不确定选择哪种编程语言？好吧，有一段时间，我也是！
如果您和我一样，分析瘫痪可能真的很痛苦……我们准备了一份最佳选择列表，以便您不再浪费时间并开始采取行动。我们不仅会揭示最适合网络抓取的语言，还会比较它们的优点、缺点和用例，帮助您做出明智的决定。
我们不会浪费您的时间，因为我们已经为您总结了所有内容。
是什么 最适合网页抓取的语言?
Python 是网页抓取的最佳编程语言。它易于使用，拥有 BeautifulSoup 和 Scrapy 等丰富的库、适合抓取动态和静态网页的工具以及简单的代码。
概述
| 编程语言 | 关键优势 | 主要弱点 | 顶级图书馆 | 最佳用例 | 学习曲线 |
| Python | 广泛的专业抓取库生态系统 | 大型项目执行速度较慢 | BeautifulSoup，Scrapy | 静态网站，与 NumPy/Pandas 的数据集成 | 适合初学者 |
| JavaScript/Node.js | 出色地处理动态、JavaScript 呈现的内容 | 长时间运行的抓取任务中的内存泄漏 | 木偶师，Cheerio | 单页应用程序、现代 Web 应用程序 | 缓和 |
| 红宝石 | 使用 Nokogiri gem 进行强大的 HTML 解析 | 大规模操作的并发性有限 | 锯木切，机械化 | 结构良好的 HTML，具有基本身份验证的网站 | 适合初学者 |
| 去 | 使用 goroutines 实现高性能并发抓取 | 与 Python/JavaScript 相比，生态系统不太成熟 | 科利·戈奎里 | 大规模并行抓取任务 | 中度至高级 |
| 爪哇 | 使用 JSoup 强力处理格式错误的 HTML | 语法冗长，开发时间较长 | JSoup、HtmlUnit | 企业级、复杂的抓取项目 | 陡 |
前5 用于网页抓取的编程语言
Python 被普遍认为是几乎所有涉及网络抓取过程的首选语言。然而，在某些情况下，例如高性能应用程序或快速项目，使用 Python 可能不是最好的选择。查看哪些其他编程语言可以成为很好的替代品。
1. Python
如果你问任何抓取工具他们抓取数据的首选语言，他们中的大多数人可能会说 Python。大多数抓取工具更喜欢 Python，因为它易于使用，拥有出色的网页抓取工具和庞大的数据处理生态系统。它对初学者和高级用户都很有用。
主要特征：
- 便于使用
- 广泛的专业库和工具生态系统
- 可读性：清晰的语法，适合初学者
- 强大的社区支持和全面的文档
- 对于大多数抓取项目来说，性能不错
- 高效的内存管理
- 学习速度很快，因为大多数教育内容都是用 Python 编写的
最强点： 它的生态系统非常强大，拥有大量的工具和库，可以简化网络抓取任务。
最大弱点： 有些用户认为与其他语言（如 Node.js）相比，它的执行速度太慢
可用的库：
- BeautifulSoup
- Scrapy
- Requests
- Selenium
- 剧作家
- xml文件
- Urllib3
- 机械汤
何时使用 Python 进行网页抓取：
- 您需要一种能够快速理解的简单语言。
- 主要包含静态内容的网站可以用 BeautifulSoup 进行解析。
- 寻求灵活性和控制力来微调抓取逻辑并处理边缘情况。
何时应避免使用 Python 进行网页抓取：
- 这些网站严重依赖 JavaScript 来呈现动态内容，而这使其抓取起来更加复杂。
- 当您需要极高的性能和速度时。
- 开发团队缺乏 Python 专业知识，并且项目时间紧迫。
2. JavaScript/Node.js
在选择用于网页抓取的语言时，Node.js 排在 Python 之后。一些用户更喜欢它，因为它似乎更轻量，并且在遇到问题时易于使用。对于那些已经熟悉 JavaScript 的人来说，使用它比学习 Python 更容易。所以，归根结底，这是一个偏好问题，你愿意学习哪一个。
主要特征：
- 在动态加载的网站中更容易提取信息的库。
- 熟悉 JavaScript 的 Web 开发人员。
- 非常适合执行简单的抓取任务。
- 异步编程模型。
- 有大量教程可供学习如何使用它。
- 性能良好，尤其是在 Node.js 运行时。
最强点： 通过 Puppeteer 和 Playwright 等库出色地处理动态内容和 JavaScript 呈现的网站，从而实现浏览器自动化并像真实用户一样与网页进行交互。
最大弱点： 长时间运行的抓取任务中的内存管理问题，可能会导致内存泄漏和性能随着时间的推移而下降。
可用的库：
- 傀儡师
- 剧作家
- 凯里欧
- Axios
- 杰斯多姆
- 恶梦
- 要求
- 抓取
何时使用 JavaScript 进行网页抓取：
- 抓取动态网站
- 处理单页应用程序
- 将抓取的数据与基于 JavaScript 的 Web 应用程序无缝集成。
何时应避免使用 JavaScript 进行网页抓取：
- 抓取静态网站
- 异步编程经验有限的团队
- 执行 CPU 密集型数据处理，这在 C++ 或 Java 等语言中可能会更高效。
3. Ruby
Ruby 是网页抓取的强大选择，因为它拥有大量库和 gem，非常适合简单和复杂的任务。它不如 Node.js 和 Python 那么流行，因此很难找到其他用户的教程和经验。
主要特征：
- 简洁易读的语法
- 具有 Nokogiri 等库的强大解析功能，可用于处理 HTML 和 XML
- 专为网页抓取而设计的库，例如 Nogokori 和 Mechanize
- Nogokiri 库易于使用且相当简单，非常适合初学者。
- Mechanize 包含网页抓取所需的所有工具。
- 清晰且富有表现力的语法，可提高可读性和可维护性
- 可以使用 Kimurai 等 Web 抓取框架来简化开发
最强点： Nokogiri gem，提供了一种强大而灵活的方式来解析 HTML 和 XML 文档，从而可以轻松地使用干净简洁的代码提取数据。
最大弱点： 与其他语言相比，并发支持有限，这会影响大规模抓取操作的性能。
可用的库：
- 锯
- 机械化
- 瓦提尔
- HTTParty
- 木村井
- 袋熊
- 银莲花
- 蜘蛛
何时使用 Ruby 进行网页抓取：
- 抓取静态页面
- 处理损坏的 HTML 片段
- 简单的网页抓取需求
何时应避免使用 Ruby 进行网页抓取：
- 使用 JavaScript 呈现的网站
- 并发和并行抓取
- 大型或性能至关重要的项目。
4. 去
对于一些抓取工具来说，Go 是一种有趣的网页抓取语言，因为它性能高，而且是由 Google 开发的。它非常适合需要速度和并行处理能力的大型抓取项目。
主要特征：
- 执行速度快。
- 内置并发功能，用于并行抓取任务。
- 能够编译为单个二进制文件以便于部署。
- 高效的内存管理。
- 适合执行多个抓取请求。
- Colly 和 Goquery 等网络抓取库的生态系统不断发展。
- 垃圾收集等功能使其成为高性能应用程序的理想选择。
最强点： 高性能并发抓取功能，特别是使用 Colly 库，支持通过 goroutines 和通道高效处理大规模抓取任务。
最大弱点： 与 Python 或 JavaScript 相比，网络抓取的生态系统不太成熟，可用的专门库和工具较少。
可用的库：
- 科利
- 戈克利
- 汤
- 杆
- 铬酸钾
- 雪貂
- 盖齐尤尔
- 戈克拉夫
何时使用 Go 进行网页抓取：
- 同时抓取多个站点。
- 稳定且易于维护的 HTTP 事务 API 客户端。
- 构建网络抓取机器人。
何时应避免使用 Go 进行网页抓取：
- 快速原型设计和实验
- 爬取具有复杂数据提取需求的网站
- 严重依赖细分解析或数据处理库的项目
5. Java
Java 拥有广泛的生态系统、稳定性和稳健性，非常适合网页抓取。它依赖各种库，例如 JSoup 和 HtmlUnit，提供强大的工具来解析 HTML 并自动化浏览器交互，非常适合复杂的大型抓取项目。
主要特征：
- 其功能易于扩展。
- 提供强大的工具来自动化网络浏览器。
- 强类型和面向对象编程原则。
- 并行编程，非常适合大规模网络抓取任务。
- 具有高级抓取功能的库。
- 高级多线程和并发。
- 跨平台兼容性和庞大的开发者社区。
最强点： 强大的库如 JSoup 可以有效地处理格式错误的 HTML，而 HtmlUnit 可以提供无 GUI 的浏览器功能，从而实现全面的网页交互和测试。
最大弱点： 相对复杂的语言，语法冗长，学习难度高。与更简洁的语言相比，开发和维护脚本有点困难。
可用的库：
- 汤
- html单元
- 硒网络驱动程序
- Apache HttpClient
- 思动
- Crawler4j
- 网络魔法
- 百日草
何时使用 Java 进行网页抓取：
- 从 HTML 和 XML 文档中抓取数据。
- 需要较少资源的简单网页抓取任务。
- 或者也许您是一位拥有丰富经验的 Java 开发人员。
何时应避免使用 Java 进行网页抓取：
- 速度至关重要的项目。
- 快速原型设计和实验。
- 性能至关重要的实时抓取。
