Non sai quale linguaggio di programmazione scegliere? Beh, per un po' lo sono stato anch'io!
Se sei come me, la paralisi da analisi può essere una vera seccatura... Abbiamo preparato un elenco con le nostre migliori scelte in modo che tu possa smettere di perdere tempo e iniziare ad agire. Non solo riveleremo il linguaggio migliore per il web scrape, ma confronteremo anche i loro punti di forza, di debolezza e i casi d'uso, aiutandoti a prendere una decisione informata.
Non ti faremo perdere tempo, abbiamo riassunto tutto per te.
Quale è La migliore lingua per il Web Scraping?
Python è il miglior linguaggio di programmazione per il web scraping. È facile da usare, dispone di librerie estese come BeautifulSoup e Scrapy, strumenti adatti per lo scraping di pagine Web statiche e dinamiche e codici semplici.
Panoramica
| Linguaggio di programmazione | Punto di forza chiave | Principale debolezza | Le migliori biblioteche | Migliori casi d'uso | Curva di apprendimento |
| Pitone | Ampio ecosistema di librerie di scraping specializzate | Velocità di esecuzione più lenta per progetti su larga scala | Bella zuppa, raschiante | Siti Web statici, integrazione dei dati con NumPy/Panda | Facile per i principianti |
| JavaScript/Node.js | Gestione eccellente dei contenuti dinamici renderizzati con JavaScript | Perdite di memoria nelle attività di scraping di lunga durata | Burattinaio, Cheerio | Applicazioni a pagina singola, app Web moderne | Moderare |
| Rubino | Potente analisi HTML con la gemma Nokogiri | Concorrenza limitata per operazioni su larga scala | Nokogiri, Meccanizzare | HTML ben strutturato, siti con autenticazione di base | Facile per i principianti |
| Andare | Raschiatura simultanea ad alte prestazioni con goroutine | Ecosistema meno maturo rispetto a Python/JavaScript | Colly, Goquery | Attività di raschiamento parallelo su larga scala | Da moderato ad avanzato |
| Giava | Gestione robusta di HTML non valido con JSoup | Sintassi dettagliata, tempi di sviluppo più lunghi | JSoup, HtmlUnit | Progetti di scraping complessi e di livello aziendale | Ripido |
Primi 5 Linguaggi di programmazione per il Web Scraping
Python è generalmente considerato il linguaggio preferito per quasi tutti i processi coinvolti nel web scraping. Tuttavia, in alcuni scenari, come applicazioni ad alte prestazioni o progetti veloci, utilizzarlo potrebbe non essere l’idea migliore. Controlla quali altri linguaggi di programmazione possono essere un ottimo sostituto.
1. Pitone
Se chiedi a qualche scraper qual è il linguaggio preferito per lo scraping dei dati, è probabile che la maggior parte di loro dirà Python. La maggior parte degli scraper preferisce Python perché è facile da usare, ha ottimi strumenti di web scraping e un enorme ecosistema di elaborazione dei dati. È ottimo sia per i principianti che per gli utenti avanzati.
Caratteristiche principali:
- Facile da usare
- Ampio ecosistema di librerie e strumenti specializzati
- Leggibilità: una sintassi pulita adatta ai principianti
- Forte supporto della comunità e documentazione completa
- Prestazioni decenti per la maggior parte dei progetti di raschiatura
- Gestione efficiente della memoria
- Veloce da imparare, poiché la maggior parte dei contenuti didattici è in Python
Punto più forte: È un fantastico ecosistema con tantissimi strumenti e librerie che semplificano le attività di web scraping.
La più grande debolezza: Alcuni utenti lo considerano troppo lento nell'esecuzione rispetto ad altri linguaggi, come Node.js
Librerie disponibili:
- BeautifulSoup
- Scrapy
- Requests
- Selenium
- Drammaturgo
- lxml
- Urllib3
- Zuppa Meccanica
Quando utilizzare Python per il web scraping:
- Hai bisogno di un linguaggio semplice che tu possa capire rapidamente.
- Siti Web con contenuti prevalentemente statici che possono essere analizzati con BeautifulSoup.
- Alla ricerca di flessibilità e controllo per ottimizzare la logica di scraping e gestire i casi limite.
Quando evitare Python per il web scraping:
- I siti Web fanno molto affidamento su JavaScript per eseguire il rendering di contenuti dinamici, che è più complesso da recuperare.
- Quando hai bisogno di prestazioni e velocità estreme.
- Il team di sviluppo non ha esperienza in Python e il progetto è urgente.
2. JavaScript/Node.js
Node.js è secondo a Python quando si tratta di scegliere un linguaggio per il web scraping. Alcuni utenti lo preferiscono perché sembra essere più leggero e facile da usare ogni volta che devono affrontare un problema. Per coloro che hanno già familiarità con JavaScript potrebbe essere più semplice usarlo, piuttosto che imparare Python. Quindi, alla fine, è una questione di preferenze e quale sei disposto a imparare.
Caratteristiche principali:
- Librerie che estraggono informazioni molto più facilmente nei siti che si caricano dinamicamente.
- Familiarità per sviluppatori web già esperti in JavaScript.
- Ottimo per eseguire semplici attività di raschiatura.
- Modello di programmazione asincrona.
- Tonnellate di tutorial disponibili per imparare a usarlo.
- Buone prestazioni, soprattutto con il runtime Node.js.
Punto più forte: Gestione eccellente di contenuti dinamici e siti Web con rendering JavaScript tramite librerie come Puppeteer e Playwright, che consentono l'automazione del browser e l'interazione con le pagine Web come farebbe un utente reale.
La più grande debolezza: Problemi di gestione della memoria nelle attività di scraping di lunga durata, che potrebbero portare a perdite di memoria e riduzione delle prestazioni nel tempo.
Librerie disponibili:
- Burattinaio
- Drammaturgo
- Cheerio
- Axios
- Jsdom
- Incubo
- Richiesta
- Ho raschiato
Quando utilizzare JavaScript per il web scraping:
- Scraping di siti Web dinamici
- Gestione delle applicazioni a pagina singola
- Integrazione perfetta dei dati raschiati con applicazioni web basate su JavaScript.
Quando evitare JavaScript per il web scraping:
- Scraping di siti web statici
- Team con esperienza limitata nella programmazione asincrona
- Esecuzione di un'elaborazione dei dati che richiede un utilizzo intensivo della CPU, che può essere più efficiente in linguaggi come C++ o Java.
3. Rubino
Ruby è una potente opzione per il web scraping grazie alle sue numerose librerie e gemme perfette sia per attività semplici che complesse. È meno popolare di Node.js e Python, rendendo più difficile trovare tutorial ed esperienze di altri utenti.
Caratteristiche principali:
- Sintassi concisa e leggibile
- Potenti capacità di analisi con librerie come Nokogiri per la gestione di HTML e XML
- Librerie progettate specificamente per il web scraping, come Nogokori e Mechanize
- La libreria Nogokiri è facile da usare e abbastanza intuitiva, perfetta per i principianti.
- Mechanize include tutti gli strumenti necessari per il web scraping.
- Sintassi pulita ed espressiva che promuove leggibilità e manutenibilità
- Disponibilità di framework di web scraping come Kimurai per uno sviluppo semplificato
Punto più forte: Il gioiello Nokogiri, che fornisce un modo potente e flessibile per analizzare documenti HTML e XML, semplificando l'estrazione dei dati con un codice pulito e conciso.
La più grande debolezza: Supporto simultaneo limitato rispetto ad altri linguaggi, che può influire sulle prestazioni nelle operazioni di scraping su larga scala.
Librerie disponibili:
- Nokogiri
- Meccanizzare
- Watir
- HTTParty
- Kimurai
- Vombato
- Anemone
- Spidr
Quando utilizzare Ruby per il web scraping:
- Raschiare pagine statiche
- Gestire frammenti HTML rotti
- Semplici esigenze di web scraping
Quando evitare Ruby per il web scraping:
- Siti Web renderizzati in JavaScript
- Raschiamento simultaneo e parallelo
- Progetti su larga scala o critici in termini di prestazioni.
4. Vai
Per alcuni scraper, Go è considerato un linguaggio di web scraping interessante poiché ha prestazioni elevate ed è stato sviluppato da Google. È perfetto per progetti di scraping su larga scala che richiedono velocità e capacità di elaborazione parallela.
Caratteristiche principali:
- Esecuzione veloce.
- Funzionalità di concorrenza integrate per attività di scraping parallele.
- Possibilità di compilare in un singolo binario per una facile distribuzione.
- Gestione efficiente della memoria.
- Adatto per eseguire più richieste di scraping.
- Ecosistema in crescita di librerie di web scraping come Colly e Goquery.
- Funzionalità come la garbage collection lo rendono ideale per applicazioni ad alte prestazioni.
Punto più forte: Funzionalità di scraping simultaneo ad alte prestazioni, in particolare con la libreria Colly, che supporta la gestione efficiente di attività di scraping su larga scala attraverso goroutine e canali.
La più grande debolezza: Ecosistema meno maturo per il web scraping rispetto a Python o JavaScript, con meno librerie e strumenti specializzati disponibili.
Librerie disponibili:
- Colly
- Goquery
- Minestra
- Asta
- Chromedp
- Furetto
- Geziyor
- Gocrawl
Quando utilizzare Go per il web scraping:
- Raschiare più siti contemporaneamente.
- Client API stabile e di facile manutenzione per questioni HTTP.
- Creazione di bot di web scraping.
Quando evitare il web scraping:
- Prototipazione rapida e sperimentazione
- Scraping di siti Web con esigenze complesse di estrazione dei dati
- Progetti che dipendono fortemente da librerie di analisi di nicchia o di elaborazione dati
5. Giava
L'ampio ecosistema, la stabilità e la robustezza di Java lo rendono adatto al web scraping. Conta su un'ampia gamma di librerie, come JSoup e HtmlUnit, che forniscono potenti strumenti per l'analisi dell'HTML e l'automazione delle interazioni del browser, rendendolo ideale per progetti di scraping complessi e su larga scala.
Caratteristiche principali:
- Le sue funzioni sono facili da estendere.
- Disponibilità di potenti strumenti per automatizzare i browser web.
- Forti principi di tipizzazione e programmazione orientata agli oggetti.
- Programmazione parallela, ideale per attività di web scraping su larga scala.
- Librerie con funzionalità avanzate per lo scraping.
- Multithreading avanzato e concorrenza.
- Compatibilità multipiattaforma e un'ampia comunità di sviluppatori.
Punto più forte: Librerie robuste come JSoup per gestire in modo efficace HTML non valido e HtmlUnit per fornire funzionalità browser senza GUI, consentendo l'interazione e il test completi delle pagine Web.
La più grande debolezza: Linguaggio relativamente complesso, con sintassi dettagliata e una curva di apprendimento ripida. Un po' impegnativo sviluppare e mantenere gli script rispetto a linguaggi più concisi.
Librerie disponibili:
- JSoup
- HtmlUnit
- Selenio WebDriver
- Apache HttpClient
- Gita
- Crawler4j
- WebMagic
- Ereditrice
Quando utilizzare Java per il web scraping:
- Estrazione di dati da documenti HTML e XML.
- Semplici attività di web scraping che richiedono meno risorse.
- O forse sei uno sviluppatore Java con tantissima esperienza.
Quando evitare Java per il web scraping:
- Progetti in cui la velocità è fondamentale.
- Prototipazione rapida e sperimentazione.
- Scraping in tempo reale critico per le prestazioni.
