Sie sind sich nicht sicher, welche Programmiersprache Sie wählen sollen? Nun, eine Zeit lang war ich das auch!
Wenn Sie wie ich sind, kann Analyselähmung ein echtes Problem sein … Wir haben eine Liste mit unseren Top-Auswahlen zusammengestellt, damit Sie keine Zeit mehr verschwenden und sofort aktiv werden können. Wir zeigen Ihnen nicht nur die beste Sprache zum Web Scraping, sondern vergleichen auch ihre Stärken, Schwächen und Anwendungsfälle, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können.
Wir verschwenden Ihre Zeit nicht, da wir alles für Sie zusammengefasst haben.
Was ist der Beste Sprache für Web Scraping?
Python ist die beste Programmiersprache für Web Scraping. Sie ist einfach zu verwenden, verfügt über umfangreiche Bibliotheken wie BeautifulSoup und Scrapy sowie Tools, die sich zum Scraping dynamischer und statischer Webseiten und einfacher Codes eignen.
Überblick
| Programmiersprache | Schlüssel-Stärke | Hauptschwäche | Top-Bibliotheken | Beste Anwendungsfälle | Lernkurve |
| Python | Umfangreiches Ökosystem spezialisierter Scraping-Bibliotheken | Langsamere Ausführungsgeschwindigkeit bei Großprojekten | BeautifulSoup, Scrapy | Statische Websites, Datenintegration mit NumPy/Pandas | Einfach für Anfänger |
| JavaScript/Node.js | Hervorragende Handhabung dynamischer, mit JavaScript gerenderter Inhalte | Speicherlecks bei Scraping-Aufgaben mit langer Laufzeit | Puppenspieler, Cheerio | Single-Page-Anwendungen, moderne Web-Apps | Mäßig |
| Rubin | Leistungsstarkes HTML-Parsing mit Nokogiri-Gem | Eingeschränkte Parallelität bei umfangreichen Vorgängen | Nokogiri, Mechanisieren | Gut strukturiertes HTML, Websites mit Basisauthentifizierung | Einfach für Anfänger |
| Gehen | Leistungsstarkes, gleichzeitiges Scraping mit Goroutinen | Weniger ausgereiftes Ökosystem im Vergleich zu Python/JavaScript | Colly, Goquery | Umfangreiche, parallele Scraping-Aufgaben | Mittel bis Fortgeschritten |
| Java | Robuster Umgang mit fehlerhaftem HTML mit JSoup | Ausführliche Syntax, längere Entwicklungszeit | JSoup, HtmlUnit | Komplexe Scraping-Projekte auf Unternehmensebene | Steil |
Top 5 Programmiersprachen für Web Scraping
Python gilt allgemein als die Sprache der Wahl für fast alle Prozesse, die mit Web Scraping zu tun haben. In manchen Szenarien wie Hochleistungsanwendungen oder schnellen Projekten ist es jedoch möglicherweise nicht die beste Idee, sie zu verwenden. Prüfen Sie, welche anderen Programmiersprachen ein guter Ersatz sein können.
1. Python
Wenn Sie einen Scraper nach seiner bevorzugten Sprache zum Scrapen von Daten fragen, werden die meisten wahrscheinlich Python sagen. Die meisten Scraper bevorzugen Python, weil es einfach zu handhaben ist, großartige Web-Scraping-Tools und ein riesiges Ökosystem zur Datenverarbeitung bietet. Es ist sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Benutzer großartig.
Hauptmerkmale:
- Einfach zu verwenden
- Umfangreiches Ökosystem aus spezialisierten Bibliotheken und Tools
- Lesbarkeit: Eine saubere Syntax, die anfängerfreundlich ist
- Starke Community-Unterstützung und umfassende Dokumentation
- Ordentliche Leistung für die meisten Scraping-Projekte
- Effiziente Speicherverwaltung
- Schnell zu erlernen, da die meisten Lerninhalte in Python sind
Stärkster Punkt: Sein großartiges Ökosystem mit unzähligen Tools und Bibliotheken, die Web-Scraping-Aufgaben vereinfachen.
Größte Schwäche: Einige Benutzer halten die Ausführung im Vergleich zu anderen Sprachen wie Node.js für zu langsam
Verfügbare Bibliotheken:
- BeautifulSoup
- Scrapy
- Requests
- Selenium
- Dramatiker
- lxml
- Urllib3
- Mechanische Suppe
Wann Sie Python für Web Scraping verwenden sollten:
- Sie benötigen eine einfache Sprache, die Sie schnell verstehen können.
- Websites mit überwiegend statischem Inhalt, die mit BeautifulSoup analysiert werden können.
- Suchen Sie nach Flexibilität und Kontrolle, um die Scraping-Logik zu optimieren und Randfälle zu behandeln.
Wann Sie Python beim Web Scraping vermeiden sollten:
- Die Websites verlassen sich in hohem Maße auf JavaScript, um dynamische Inhalte darzustellen, deren Scraping schwieriger ist.
- Wenn Sie extreme Leistung und Geschwindigkeit benötigen.
- Dem Entwicklungsteam mangelt es an Python-Kenntnissen und das Projekt ist zeitkritisch.
2. JavaScript/Node.js
Node.js ist nach Python die zweitbeste Sprache für Web Scraping. Manche Benutzer bevorzugen es, da es leichter zu sein scheint und bei Problemen einfacher zu verwenden ist. Wer bereits mit JavaScript vertraut ist, findet es vielleicht einfacher, es zu verwenden, als Python zu lernen. Letztendlich ist es also eine Frage der Präferenz und welche Sprache Sie lernen möchten.
Hauptmerkmale:
- Bibliotheken, die Informationen auf Sites mit dynamischem Laden viel einfacher extrahieren.
- Vertrautheit für Webentwickler, die bereits über JavaScript-Kenntnisse verfügen.
- Ideal für einfache Schabaufgaben.
- Asynchrones Programmiermodell.
- Es stehen zahlreiche Tutorials zum Erlernen der Verwendung zur Verfügung.
- Gute Leistung, insbesondere mit der Node.js-Runtime.
Stärkster Punkt: Hervorragende Handhabung dynamischer Inhalte und mit JavaScript gerenderter Websites durch Bibliotheken wie Puppeteer und Playwright, die eine Browserautomatisierung und Interaktion mit Webseiten wie ein echter Benutzer ermöglichen.
Größte Schwäche: Probleme bei der Speicherverwaltung bei Scraping-Aufgaben mit langer Ausführungsdauer, die möglicherweise im Laufe der Zeit zu Speicherlecks und einer verringerten Leistung führen.
Verfügbare Bibliotheken:
- Puppenspieler
- Dramatiker
- Cheerio
- Axios
- Jsdom
- Alptraum
- Anfrage
- Habe Scraping
Wann Sie JavaScript für Web Scraping verwenden sollten:
- Scraping dynamischer Websites
- Umgang mit Single-Page-Anwendungen
- Nahtlose Integration von Scraped-Daten in JavaScript-basierte Webanwendungen.
Wann Sie JavaScript für Web Scraping vermeiden sollten:
- Scraping statischer Websites
- Teams mit begrenzter Erfahrung in der asynchronen Programmierung
- Durchführen einer CPU-intensiven Datenverarbeitung, die in Sprachen wie C++ oder Java effizienter sein kann.
3. Rubin
Ruby ist eine leistungsstarke Option für Web Scraping, da es viele Bibliotheken und Gems bietet, die sich sowohl für einfache als auch für komplexe Aufgaben eignen. Es ist weniger beliebt als Node.js und Python, was es schwieriger macht, Tutorials und Erfahrungen anderer Benutzer zu finden.
Hauptmerkmale:
- Prägnante und lesbare Syntax
- Leistungsstarke Parsing-Funktionen mit Bibliotheken wie Nokogiri zur Verarbeitung von HTML und XML
- Speziell für Web Scraping entwickelte Bibliotheken wie Nogokori und Mechanize
- Die Nogokiri-Bibliothek ist einfach zu verwenden und recht unkompliziert, perfekt für Anfänger.
- Mechanize umfasst alle für das Web Scraping erforderlichen Tools.
- Saubere und ausdrucksstarke Syntax, die die Lesbarkeit und Wartbarkeit fördert
- Verfügbarkeit von Web Scraping Frameworks wie Kimurai für vereinfachte Entwicklung
Stärkster Punkt: Das Nokogiri-Gem bietet eine leistungsstarke und flexible Möglichkeit zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten und erleichtert das Extrahieren von Daten mit sauberem und prägnantem Code.
Größte Schwäche: Im Vergleich zu anderen Sprachen ist die Unterstützung paralleler Vorgänge eingeschränkt, was die Leistung bei Scraping-Vorgängen im großen Maßstab beeinträchtigen kann.
Verfügbare Bibliotheken:
- Nokogiri
- Mechanisieren
- Watir
- HTTParty
- Kimurai
- Wombat
- Anemone
- Spidr
Wann Sie Ruby für Web Scraping verwenden sollten:
- Scraping statischer Seiten
- Umgang mit defekten HTML-Fragmenten
- Einfache Web Scraping-Anforderungen
Wann Sie Ruby beim Web Scraping vermeiden sollten:
- Websites, die in JavaScript gerendert werden
- Gleichzeitiges und paralleles Scraping
- Große oder leistungskritische Projekte.
4. Gehen
Für einige Scraper gilt Go als interessante Web Scraping-Sprache, da sie eine hohe Leistung bietet und von Google entwickelt wurde. Sie eignet sich perfekt für groß angelegte Scraping-Projekte, die Geschwindigkeit und parallele Verarbeitungsfunktionen erfordern.
Hauptmerkmale:
- Schnelle Ausführung.
- Integrierte Parallelitätsfunktionen für parallele Scraping-Aufgaben.
- Möglichkeit zur Kompilierung in eine einzelne Binärdatei zur einfachen Bereitstellung.
- Effiziente Speicherverwaltung.
- Geeignet für die Ausführung mehrerer Scraping-Anfragen.
- Wachsendes Ökosystem von Web-Scraping-Bibliotheken wie Colly und Goquery.
- Funktionen wie die Garbage Collection machen es ideal für Hochleistungsanwendungen.
Stärkster Punkt: Leistungsstarke gleichzeitige Scraping-Funktionen, insbesondere mit der Colly-Bibliothek, die die effiziente Abwicklung groß angelegter Scraping-Aufgaben durch Goroutinen und Kanäle unterstützt.
Größte Schwäche: Im Vergleich zu Python oder JavaScript ist das Ökosystem für Web Scraping weniger ausgereift, da weniger spezialisierte Bibliotheken und Tools verfügbar sind.
Verfügbare Bibliotheken:
- Colly
- GoQuery - Übersetzung
- Suppe
- Stange
- Chromedp
- Frettchen
- Geziyor
- Gocrawl
Wann Sie Go für Web Scraping verwenden sollten:
- Gleichzeitiges Scraping mehrerer Sites.
- Stabiler und einfach zu wartender API-Client für HTTP-Angelegenheiten.
- Erstellen von Web-Scraping-Bots.
Wann Sie Web Scraping vermeiden sollten:
- Schnelles Prototyping und Experimentieren
- Scraping von Websites mit komplexen Datenextraktionsanforderungen
- Projekte, die stark auf Nischen-Parsing- oder Datenverarbeitungsbibliotheken angewiesen sind
5. Java
Aufgrund seines umfangreichen Ökosystems, seiner Stabilität und Robustheit eignet sich Java gut für Web Scraping. Es basiert auf einer Vielzahl von Bibliotheken wie JSoup und HtmlUnit, die leistungsstarke Tools zum Parsen von HTML und Automatisieren von Browserinteraktionen bieten. Damit eignet es sich ideal für komplexe Scraping-Projekte im großen Maßstab.
Hauptmerkmale:
- Seine Funktionen sind leicht erweiterbar.
- Verfügbarkeit leistungsstarker Tools zur Automatisierung von Webbrowsern.
- Starke Typisierung und Prinzipien der objektorientierten Programmierung.
- Parallele Programmierung, ideal für umfangreiche Web-Scraping-Aufgaben.
- Bibliotheken mit erweiterten Funktionen zum Scraping.
- Erweitertes Multithreading und Parallelität.
- Plattformübergreifende Kompatibilität und eine große Entwickler-Community.
Stärkster Punkt: Robuste Bibliotheken wie JSoup für die effektive Handhabung fehlerhaften HTML-Codes und HtmlUnit für die Bereitstellung einer GUI-losen Browserfunktionalität, die eine umfassende Interaktion und Tests auf Webseiten ermöglicht.
Größte Schwäche: Relativ komplexe Sprache mit ausführlicher Syntax und steiler Lernkurve. Im Vergleich zu prägnanteren Sprachen ist die Entwicklung und Wartung von Skripten etwas anspruchsvoller.
Verfügbare Bibliotheken:
- JSoup
- HTML-Einheit
- Selenium WebDriver
- Apache HttpClient
- Ausflug
- Crawler4j
- WebMagic
- Heritrix
Wann Sie Java für Web Scraping verwenden sollten:
- Scraping von Daten aus HTML- und XML-Dokumenten.
- Einfache Web-Scraping-Aufgaben, die weniger Ressourcen erfordern.
- Oder vielleicht sind Sie ein Java-Entwickler mit jeder Menge Erfahrung.
Wann Sie Java für Web Scraping vermeiden sollten:
- Projekte, bei denen Geschwindigkeit entscheidend ist.
- Schnelles Prototyping und Experimentieren.
- Leistungskritisches Scraping in Echtzeit.
