Лучшие библиотеки веб-парсинга Python 2025 года

Из этого руководства вы узнаете:

• Что такое библиотека для веб-парсинга на Python
• Ключевые факторы, которые следует учитывать при сравнении библиотек для парсинга
• Лучшие доступные библиотеки для парсинга на Python
• Сравнительная таблица, в которой перечислены все проанализированные нами инструменты

Давайте рассмотрим их подробнее!

Что такое библиотека для веб-парсинга на Python?

Библиотека для веб-парсинга на Python — это инструмент, предназначенный для извлечения данных с веб-страниц. В частности, он поддерживает один или все этапы процесса парсинга на Python.

Библиотеки парсинга на Python предлагают функции для связи с веб-серверами, навигации по DOM и взаимодействия с веб-страницами. В частности, эти библиотеки могут отправлять HTTP-запросы, анализировать содержимое HTML и/или отображать и выполнять JavaScript.

Популярные категории этих библиотек включают HTTP-клиенты, универсальные фреймворки и инструменты для работы с headless-браузерами. Первые две категории идеально подходят для извлечения данных со статических страниц, а последняя необходима для парсинга динамических веб-сайтов.

Элементы, которые следует учитывать при сравнении библиотек парсинга Python

Вот ключевые аспекты, которые следует учитывать при сравнении лучших библиотек для веб-парсинга на Python:

• Цель: основная цель или предполагаемое использование библиотеки.
• Функции: основные функции и возможности, предоставляемые инструментом парсинга Python.
• Категория: тип библиотеки (например, HTTP-клиент, автоматизация браузера и т. д.).
• Звезды GitHub: количество звезд, полученных проектом на GitHub и отражающее интерес сообщества.
• Еженедельные загрузки: частота загрузок на pip, указывающая на популярность и использование.
• Частота релизов: как часто выходят обновления или новые версии библиотеки.
• Плюсы: основные сильные стороны и преимущества использования библиотеки для веб-парсинга.
• Минусы: потенциальные ограничения или недостатки библиотеки.

7 лучших библиотек Python для веб-парсинга

Откройте для себя список лучших библиотек для парсинга JavaScript с открытым исходным кодом, выбранных и оцененных на основе критериев, изложенных выше.

Полный набор инструментов можно найти в нашем репозитории для парсинга Python на GitHub.

1. Selenium

Selenium — это библиотека для парсинга Python, которая в основном используется для автоматизации браузеров. Она дает вам все необходимое для взаимодействия с веб-страницами так же, как это сделал бы пользователь. Это делает ее идеальным средством для парсинга динамического контента, требующего выполнения JavaScript.

Selenium поддерживает несколько браузеров, таких как Chrome, Firefox, Safari и Edge, из одного и того же API. Это открывает возможности для нажатия кнопок, наведения курсора на элементы, заполнения форм и многого другого. В библиотеке также есть такие опции, как просмотр в headless-браузере, настраиваемое ожидание и выполнение JavaScript на странице.

Узнайте больше в нашем руководстве по веб-парсингу в Selenium.

🎯 Цель: предоставить высокоуровневый API для автоматизации выполнения браузерами таких задач, как тестирование и парсинг веб-страниц посредством взаимодействия с браузером

⚙️ Особенности:

• Поддержка взаимодействия со многими браузерами, включая Chrome, Firefox, Safari и Edge
• Может запускать браузеры в headless-режиме
• Может нажимать, вводить и выполнять другие действия пользователя с веб-элементами
• Явное и неявное ожидание обработки динамического контента и сложных взаимодействий
• Может делать скриншоты веб-страниц или даже отдельных элементов
• Поддержка интеграции прокси
• Может выполнять код JavaScript в браузере для пользовательских веб-взаимодействий прямо на странице
• Мощный API для управления браузерами, обработки сеансов и многого другого

🧩 Категория: автоматизация браузера

⭐ Звезды на GitHub:  прим. 31,2 тыс.

📥 Загрузки за неделю: прим. 4,7 млн

🗓️ Частота релизов: примерно раз в месяц

👍 Плюсы:

• Самый популярный инструмент автоматизации браузера на Python
• Множество онлайн-уроков, ресурсов, инструкций, видео и т. д.
• Один из самых крупных и активно используемых инструментов

👎 Минусы:

• Менее многофункциональный API по сравнению с более современными инструментами, такими как Playwright
• Механизм явного и неявного ожидания может привести к сбоям в логике
• Медленнее по сравнению с аналогичными инструментами

2. Requests

Requests — это библиотека для выполнения HTTP-запросов, которое является важным этапом веб-парсинга. Благодаря интуитивно понятному и многофункциональному API она упрощает отправку HTTP-запросов и обработку ответов. В частности, она поддерживает все методы HTTP (GET, POSTи т. д.), чтобы вы могли получать контент с веб-страниц и API.

Requests также может управлять файлами cookie, настраивать заголовки, обрабатывать параметры URL-адресов, отслеживать сеансы и многое другое. Поскольку она не поддерживает HTML-парсинг, она обычно используется вместе с такими библиотеками, как Beautiful Soup.

Выполните указания полного руководства, чтобы освоить библиотеку Requests на Python.

🎯 Цель: предоставить интуитивно понятный API для отправки HTTP-запросов на Python

⚙️ Особенности:

• Поддержка всех способов HTTP
• Может повторно использовать установленные соединения для нескольких запросов для экономии ресурсов
• Поддерживает URL-адреса с символами, отличными от ASCII
• Поддерживает интеграцию прокси
• Может сохранять файлы cookie по нескольким запросам
• Поддержка парсинга ответов в формате JSON
• Обеспечивает безопасное соединение путем проверки сертификатов SSL
• Автоматически декодирует содержимое ответа, например сжатие gzip или deflate, чтобы упростить работу с необработанными данными
• Встроенная поддержка базовых и дайджест-методов аутентификации HTTP
• Предоставляет удобный способ управления файлами cookie в формате ключ/значение
• Позволяет эффективно загружать большие файлы или потоки данных, не сохраняя все в памяти
• Поддерживает спуфинг User-Agent

🧩 Категория: HTTP-клиент

⭐ Звезды на GitHub: прим. 52,3 тыс.

📥 Загрузки за неделю: прим. 128,3 млн

🗓️ Частота релизов: каждые несколько месяцев

👍 Плюсы:

• Просто самый популярный HTTP-клиент на Python
• Интуитивный API
• Огромное количество онлайн-ресурсов

👎 Минусы:

• Нет поддержки спуфинга отпечатков TLS
• Требуется HTML-парсер
• Медленнее по сравнению с aiohttp или httpx

3. Beautiful Soup

Beautiful Soup — это библиотека для парсинга документов HTML и XML на языке Python, еще одного ключевого действия при веб-парсинге. После выполнения парсинга она позволяет перемещаться по структуре DOM и управлять ею с помощью простого в освоении API.

В вопросах извлечения данных Beautiful Soup предлагает множество методов выбора HTML-элементов и чтения данных, таких как текст, атрибуты и многое другое. Библиотека веб-парсинга на Python поддерживает различные синтаксические анализаторы HTML и даже может обрабатывать плохо структурированный или искаженный HTML.

Обратите внимание, что она сама не может обрабатывать HTTP-запросы. Поэтому она обычно интегрируется с подобными запросами, как показано в нашем руководстве по парсингу Beautiful Soup.

🎯 Цель: предложить эффективный способ анализа, навигации и управления структурами DOM, созданными из документов HTML и XML

⚙️ Особенности:

• Может парсить документы HTML и XML.
• Поддерживает множество парсеров, таких как lxml, html5libи HTML-парсер, встроенный в Python
• Может находить элементы HTML с помощью селекторов CSS, выражений XPath, имен тегов, атрибутов, текстового содержимого и т. д.
• Может анализировать даже искаженный или плохо структурированный HTML
• Предлагает гибкий API для поиска и навигации по сложным HTML-структурам
• Предоставляет методы извлечения текста, ссылок, изображений и других данных из веб-страницы

🧩 Категория: HTML-парсер

⭐ Звезды GitHub: —

📥 Загрузки за неделю: прим. 29 млн

🗓️ Частота релизов: каждые несколько месяцев

👍 Плюсы:

• Самый распространенный HTML-парсер в Python
• Может интегрироваться с различными базовыми движками HTTP-парсинга
• Множество онлайн-руководств

👎 Минусы:

• Требуется HTTP-клиент, такой как Requests
• Устаревшая документация
• Невозможно интегрировать с движками JavaScript

4. SeleniumBase

SeleniumBase — это улучшенная версия Selenium, оптимизированная для расширенных сценариев веб-автоматизации. Она упрощает автоматизацию браузера благодаря таким функциям, как автоматическая настройка браузера, поддержка аутентифицированных прокси-серверов и способов обхода решений по борьбе с ботами.

Она предоставляет все функциональные возможности Selenium WebDriver и дополнительные функции. Например, она поддерживает интеллектуальное ожидание динамического контента и может обходить меры по борьбе с ботами, такие как капчи.

Посмотрите SeleniumBase в действии.

🎯 Цель: предоставить профессиональный набор инструментов для веб-автоматизации для тестирования и парсинга веб-сайтов

⚙️ Особенности:

• Поддерживает несколько браузеров, вкладок, фреймов и прокси в одном тесте
• Автоматическое интеллектуальное ожидание повышает надежность и предотвращает ошибочную логику
• Может запускать сценарии через аутентифицированные прокси-серверы
• Может запускать тесты с помощью настраиваемого пользовательского агента браузера
• Интегрируется с selenium-wire для проверки запросов браузера
• Можно обходить системы обнаружения ботов и парсинга в режимах UC и CDP
• Может выполнять код JavaScript из вызовов Python
• Может проходить через селектор Shadow DOM
• Возможности обхода капч

🧩 Категория: автоматизация браузера

⭐ Звезды GitHub: прим. 8,8 тыс.

📥 Загрузки за неделю: прим. 200 тыс.

🗓️ Частота релизов: примерно раз в неделю

👍 Плюсы:

• Расширенная версия Selenium, созданная для обхода ограничений
• Включает специальные функции для обхода решений по борьбе с ботами
• Автоматические загрузки браузеров и драйверов

👎 Минусы:

• Содержит множество функций, которые могут оказаться ненужными для простого парсинга
• При извлечении данных из дочерних узлов все еще действуют некоторые ограничения Selenium
• Требует наличия многочисленных зависимых объектов

5. curl_cffi

curl_cffi — это HTTP-клиент, основанный на cURL Impersonate, проекте по имитации поведения браузера при использовании cURL. В нем применяются библиотеки TLS и другие конфигурации, принятые популярными браузерами, с целью имитации отпечатков TLS.

Он помогает обходить меры защиты от парсинга, основанные на подписях браузера. Поскольку curl_cffi основан на asyncio, он также оптимизирован для повышения производительности. Кроме того, он поддерживает HTTP/2 и WebSockets.

🎯 Цель: автоматические HTTP-запросы, которые выглядят как исходящие из браузера, но отправляются без использования браузера

⚙️ Особенности:

• Поддержка имитации отпечатков JA3/TLS и HTTP/2, включая последние версии браузеров и пользовательские отпечатки
• Значительно быстрее, чем requests или httpx и сопоставим по скорости с aiohttp и pycurl
• Имитирует знакомые запросы AP
• Обеспечивает полную поддержку asyncio со встроенной ротацией прокси для каждого запроса
• Включает поддержку HTTP/2, в отличие от requests
• Обеспечивает поддержку WebSocket

🧩 Категория: HTTP-клиент

⭐ Звезды на GitHub: прим. 2,8 тыс. звезд

📥 Загрузки за неделю: прим. 310 тыс.

🗓️ Частота релизов: примерно раз в неделю

👍 Плюсы:

• Может имитировать подписи TLS и отпечатки JA3 нескольких браузеров
• Одновременно походит на requests и httpx и имеет низкоуровневый API, похожий на cURL
• Многофункциональный API с большим количеством функций по сравнению с requests

👎 Минусы:

• Не очень много онлайн-руководств и ресурсов
• Не так популярен, как другие HTTP-клиенты на Python
• Нет поддержки имитации Firefox

6. Playwright

Playwright — это универсальная библиотека headless-браузера для автоматизации веб-браузеров. Ее API доступен на нескольких языках, включая Python. Хотя инструмент изначально был разработан на JavaScript, Python API предлагает набор функций, сопоставимый с его аналогом на JavaScript.

Playwright поддерживает браузеры Chromium, WebKit и Firefox. По сравнению с Selenium он более современный и предоставляет более широкий набор функций. Это делает его отличным выбором для продвинутой веб-автоматизации. Однако он все еще менее известен в сообществе веб-парсинга Python.

🎯 Цель: предложить высокоуровневый API для комплексной автоматизации работы нескольких браузеров в современных веб-приложениях

⚙️ Особенности:

• Кроссбраузерная поддержка Chromium, WebKit и Firefox
• Кроссплатформенное тестирование в Windows, Linux, macOS в режимах headless и headed
• Автоматическое ожидание момента, когда станут доступны действия с элементами
• Встроенная мобильная веб-эмуляция, включая Google Chrome для Android и мобильный Safari
• Интеграция скрытого режима с использованием Playwright Extra
• Поддержка нескольких вкладок, разных источников, уникальных пользователей и изолированных контекстов в одном тесте
• Утверждения, ориентированные на Интернет, с автоматическими повторными попытками до тех пор, пока не будут выполнены условия
• Доверенные события, имитирующие реальное взаимодействие пользователей для более надежных тестов
• Комплексная обработка фреймов с возможностью обхода Shadow DOM
• Генерация кода путем записи действий
• Специализированный инструмент для пошаговой отладки, генерации селекторов и подробных журналов выполнения

🧩 Категория: автоматизация браузера

⭐ Звезды на GitHub: прим. 12,2 тыс.

📥 Загрузки за неделю: прим. 1,2 млн

🗓️ Частота релизов: примерно раз в месяц

👍 Плюсы:

• Совместимость с большинством браузеров
• Предлагает расширенные функции, включая автоматический генератор селекторов
• Один из самых полнофункциональных API для автоматизации

👎 Минусы:

• Ресурсоемкая библиотека, занимающая значительное место на диске и в памяти
• Непросто освоить из-за сложного обучения
• Зависит от установки отдельного браузера

7. Scrapy

Scrapy — это универсальный фреймворк Python для сканирования и парсинга веб-страниц. По сравнению с другими библиотеками для парсинга на Python из списка, этот инструмент предназначен для крупномасштабных задач извлечения данных. Он позволяет легко создавать спайдер-боты для следующего:

1. выполнение HTTP-запросов;
2. парсинг HTML;
3. управление логикой сканирования;
4. управление хранилищем данных.

Благодаря движку промежуточного программного обеспечения оно поддерживает регулирование запросов, повторные попытки и интеграцию с прокси-серверами. Scrapy также может быть расширено с помощью плагинов и поддерживает экспорт данных в нескольких форматах, таких как JSON, CSV и XML.

🎯 Цель: предоставить все функции сканирования веб-страниц и парсинга для Python

⚙️ Особенности:

• Встроенная поддержка обработки HTTP-запросов, HTML-парсинга, выбора узлов, логики сканирования и многого другого
• Поддержка промежуточного программного обеспечения для настройки обработки запросов и ответов
• Расширяемая архитектура с настраиваемыми пауками, конвейерами и расширениями
• Поддержка интеграции прокси
• Поддержка автоматического регулирования скорости отправки запросов и повторных попыток
• Встроенные механизмы обработки файлов cookie, сеансов, ротации пользовательских агентов и многого другого
• Может экспортировать данные в нескольких форматах (например, JSON, CSV, XML и т. д.)
• Расширяется с помощью плагинов
• Поддержка интеграции с браузерами через Scrapy-Splash
• Комплексные инструменты регистрации и отладки

🧩 Категория: фреймворк для парсинга

⭐ Звезды GitHub: прим. 53,7 тыс.

📥 Загрузки за неделю: прим. 304 тыс.

🗓️ Частота релизов: каждые несколько месяцев

👍 Плюсы:

• Возможности автоматического сканирования
• Много команд интерфейса командной строки
• Многофункциональный API для парсинга и сканирования

👎 Минусы:

• Нет встроенной поддержки автоматизации браузера
• Сложно освоить и настроить
• Может использовать много памяти и ресурсов процессора в крупномасштабных проектах по парсингу

Лучшая библиотека веб-парсинга на Python

Краткий обзор см. в сводной таблице библиотек для веб-парсинга на Python ниже:

Заключение

Из этого поста в блоге вы узнали про некоторые из лучших библиотек для парсинга Python и об их особенностях. Мы сравнили популярные HTTP-клиенты, инструменты автоматизации браузеров и библиотеки сканирования, обычно используемые в экосистеме Python.

Эти библиотеки отлично подходят для веб-парсинга. Однако у них ограниченные возможности решения некоторых проблем, таких как:

• баны IP-адресов;
• решение капч;
• обход передовых решений для борьбы с ботами;
• обеспечение простоты развертывания в облаке;
• обслуживание сервера.

Это лишь несколько примеров препятствий, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики. Забудьте об этих проблемах с помощью решений Bright Data:

• Proxy Services: 4 типа прокси, предназначенных для обхода ограничений по местоположению, включая более 72 миллионов резидентных IP-адресов.
• API Web Scraper: выделенные конечные точки для извлечения свежих структурированных данных из более чем 100 популярных доменов.
• Web Unlocker: API для управления разблокировкой сайта и извлечения одного URL-адреса.
• SERP API: API, который управляет разблокировкой страниц результатов поисковой системы и извлекает одну страницу.
• Scraping Browser: браузер, совместимый с Selenium и Playwright, со встроенными функциями разблокировки.
• Scraping Functions: среда разработки для создания парсеров JavaScript на инфраструктуре Bright Data со встроенной разблокировкой и поддержкой браузеров.

Все вышеперечисленные инструменты, решения и сервисы для парсинга легко интегрируются с Python и любым другим языком программирования.

Создайте аккаунт Bright Data и протестируйте следующие службы парсинга с помощью бесплатной пробной версии!