Tidak yakin bahasa pemrograman mana yang harus dipilih? Ya, untuk sementara waktu, saya juga demikian!
Jika Anda seperti saya, kelumpuhan analisis bisa sangat menyusahkan… Kami telah menyiapkan daftar pilihan utama kami sehingga Anda dapat berhenti membuang waktu dan mulai mengambil tindakan. Kami tidak hanya akan mengungkapkan bahasa terbaik untuk web scrape, namun kami juga akan membandingkan kekuatan, kelemahan, dan kasus penggunaannya, sehingga membantu Anda membuat keputusan yang tepat.
Kami tidak akan menyia-nyiakan waktu Anda, karena kami telah merangkum semuanya untuk Anda.
Apakah yang Bahasa Terbaik untuk Pengikisan Web?
Python adalah bahasa pemrograman terbaik untuk web scraping. Mudah digunakan, memiliki perpustakaan yang luas seperti BeautifulSoup dan Scrapy, alat yang cocok untuk menggores halaman web dinamis dan statis serta kode sederhana.
Ringkasan
| Bahasa pemrograman | Kunci kekuatan | Kelemahan Utama | Perpustakaan Teratas | Kasus Penggunaan Terbaik | Kurva Pembelajaran |
| ular piton | Ekosistem perpustakaan pengikisan khusus yang luas | Kecepatan eksekusi lebih lambat untuk proyek skala besar | Sup Cantik, Bergores | Situs web statis, integrasi data dengan NumPy/Pandas | Mudah untuk pemula |
| JavaScript/Node.js | Penanganan yang sangat baik terhadap konten dinamis yang dirender JavaScript | Kebocoran memori dalam tugas pengikisan yang sudah berjalan lama | Dalang, Cheerio | Aplikasi satu halaman, aplikasi web modern | Sedang |
| Rubi | Penguraian HTML yang kuat dengan permata Nokogiri | Konkurensi terbatas untuk operasi skala besar | Nokogiri, Mekanisasi | HTML terstruktur dengan baik, situs dengan otentikasi dasar | Mudah untuk pemula |
| Pergi | Pengikisan serentak berkinerja tinggi dengan goroutine | Ekosistem yang kurang matang dibandingkan dengan Python/JavaScript | Colly, Goquery | Tugas pengikisan paralel berskala besar | Sedang hingga Mahir |
| Jawa | Penanganan yang kuat terhadap HTML yang salah format dengan JSoup | Sintaks verbose, waktu pengembangan lebih lama | JSoup, HtmlUnit | Proyek pengikisan yang kompleks dan tingkat perusahaan | Curam |
5 teratas Bahasa Pemrograman untuk Web Scraping
Python umumnya dianggap sebagai bahasa pilihan untuk hampir semua proses yang terlibat dalam web scraping. Namun, dalam beberapa skenario seperti aplikasi berkinerja tinggi atau proyek cepat, menggunakannya mungkin bukan ide terbaik. Periksa bahasa pemrograman lain mana yang bisa menjadi pengganti yang bagus.
1. ular piton
Jika Anda bertanya kepada scraper mana pun tentang bahasa yang mereka gunakan untuk menggores data, kemungkinan besar mereka akan menjawab Python. Kebanyakan scraper lebih memilih Python karena mudah digunakan, memiliki alat web scraping yang hebat, dan ekosistem pemrosesan data yang besar. Ini bagus untuk pemula dan pengguna tingkat lanjut.
Fitur utama:
- Mudah digunakan
- Ekosistem perpustakaan dan alat khusus yang luas
- Keterbacaan: Sintaks bersih yang ramah bagi pemula
- Dukungan komunitas yang kuat dan dokumentasi yang komprehensif
- Performa yang layak untuk sebagian besar proyek scraping
- Manajemen memori yang efisien
- Cepat dipelajari, karena sebagian besar konten pendidikan menggunakan Python
Poin terkuat: Ekosistemnya yang hebat dengan banyak alat dan perpustakaan yang menyederhanakan tugas web scraping.
Kelemahan terbesar: Beberapa pengguna menganggapnya terlalu lambat dalam eksekusi dibandingkan dengan bahasa lain, seperti Node.js
Perpustakaan yang tersedia:
- Sup Cantik
- tergores
- Permintaan
- Selenium
- Dramawan
- lxml
- Urllib3
- Sup Mekanis
Kapan menggunakan Python untuk web scraping:
- Anda memerlukan bahasa lugas yang dapat Anda pahami dengan cepat.
- Situs web dengan sebagian besar konten statis yang dapat diurai dengan BeautifulSoup.
- Mencari fleksibilitas dan kontrol untuk menyempurnakan logika scraping dan menangani kasus edge.
Kapan harus menghindari Python untuk web scraping:
- Situs web sangat bergantung pada JavaScript untuk merender konten dinamis, yang lebih rumit untuk dikikis.
- Saat Anda membutuhkan performa dan kecepatan ekstrim.
- Tim pengembangan tidak memiliki keahlian Python dan proyek ini sensitif terhadap waktu.
2. JavaScript/Node.js
Node.js berada di urutan kedua setelah Python dalam hal memilih bahasa untuk web scraping. Beberapa pengguna lebih menyukainya karena terlihat lebih ringan dan mudah digunakan kapan pun mereka menghadapi masalah. Bagi yang sudah familiar dengan JavaScript mungkin akan lebih mudah menggunakannya, dibandingkan mempelajari Python. Jadi, pada akhirnya, ini soal preferensi dan mana yang ingin Anda pelajari.
Fitur utama:
- Perpustakaan yang mengekstrak informasi lebih mudah di situs yang memuat secara dinamis.
- Keakraban bagi pengembang web yang sudah mahir dalam JavaScript.
- Bagus untuk melakukan tugas pengikisan sederhana.
- Model pemrograman asinkron.
- Banyak tutorial tersedia untuk mempelajari cara menggunakannya.
- Performa bagus, terutama dengan runtime Node.js.
Poin terkuat: Penanganan yang sangat baik terhadap konten dinamis dan situs web yang dirender JavaScript melalui perpustakaan seperti Puppeteer dan Playwright, yang memungkinkan otomatisasi browser dan interaksi dengan halaman web seperti yang dilakukan pengguna sebenarnya.
Kelemahan terbesar: Masalah manajemen memori dalam tugas scraping yang berjalan lama, berpotensi menyebabkan kebocoran memori dan penurunan kinerja seiring waktu.
Perpustakaan yang tersedia:
- Dalang
- Dramawan
- ceria
- aksio
- Jsdom
- Mimpi buruk
- Meminta
- Tergores
Kapan menggunakan JavaScript untuk web scraping:
- Mengikis situs web dinamis
- Menangani aplikasi satu halaman
- Mengintegrasikan data bekas secara mulus dengan aplikasi web berbasis JavaScript.
Kapan harus menghindari JavaScript untuk web scraping:
- Mengikis situs web statis
- Tim dengan pengalaman terbatas dalam pemrograman asinkron
- Melakukan pemrosesan data intensif CPU, yang mungkin lebih efisien dalam bahasa seperti C++ atau Java.
3. rubi
Ruby adalah pilihan yang ampuh untuk web scraping karena banyaknya perpustakaan dan permata yang sempurna untuk tugas sederhana dan kompleks. Ini kurang populer dibandingkan Node.js dan Python, sehingga lebih sulit untuk menemukan tutorial dan pengalaman pengguna lain.
Fitur utama:
- Sintaks yang ringkas dan mudah dibaca
- Kemampuan parsing yang kuat dengan perpustakaan seperti Nokogiri untuk menangani HTML dan XML
- Perpustakaan yang dirancang khusus untuk web scraping, seperti Nogokori dan Mechanize
- Library Nogokiri mudah digunakan dan cukup sederhana, cocok untuk pemula.
- Mekanisasi mencakup semua alat yang diperlukan untuk pengikisan web.
- Sintaks yang bersih dan ekspresif yang meningkatkan keterbacaan dan pemeliharaan
- Ketersediaan kerangka web scraping seperti Kimurai untuk pengembangan yang disederhanakan
Poin terkuat: Permata Nokogiri, yang menyediakan cara yang ampuh dan fleksibel untuk mengurai dokumen HTML dan XML, membuatnya mudah untuk mengekstrak data dengan kode yang bersih dan ringkas.
Kelemahan terbesar: Dukungan konkurensi terbatas dibandingkan dengan bahasa lain, yang dapat memengaruhi performa dalam operasi scraping skala besar.
Perpustakaan yang tersedia:
- Nokogiri
- Mekanisasi
- Watir
- pesta HTTP
- Kimurai
- Wombat
- Anemon
- Spidr
Kapan menggunakan Ruby untuk web scraping:
- Menggores halaman statis
- Berurusan dengan fragmen HTML yang rusak
- Kebutuhan pengikisan web sederhana
Kapan harus menghindari Ruby untuk web scraping:
- Situs web yang dirender dalam JavaScript
- Pengikisan secara bersamaan dan paralel
- Proyek berskala besar atau sangat penting bagi kinerja.
4. Pergi
Untuk beberapa scraper, Go dianggap sebagai bahasa web scraping yang menarik karena memiliki kinerja tinggi dan dikembangkan oleh Google. Ini sempurna untuk proyek pengikisan skala besar yang memerlukan kecepatan dan kemampuan pemrosesan paralel.
Fitur utama:
- Eksekusi cepat.
- Fitur konkurensi bawaan untuk tugas pengikisan paralel.
- Kemampuan untuk mengkompilasi ke biner tunggal untuk kemudahan penerapan.
- Manajemen memori yang efisien.
- Cocok untuk menjalankan beberapa permintaan pengikisan.
- Ekosistem perpustakaan web scraping yang berkembang seperti Colly dan Goquery.
- Fitur seperti pengumpulan sampah membuatnya ideal untuk aplikasi berkinerja tinggi.
Poin terkuat: Kemampuan pengikisan serentak berperforma tinggi, khususnya dengan pustaka Colly, yang mendukung penanganan tugas pengikisan skala besar secara efisien melalui goroutine dan saluran.
Kelemahan terbesar: Ekosistem yang kurang matang untuk web scraping dibandingkan dengan Python atau JavaScript, dengan lebih sedikit perpustakaan dan alat khusus yang tersedia.
Perpustakaan yang tersedia:
- Colly
- goquery
- Sup
- tongkat
- Chromedp
- Musang
- Geziyor
- perayapan
Kapan menggunakan Go untuk web scraping:
- Menggores beberapa situs secara bersamaan.
- Klien API yang stabil dan mudah dipelihara untuk masalah HTTP.
- Membangun bot pengikis web.
Kapan harus menghindari Go for web scraping:
- Pembuatan prototipe dan eksperimen cepat
- Mengikis situs web dengan kebutuhan ekstraksi data yang kompleks
- Proyek sangat bergantung pada penguraian khusus atau perpustakaan pemrosesan data
5. Jawa
Ekosistem Java yang luas, stabilitas dan ketahanan membuatnya cocok untuk web scraping. Ini mengandalkan berbagai perpustakaan, seperti JSoup dan HtmlUnit, yang menyediakan alat canggih untuk mengurai HTML dan mengotomatiskan interaksi browser, menjadikannya ideal untuk proyek scraping yang kompleks dan berskala besar.
Fitur utama:
- Fungsinya mudah diperluas.
- Ketersediaan alat canggih untuk mengotomatisasi browser web.
- Prinsip pengetikan yang kuat dan pemrograman berorientasi objek.
- Pemrograman paralel, ideal untuk tugas web scraping skala besar.
- Perpustakaan dengan kemampuan canggih untuk scraping.
- Multithreading dan konkurensi tingkat lanjut.
- Kompatibilitas lintas platform dan komunitas pengembang yang besar.
Poin terkuat: Pustaka yang kuat seperti JSoup untuk menangani HTML yang salah format secara efektif, dan HtmlUnit untuk menyediakan fungsionalitas browser tanpa GUI, memungkinkan interaksi dan pengujian halaman web yang komprehensif.
Kelemahan terbesar: Bahasa yang relatif kompleks, dengan sintaksis yang panjang dan kurva pembelajaran yang curam. Agak menantang untuk mengembangkan dan memelihara skrip dibandingkan dengan bahasa yang lebih ringkas.
Perpustakaan yang tersedia:
- JSoup
- HtmlUnit
- Selenium WebDriver
- Apache HttpClient
- Bertamasya
- Perayap4j
- WebSihir
- pewaris
Kapan menggunakan Java untuk web scraping:
- Mengikis data dari dokumen HTML dan XML.
- Tugas pengikisan web sederhana yang memerlukan lebih sedikit sumber daya.
- Atau mungkin Anda seorang pengembang Java dengan banyak pengalaman.
Kapan harus menghindari Java untuk web scraping:
- Proyek yang mengutamakan kecepatan.
- Pembuatan prototipe dan eksperimen cepat.
- Pengikisan real-time yang sangat penting bagi kinerja.
