Não tem certeza de qual linguagem de programação escolher? Bem, por um tempo, eu também fiquei!
Se você é como eu, a paralisia da análise pode ser uma verdadeira dor… Preparamos uma lista com nossas principais escolhas para que você pare de perder tempo e comece a agir. Não apenas revelaremos a melhor linguagem para web scrape, mas também compararemos seus pontos fortes, fracos e casos de uso, ajudando você a tomar uma decisão informada.
Não vamos perder seu tempo, pois resumimos tudo para você.
O que é Melhor linguagem para web scraping?
Python é a melhor linguagem de programação para web scraping. É fácil de usar, possui extensas bibliotecas como BeautifulSoup e Scrapy, ferramentas adequadas para raspagem de páginas web dinâmicas e estáticas e códigos simples.
Visão geral
| Linguagem de programação | Força principal | Fraqueza Principal | Principais bibliotecas | Melhores casos de uso | Curva de aprendizado |
| Pitão | Extenso ecossistema de bibliotecas especializadas em scraping | Velocidade de execução mais lenta para projetos de grande escala | LindaSopa, Scrapy | Sites estáticos, integração de dados com NumPy/Pandas | Fácil para iniciantes |
| JavaScript/Node.js | Excelente manuseio de conteúdo dinâmico renderizado em JavaScript | Vazamentos de memória em tarefas de raspagem de longa duração | Marionetista, Cheerio | Aplicativos de página única, aplicativos web modernos | Moderado |
| Rubi | Análise poderosa de HTML com a gema Nokogiri | Simultaneidade limitada para operações em grande escala | Nokogiri, mecanizar | HTML bem estruturado, sites com autenticação básica | Fácil para iniciantes |
| Ir | Scraping simultâneo de alto desempenho com goroutines | Ecossistema menos maduro em comparação com Python/JavaScript | Colly, Goquery | Tarefas de raspagem paralela e em grande escala | Moderado a Avançado |
| Java | Manipulação robusta de HTML malformado com JSoup | Sintaxe detalhada, tempo de desenvolvimento mais longo | JSoup, HTMLUnit | Projetos de raspagem complexos e de nível empresarial | Íngreme |
Top 5 Linguagens de programação para web scraping
Python é geralmente considerada a linguagem preferida para quase todos os processos envolvidos em web scraping. No entanto, em alguns cenários, como aplicações de alto desempenho ou projetos rápidos, pode não ser a melhor ideia utilizá-lo. Verifique quais outras linguagens de programação podem ser um ótimo substituto.
1. Pitão
Se você perguntar a qualquer raspador sobre sua linguagem preferida para extrair dados, é provável que a maioria deles diga Python. A maioria dos scrapers prefere Python porque é fácil de trabalhar, possui ótimas ferramentas de web scraping e um enorme ecossistema de processamento de dados. É ótimo para iniciantes e usuários avançados.
Características principais:
- Fácil de usar
- Extenso ecossistema de bibliotecas e ferramentas especializadas
- Legibilidade: uma sintaxe limpa e amigável para iniciantes
- Forte suporte da comunidade e documentação abrangente
- Desempenho decente para a maioria dos projetos de scraping
- Gerenciamento eficiente de memória
- Rápido de aprender, já que a maior parte do conteúdo educacional está em Python
Ponto mais forte: Seu grande ecossistema com inúmeras ferramentas e bibliotecas que simplificam as tarefas de web scraping.
Maior fraqueza: Alguns usuários consideram sua execução muito lenta em comparação com outras linguagens, como Node.js.
Bibliotecas disponíveis:
- LindaSopa
- Rasgado
- solicitações de
- Selênio
- Dramaturgo
- lxml
- URLlib3
- Sopa Mecânica
Quando usar Python para web scraping:
- Você precisa de uma linguagem direta que possa descobrir rapidamente.
- Sites com conteúdo principalmente estático que pode ser analisado com BeautifulSoup.
- Procurando flexibilidade e controle para ajustar a lógica de raspagem e lidar com casos extremos.
Quando evitar Python para web scraping:
- Os sites dependem fortemente de JavaScript para renderizar conteúdo dinâmico, que é mais complexo de ser copiado.
- Quando você precisa de desempenho e velocidade extremos.
- A equipe de desenvolvimento não possui conhecimento em Python e o projeto é urgente.
2. JavaScript/Node.js
Node.js fica atrás do Python quando se trata de escolher uma linguagem para web scraping. Alguns usuários preferem porque parece ser mais leve e fácil de usar sempre que enfrentam um problema. Para aqueles que já estão familiarizados com JavaScript podem achar mais fácil usá-lo, em vez de aprender Python. Então, no final das contas, é uma questão de preferência e qual você está disposto a aprender.
Características principais:
- Bibliotecas que extraem informações com muito mais facilidade em sites que carregam dinamicamente.
- Familiaridade para desenvolvedores web já proficientes em JavaScript.
- Ótimo para realizar tarefas simples de raspagem.
- Modelo de programação assíncrona.
- Toneladas de tutoriais disponíveis para aprender como usá-lo.
- Bom desempenho, principalmente com o runtime Node.js.
Ponto mais forte: Excelente manuseio de conteúdo dinâmico e sites renderizados em JavaScript por meio de bibliotecas como Puppeteer e Playwright, que permitem a automação do navegador e a interação com páginas da web como um usuário real faria.
Maior fraqueza: Problemas de gerenciamento de memória em tarefas de raspagem de longa duração, podendo levar a vazamentos de memória e diminuição do desempenho ao longo do tempo.
Bibliotecas disponíveis:
- Marionetista
- Dramaturgo
- Feliz
- Eixos
- Jsdom
- Pesadelo
- Solicitar
- Tenho raspagem
Quando usar JavaScript para web scraping:
- Raspagem de sites dinâmicos
- Lidando com aplicativos de página única
- Integração perfeita de dados extraídos com aplicativos da web baseados em JavaScript.
Quando evitar JavaScript para web scraping:
- Raspar sites estáticos
- Equipes com experiência limitada em programação assíncrona
- Executando processamento de dados com uso intensivo de CPU, que pode ser mais eficiente em linguagens como C++ ou Java.
3. Rubi
Ruby é uma opção poderosa para web scraping devido às suas muitas bibliotecas e joias que são perfeitas para tarefas simples e complexas. É menos popular que Node.js e Python, tornando mais difícil encontrar tutoriais e experiências de outros usuários.
Características principais:
- Sintaxe concisa e legível
- Capacidades poderosas de análise com bibliotecas como Nokogiri para lidar com HTML e XML
- Bibliotecas projetadas especificamente para web scraping, como Nogokori e Mechanize
- A biblioteca Nogokiri é fácil de usar e bastante direta, perfeita para iniciantes.
- Mechanize inclui todas as ferramentas necessárias para web scraping.
- Sintaxe limpa e expressiva que promove legibilidade e facilidade de manutenção
- Disponibilidade de estruturas de web scraping como Kimurai para desenvolvimento simplificado
Ponto mais forte: A gema Nokogiri, que fornece uma maneira poderosa e flexível de analisar documentos HTML e XML, facilitando a extração de dados com código limpo e conciso.
Maior fraqueza: Suporte limitado à simultaneidade em comparação com outras linguagens, o que pode afetar o desempenho em operações de raspagem em grande escala.
Bibliotecas disponíveis:
- Nokogiri
- Mecanizar
- Watir
- HTTParty
- Kimurai
- Vombate
- Anêmona
- Aranha
Quando usar Ruby para web scraping:
- Raspar páginas estáticas
- Lidando com fragmentos HTML quebrados
- Necessidades simples de web scraping
Quando evitar Ruby para web scraping:
- Sites renderizados em JavaScript
- Raspagem simultânea e paralela
- Projetos de grande escala ou de desempenho crítico.
4. Vá
Para alguns scrapers, Go é considerada uma linguagem de web scraping interessante por ter alto desempenho e ter sido desenvolvida pelo Google. É perfeito para projetos de raspagem em grande escala que exigem velocidade e recursos de processamento paralelo.
Características principais:
- Execução rápida.
- Recursos de simultaneidade integrados para tarefas de raspagem paralelas.
- Capacidade de compilar em um único binário para fácil implantação.
- Gerenciamento de memória eficiente.
- Adequado para executar várias solicitações de raspagem.
- Ecossistema crescente de bibliotecas de web scraping como Colly e Goquery.
- Recursos como coleta de lixo o tornam ideal para aplicações de alto desempenho.
Ponto mais forte: Recursos de raspagem simultânea de alto desempenho, especialmente com a biblioteca Colly, que oferece suporte ao manuseio eficiente de tarefas de raspagem em grande escala por meio de goroutines e canais.
Maior fraqueza: Ecossistema menos maduro para web scraping em comparação com Python ou JavaScript, com menos bibliotecas e ferramentas especializadas disponíveis.
Bibliotecas disponíveis:
- Colly
- Consulta
- Sopa
- Haste
- Chromedp
- Furão
- Geziyor
- Gocrawl
Quando usar Go para web scraping:
- Raspar vários sites simultaneamente.
- Cliente API estável e fácil de manter para questões HTTP.
- Construindo bots de web scraping.
Quando evitar ir para web scraping:
- Prototipagem e experimentação rápidas
- Raspar sites com necessidades complexas de extração de dados
- Projetos fortemente dependentes de análise de nicho ou bibliotecas de processamento de dados
5.Java
O extenso ecossistema, estabilidade e robustez do Java o tornam adequado para web scraping. Conta com uma ampla gama de bibliotecas, como JSoup e HtmlUnit, fornecendo ferramentas poderosas para analisar HTML e automatizar as interações do navegador, tornando-o ideal para projetos de scraping complexos e em grande escala.
Características principais:
- Suas funções são fáceis de estender.
- Disponibilidade de ferramentas poderosas para automatizar navegadores web.
- Fortes princípios de digitação e programação orientada a objetos.
- Programação paralela, ideal para tarefas de web scraping em grande escala.
- Bibliotecas com recursos avançados de raspagem.
- Multithreading e simultaneidade avançados.
- Compatibilidade entre plataformas e uma grande comunidade de desenvolvedores.
Ponto mais forte: Bibliotecas robustas como JSoup para lidar com HTML malformado de maneira eficaz e HtmlUnit para fornecer uma funcionalidade de navegador sem GUI, permitindo interação e testes abrangentes de páginas da web.
Maior fraqueza: Linguagem relativamente complexa, com sintaxe detalhada e uma curva de aprendizado acentuada. Um pouco desafiador desenvolver e manter scripts em comparação com linguagens mais concisas.
Bibliotecas disponíveis:
- Jsopa
- Unidade HTML
- Selênio WebDriver
- Apache HttpClient
- Passeio
- Crawler4j
- WebMagic
- Heritriz
Quando usar Java para web scraping:
- Extração de dados de documentos HTML e XML.
- Tarefas simples de web scraping que requerem menos recursos.
- Ou talvez você seja um desenvolvedor Java com muita experiência.
Quando evitar Java para web scraping:
- Projetos onde a velocidade é crítica.
- Prototipagem e experimentação rápidas.
- Scraping em tempo real com desempenho crítico.
