Scrapy против Beautiful Soup | Web Scraping Tutorial 2024

Веб-скрейпинг — это необходимый навык для тех, кто хочет собирать данные из интернета для анализа, исследований или бизнес-аналитики. Два из самых популярных инструментов для веб-скрейпинга на Python — это Scrapy и Beautiful Soup. В этом руководстве мы сравним эти инструменты, изучим их функции и покажем, как эффективно их использовать. Кроме того, мы обсудим, как справляться с CAPTCHA во время скрейпинга, рекомендую некоторые советы как надежное решение.

Что такое веб-скрейпинг?

Веб-скрейпинг включает в себя извлечение данных с веб-сайтов, что позволяет пользователям собирать информацию, доступную в интернете. Эти данные могут включать текст, изображения, видео и целые базы данных. Веб-скрейпинг особенно полезен для таких задач, как анализ данных, исследование рынка, сравнение цен и многое другое. С правильными инструментами и методами вы можете автоматизировать процесс сбора информации из множества источников быстро и эффективно.

Основные компоненты веб-скрейпинга:

• Парсинг HTML: Извлечение данных из структуры HTML веб-страниц.
• HTTP-запросы: Отправка запросов на веб-серверы для получения веб-страниц.
• Хранение данных: Сохранение извлеченных данных в структурированном формате, таком как CSV, JSON или базы данных.
• Автоматизация: Использование скриптов или инструментов для автоматизации процесса извлечения данных.

Сталкиваетесь с повторяющимися неудачами при решении раздражающих CAPTCHA?

Откройте для себя бесшовное автоматическое решение CAPTCHA с помощью технологии Capsolver AI-powered Auto Web Unblock!

Получите свой бонусный код для лучших решений CAPTCHA; CapSolver: WEBS. После его активации вы получите дополнительный бонус в размере 5% после каждого пополнения, без ограничений.

Scrapy vs. Beautiful Soup: Быстрое сравнение

Если вы не хотите читать длинную версию, вот быстрое и простое сравнение, которое проведет вас через самое интуитивное сравнение Scrapy и Beautiful Soup в веб-скрейпинге:

Scrapy — это полноценный фреймворк для веб-скрейпинга, предназначенный для крупномасштабных проектов по извлечению данных. Он превосходит в скорости и эффективности и включает встроенную поддержку веб-краулинга, что делает его идеальным для сложных и обширных задач скрейпинга. Благодаря асинхронной обработке Scrapy может обрабатывать несколько запросов одновременно, значительно ускоряя процесс скрейпинга. Он также предоставляет мощные инструменты для извлечения данных и возможности настройки через middleware и pipelines.

Beautiful Soup, с другой стороны, это библиотека для парсинга, которая лучше всего подходит для небольших, простых задач скрейпинга. Она не включает встроенные возможности краулинга, но хорошо интегрируется с другими библиотеками, такими как requests, для получения веб-страниц. Beautiful Soup известна своей простотой и легкостью использования, что делает ее идеальной для быстрых задач, где нужно извлечь данные из HTML или XML документов без необходимости в продвинутых функциях.

Когда использовать Scrapy:

• Крупномасштабные проекты по скрейпингу
• Необходимость встроенного краулинга и асинхронной обработки
• Сложные требования к извлечению и обработке данных
• Проекты, требующие обширной настройки

Когда использовать Beautiful Soup:

• Небольшие, простые задачи скрейпинга
• Быстрое извлечение данных из HTML или XML
• Простые проекты, где приоритетом является легкость использования
• Комбинирование с другими библиотеками для базовых нужд веб-скрейпинга

Что такое Scrapy в веб-скрейпинге

Scrapy — это open-source фреймворк на Python, разработанный для упрощения веб-скрейпинга. Он позволяет разработчикам создавать надежных и масштабируемых пауков с полным набором встроенных функций.

Хотя библиотеки, такие как Requests для HTTP-запросов, BeautifulSoup для парсинга данных и Selenium для работы с сайтами на JavaScript, являются самостоятельными опциями, Scrapy интегрирует все эти функции в единый фреймворк.

Scrapy включает:

• HTTP-соединения: Эффективное управление HTTP-запросами и ответами.
• Селекторы: Поддержка CSS-селекторов и XPath-выражений для извлечения данных с веб-страниц.
• Экспорт данных: Экспорт данных в различные форматы, включая CSV, JSON, JSON lines и XML.
• Опции хранения: Хранение данных на FTP, S3 и локальных файловых системах.
• Middleware: Поддержка middleware для облегчения интеграций и пользовательской обработки.
• Управление сессиями: Бесшовное управление куки и сессиями.
• Рендеринг JavaScript: Использование Scrapy Splash для рендеринга контента на JavaScript.
• Механизм повторных попыток: Автоматические повторные попытки для неудавшихся запросов.
• Конкурентность: Эффективное управление параллельными запросами.
• Краулинг: Встроенные возможности для краулинга веб-сайтов.

Кроме того, активное сообщество Scrapy разработало множество расширений для дальнейшего улучшения его возможностей, позволяя разработчикам настраивать инструмент под свои специфические нужды скрейпинга.

Начало работы с Scrapy:

1. Установите Scrapy:

   bash Copy

   pip install scrapy

2. Создайте новый проект Scrapy:

   bash Copy

   scrapy startproject myproject
   cd myproject
   scrapy genspider example example.com

3. Определите паука:
   Отредактируйте файл example.py в директории spiders:

   python Copy

   import scrapy
   
   class ExampleSpider(scrapy.Spider):
       name = 'example'
       start_urls = ['http://example.com']
   
       def parse(self, response):
           for title in response.css('title::text').getall():
               yield {'title': title}

4. Запустите паука:

   bash Copy

   scrapy crawl example

Beautiful Soup: Библиотека для веб-скрейпинга

Beautiful Soup — это библиотека, которая упрощает извлечение информации с веб-страниц. Она работает поверх HTML или XML парсера и предоставляет удобные Python-идиомы для итерации, поиска и модификации дерева разбора.

Начало работы с Beautiful Soup:

1. Установите Beautiful Soup и Requests:
   bash Copy

   pip install beautifulsoup4 requests

2. Напишите простой скрейпер:
   python Copy

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   URL = 'http://example.com'
   page = requests.get(URL)
   soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
   
   titles = soup.find_all('title')
   for title in titles:
       print(title.get_text())

Можно ли использовать Scrapy и Beautiful Soup вместе?

Абсолютно! Scrapy и Beautiful Soup можно использовать вместе, чтобы воспользоваться преимуществами обоих инструментов, хотя это может потребовать некоторой настройки. Scrapy — это всеобъемлющий фреймворк для веб-скрейпинга со своими инструментами для парсинга, но интеграция Beautiful Soup может улучшить его возможности, особенно при работе с сложным или плохо структурированным HTML.

В callback-функциях Scrapy вы можете использовать Beautiful Soup для извлечения конкретных элементов или более эффективного изменения содержимого HTML. Эта комбинация особенно