto de solicitudes, estará listo para enviar otro lote.
Con Beautiful Soup, puede usar la biblioteca de subprocesos para enviar solicitudes HTTP simultáneas, pero no es conveniente y tendrá que aprender subprocesos múltiples para hacerlo. En Selenium, es imposible lograr la paralelización sin iniciar varias instancias de navegador.
Si tuviera que clasificar estas tres herramientas de web scraping en términos de velocidad, Scrapy es la más rápida, seguida de Beautiful Soup y Selenium.
3. Uso de memoria
Selenium es una API de automatización del navegador, que ha encontrado sus aplicaciones en el campo de web scraping. Cuando usa Selenium para raspar un sitio web, genera una instancia de navegador sin cabeza que se ejecuta en segundo plano. Esto hace que Selenium sea una herramienta que consume muchos recursos en comparación con Beautiful Soup y Scrapy.
Dado que estos últimos funcionan completamente en la línea de comandos, utilizan menos recursos del sistema y ofrecen un mejor rendimiento que Selenium.
4. Requisitos de dependencia
Beautiful Soup es una colección de herramientas de análisis que lo ayudan a extraer datos de archivos HTML y XML. Se envía sin nada más. Tienes que usar bibliotecas como peticiones o urllib para realizar solicitudes HTTP, analizadores integrados para analizar HTML/XML y bibliotecas adicionales para implementar proxies o compatibilidad con bases de datos.
Scrapy, por otro lado, viene con todo el tinglado. Obtiene herramientas para enviar solicitudes, analizar el código descargado, realizar operaciones en los datos extraídos y almacenar la información extraída. Puede agregar otras funcionalidades a Scrapy usando extensiones y middleware, pero eso vendría más tarde.
Con Selenium, descarga un controlador web para el navegador que desea automatizar. Para implementar otras funciones como el almacenamiento de datos y la compatibilidad con proxy, necesitará módulos de terceros.
5. Calidad de la documentación
En general, la documentación de cada proyecto está bien estructurada y describe cada método mediante ejemplos. Pero la efectividad de la documentación de un proyecto también depende en gran medida del lector.
La documentación de Beautiful Soup es mucho mejor para los principiantes que comienzan con el web scraping. Selenium y Scrapy tienen documentación detallada, sin duda, pero la jerga técnica puede sorprender a muchos principiantes.
Si tiene experiencia con conceptos y terminologías de programación, cualquiera de los tres documentos sería muy fácil de leer.
6. Soporte para Extensiones y Middleware
Scrapy es el marco Python de raspado web más extensible, punto. Admite middleware, extensiones, proxies y más, y lo ayuda a desarrollar un rastreador para proyectos a gran escala.
Puede escribir rastreadores infalibles y eficientes implementando middlewares en Scrapy, que son básicamente ganchos que agregan funcionalidad personalizada al mecanismo predeterminado del marco. Por ejemplo, HttpErrorMiddleware se ocupa de los errores HTTP para que las arañas no tengan que lidiar con ellos mientras procesan las solicitudes.
El middleware y las extensiones son exclusivos de Scrapy, pero puede lograr resultados similares con Beautiful Soup y Selenium mediante el uso de bibliotecas de Python adicionales.
7. Representación de JavaScript
Selenium tiene un caso de uso en el que supera a otras bibliotecas de raspado web, y es, raspar sitios web habilitados para JavaScript. Aunque puede extraer elementos de JavaScript utilizando los middlewares Scrapy, el flujo de trabajo de Selenium es el más fácil y conveniente de todos.
Utiliza un navegador para cargar un sitio web, interactuar con él mediante clics y pulsaciones de botones, y cuando tiene el contenido que necesita raspar en la pantalla, extráigalo usando CSS y XPath de Selenium selectores.
Beautiful Soup puede seleccionar elementos HTML usando selectores XPath o CSS. Sin embargo, no ofrece funcionalidad para raspar elementos renderizados con JavaScript en una página web.
Web Scraping simplificado con Python
Internet está lleno de datos en bruto. El web scraping ayuda a convertir estos datos en información significativa que se puede aprovechar. Selenium es probablemente su apuesta más segura si desea raspar un sitio web con JavaScript o necesita activar algunos elementos en pantalla antes de extraer los datos.
Scrapy es un marco completo de web scraping para todas sus necesidades, ya sea que desee escribir un pequeño rastreador o un rastreador a gran escala que rastree repetidamente Internet en busca de datos actualizados.
Puedes usar Beautiful Soup si eres un principiante o necesitas desarrollar rápidamente un raspador. Cualquiera que sea el marco o la biblioteca que elija, es fácil comenzar a aprender web scraping con Python.
