Сочетание облачных вычислений, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) открыло для компаний новые возможности использования расширенной аналитики для достижения результатов в бизнесе. Но чтобы использовать эти технологии, вам необходим большой объем данных для работы алгоритмов прогнозирования и анализа.
Именно здесь на помощь приходит веб-скрапинг — процесс сбора необработанных данных с сайтов для анализа. Эти данные можно использовать для принятия обоснованных решений, с помощью языков программирования их можно автоматизировать для экономии времени и ресурсов.
В этом обзоре мы сравнили 5 лучших языков для парсинга веб-страниц: JavaScript, Python, Ruby, PHP и C++. Эти языки были выбраны из-за их гибкости, производительности, простоты настройки и поддержки сообщества.
Предлагаем сразу перейти к изучению JavaScript — языка, на котором работает большинство современных фреймворков.
JavaScript
JavaScript — это универсальный и широко используемый язык программирования, который заслужил свое место как один из лучших вариантов для парсинга. В первую очередь это связано с большим количеством библиотек и инструментов, доступных в экосистеме JavaScript, а также с поддержкой, оказываемой сообществом энтузиастов.
Некоторые из причин, которые объясняют популярность JavaScript для парсинга:
Гибкость
Полная интеграция JavaScript с HTML-кодом упрощает использование на стороне клиента. Кроме того, благодаря Node.js развертывание парсера на стороне сервера также просто. Его гибкость для работы как на стороне клиента, так и на стороне сервера позволяет разработчикам выбирать наиболее подходящий путь для своего проекта, что говорит об очевидном преимуществе.
Производительность
С точки зрения производительности JavaScript также не разочаровывает. За последние годы были внесены значительные улучшения для минимизации использования ресурсов как на стороне клиента, так и на стороне сервера. Такие движки с открытым исходным кодом, как V8, это доказательство этих усилий. Поэтому JavaScript – хороший выбор, когда речь идет о парсинге. Кроме того, способность JavaScript обрабатывать асинхронные операции делает его идеальным выбором для крупномасштабных веб-приложений, поскольку он может обрабатывать несколько запросов одновременно без ущерба для производительности и эффективности.
Кривая обучаемости
JavaScript имеет относительно плавную кривую обучаемости, особенно по сравнению с другими языками программирования. Его синтаксис прост для понимания, поэтому это популярный выбор для начинающих и опытных разработчиков. Кроме того, обширная документация по языку и множество ресурсов для обучения гарантируют, что даже те, у кого минимальный опыт программирования, смогут быстро понять его основы.
Поддержка сообщества
Сообщество JavaScript процветает и постоянно расширяется, предоставляя разработчикам поддержку и возможности для совместной работы. Благодаря обширной сети опытных специалистов по JavaScript новички могут быстро найти ответы на свои вопросы, устранить неполадки и получить рекомендации по лучшим практикам. Такая обширная поддержка сообщества не только способствует росту и развитию экосистемы JavaScript, но и прокладывает путь к инновационным решениям для парсинга.
Библиотеки веб-скрапинга
JavaScript предлагает широкий выбор библиотек веб-скрапинга, которые упрощают этот процесс и повышают эффективность. Некоторые библиотеки включают Axios, Cheerio, Puppeteer и Playwright, каждая из которых отвечает разным требованиям и предпочтениям парсинга. Разработчики могут воспользоваться инструментами и функциями, которые предлагают эти библиотеки, упрощая процесс парсинга и облегчая извлечение и обработку данных из нескольких источников.
В качестве примера предлагаем рассмотреть фрагмент кода, который показывает, как использовать Puppeteer для парсинга заголовка веб-страницы:
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://example.com');
const pageTitle = await page.evaluate(() => {
return document.title;
});
console.log(`Title of the webpage: ${pageTitle}`);
await browser.close();
})();
Как видите, Puppeteer запускает браузер, переходит на сайт example.com, извлекает заголовок страницы, выводит его на консоль и закрывает браузер.
JavaScript, наряду с HTML и CSS, – три основные технологии, которые лежат в основе современной сети. Неудивительно, что это один из лучших вариантов для веб-скрапинга. Гибкость JavaScript, легкая кривая обучаемости и обширные библиотеки для парсинга — сильные стороны, которые отличают его от других языков, таких как C++ и PHP. Он был бы бесспорным победителем в этих сегментах, если бы в списке не присутствовал Python.
Чтобы узнать больше о парсинге с помощью JavaScript, прочитайте наше руководство по веб-скрапингу с помощью JavaScript.
Python
Python — это язык общего назначения, который преуспевает во многих областях. Его фреймворки широко используются для создания сайтов, автоматизации сложных задач, работы над проектами ИИ и МО, а также, как вы могли уже предположить, для анализа данных и веб-скрапинга. Популярность Python заключается в его простом синтаксисе, который облегчает изучение и использование, а также процветающем сообществе и универсальности.
Гибкость
Python универсален по своей природе. Трудно представить себе проект или приложение, где он не может быть использован. Поэтому типично видеть Python в серверных фреймворках, таких, как Django. Кроме того, благодаря компиляторам Python-to-JavaScript (Pyjamas) Python можно легко использовать на стороне клиента. Именно эта адаптивность делает Python хорошим вариантом для проектов парсинга. Некоторые даже могут утверждать, что по общей гибкости он почти не уступает JavaScript
Производительность
Поддержка многопоточности и многопроцессорности в Python позволяет ему обрабатывать и манипулировать большими объемами данных. Это делает его идеальным выбором для парсинга.
Кроме того, в Python есть множество библиотек, предназначенных исключительно для парсинга. Это обеспечивает высокую производительность приложений для извлечения и анализа данных.
Кривая обучаемости
Одним из наиболее привлекательных аспектов Python является его удобство для начинающих. Простой и интуитивно понятный синтаксис языка делает его доступным для разработчиков любого уровня подготовки. Эта плавная кривая обучаемости дополнительно поддерживается документацией Python, которая содержит четкие рекомендации и инструкции, позволяющие новичкам быстро освоить фундаментальные концепции языка и приступить к созданию собственных проектов по веб-скрапингу.
Поддержка сообщества
Сообщество Python известно своей обширной поддержкой. Оно предлагает разработчикам множество ресурсов и знаний для помощи в реализации их проектов. Эта благоприятная среда способствует сотрудничеству, обеспечивая разработчикам Python постоянный доступ к передовым методам и решениям. Более того, стремление сообщества Python содействовать росту и развитию языка способствовало его стабильно высокому рейтингу среди лучших языков программирования во всем мире.
Библиотеки веб-скрапинга
Python предлагает широкий выбор библиотек для веб-скрапинга, что позволяет разработчикам создавать индивидуальные решения, отвечающие их конкретным потребностям. Некоторые из библиотек для парсинга включают Beautiful Soup, lxml, Scrapy, Requests и Selenium. Эти библиотеки предоставляют широкий спектр функций, от простого разбора HTML до расширенного извлечения веб-контента и управления им. Это еще больше повышает привлекательность Python как языка для веб-скрапинга.
Пример парсинга с использованием библиотек Beautiful Soup и Requests. Как и ранее, этот фрагмент кода извлекает заголовок веб-страницы:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
title = soup.title.string
print("Webpage title:", title)
В этом случае библиотека Requests используется для извлечения содержимого веб-страницы, а затем Beautiful Soup анализирует его. После Beautiful Soup извлекает и печатает заголовок веб-страницы.
Как видите, Python предлагает практически те же преимущества, что и JavaScript. Это универсальный язык, который прост в освоении, имеет обширную поддержку сообщества и широкий выбор библиотек для веб-скрапинга. Кроме того, он обеспечивает хороший уровень производительности для приложений парсинга, возможно, немного лучше, чем JavaScript. Однако, несмотря на простоту использования Python, вам может понадобиться язык, который позволит быстро создать прототип проекта парсинга. В этом случае Ruby – это то, что вы ищете.
Чтобы узнать больше о парсинге с помощью Python, изучите наше руководство веб-скрапингу с помощью Python.
Ruby
Девиз Ruby — «лучший друг программиста» — вполне заслужен. Все потому, что Ruby — это язык, ориентированный на простоту, что объясняет его лаконичный синтаксис и легкость использования. Если добавить к этому его невероятное сообщество и отличные фреймворки для веб-скрапинга, то в результате получается идеальный язык для самых разных проектов.
Узнайте, что делает Ruby одним из лучших языков для парсинга:
Гибкость
Как упоминалось ранее, Ruby вращается вокруг простоты. Такая особенность упрощает написание кода, который является чистым и простым в обслуживании. Это, в свою очередь, позволяет легко модифицировать код и адаптировать его к изменяющимся потребностям любого проекта парсинга. Более того, легкость модификации классов и создания методов на лету доводит гибкость Ruby до уровня, который трудно превзойти.
Производительность
Благодаря встроенной сборке мусора и расширенному управлению памятью Ruby обеспечивает достаточный уровень производительности для приложений веб-скрапинга. Хотя такая производительность не совсем соответствует производительности Python или JavaScript, Ruby компенсирует разницу своей универсальностью и гибкостью. Другими словами, для приложений, где скорость извлечения данных не критична, Ruby предлагает лучшее соотношение усилий и выгод, учитывая простоту обслуживания.
Кривая обучаемости
Ruby известен своим элегантным и выразительным синтаксисом, который легко изучить и понять. Это делает его отличным выбором для новичков, которые хотят начать заниматься парсингом, и опытных разработчиков, которые хотят быстро создать прототип и реализовать свои решения для веб-скрапинга. Проще говоря, удобочитаемость, простота и отличная документация Ruby позволяют разработчикам сосредоточиться на поставленной задаче, а не увязнуть в сложном синтаксисе.
Поддержка сообщества
Энтузиазм сообщества Ruby — одна из его самых сильных сторон. Существует множество групп, рассылок, конференций, блогов и даже официальный сервер Discord, ориентированный на помощь как опытным, так и начинающим программистам.
В целом, совместный характер его сообщества — убедительная причина использовать Ruby в вашем следующем проекте по парсингу.
Библиотеки веб-скрапинга
Ruby предлагает на выбор множество библиотек веб-скрапинга, что позволяет разработчикам использовать ту, которая лучше всего соответствует их потребностям. Некоторые библиотеки Ruby для парсинга включают Nokogiri, Mechanize, httparty, selenium-webdriver, OpenURI и Watir.
Вот пример парсинга с использованием библиотек Nokogiri и OpenURI. Цель этого фрагмента кода — получить заголовок веб-страницы и вывести его в консоль:
require 'nokogiri'
require 'open-uri'
url = 'https://example.com'
html_content = open(url)
parsed_content = Nokogiri::HTML(html_content)
title = parsed_content.css('title').text
puts "The title of the webpage is: #{title}"
Подобно логике, используемой в примере с Python, программа сначала вызывает библиотеку — в данном случае OpenURI, чтобы получить содержимое с example.com, а затем использует библиотеку Nokogiri для анализа заголовка и его вывода на консоль.
В целом, Ruby — идеальный язык для новичков и опытных разработчиков, поскольку он имеет уникальное и поддерживающее сообщество, несложную кривую обучаемости, множество библиотек веб-скрапинга и универсальность. С таким балансом возможностей может сравниться только один язык из этого списка – PHP.
Чтобы узнать больше о парсинге с Ruby, прочитайте наше руководство по веб-скрапингу с помощью Ruby.
PHP
PHP — это универсальный серверный язык сценариев, который существует с 1994 года. Он в значительной степени ответственный за появление Web 2.0, поскольку PHP упростил для разработчиков Web 2.0 управление реляционными базами данных и, таким образом, создание динамических сайтов и платформ управления контентом, таких как WordPress. Именно эта гибкость, надежность и возможности управления данными делают его хорошим вариантом для проектов веб-скрапинга.
Гибкость
PHP известен своей гибкостью и адаптивностью. Он легко интегрируется с базами данных и веб-серверами, которые обычно используют разработчики, включая MySQL, PostgreSQL, Apache и Nginx. Такая гибкость позволяет создавать индивидуальные решения для парсинга, отвечающие их конкретным требованиям. Кроме того, совместимость PHP с различными платформами и ОС, такими как Windows, macOS и Linux, еще больше повышает его универсальность.
Производительность
Хотя PHP может быть не таким быстрым, как остальные языки программирования в этом списке, он все же обеспечивает удовлетворительную производительность для веб-скрапинга. Более того, с момента выпуска PHP 7 в 2015 году и PHP 8 в 2020 году в языке произошли значительные улучшения в отношении потребления памяти и времени выполнения. Проще говоря, производительности PHP более чем достаточно для большинства проектов веб-скрапинга, где скорость или масштабирование не критичны.
Кривая обучаемости
Правда в том, что Ruby, JavaScript и Python имеют более чистый синтаксис, чем PHP. Однако и правда в том, что они являются более мощными языками, которые стремятся охватить широкий спектр вариантов использования. PHP же является родным для Интернета. Его направленность более узкая, что делает его одним из самых простых языков программирования для изучения. Кроме того, учитывая время на рынке, PHP имеет обширную и подробную документацию, которая позволяет начинающим программистам быстро писать приложения для парсинга.
Поддержка сообщества
PHP имеет активное сообщество разработчиков. Оно оказывает ценную поддержку через форумы, блоги и платформы соц. сетей, гарантируя, что разработчики смогут найти помощь в решении своих вопросов и проблем, связанных с PHP.
Библиотеки веб-скрапинга
Существует большое количество библиотек PHP, ориентированных на парсинг веб-страниц. Некоторые из них: PHP Simple HTML DOM Parser, Guzzle, Panther, Httpful и cURL.
Пример фрагмента кода с PHP-библиотекой Symfony Panther для парсинга заголовка веб-сайта:
<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Symfony\Component\Panther\Client;
function getTitle($url) {
$client = Client::createChromeClient();
$client->request('GET', $url);
$titleElement = $client->getCrawler()->filter('head > title');
$title = $titleElement->text();
$client->quit();
return $title;
}
$url = 'https://example.com';
$title = getTitle($url);
echo "The title of the website is: $title\n";
?>
Этот скрипт инициализирует клиент Panther, переходит по указанному URL, извлекает заголовок и затем распечатывает его.
В целом, PHP отличается простотой использования, легкой кривой обучаемости и тесной интеграцией с базами данных и веб-серверами, которые использует большинство разработчиков. Это в значительной степени компенсирует его относительную слабость в скорости. Теперь, если вашему проекту требуется высокопроизводительный язык веб-скрапинга, рекомендуем рассмотреть C++.
Чтобы узнать больше о парсинге на PHP, прочтите это руководство по веб-скрапингу с помощью PHP.
C++
Как и другие претенденты в этом списке, C++ — это объектно-ориентированный язык высокого уровня. Однако одно важное отличие заключается в том, что C++, возможно, ближе всего к родному машинному языку, который вы можете использовать для парсинга. Это дает C++ заметное преимущество в плане гибкости и скорости, хотя и за счет более крутой кривой обучаемости.
Гибкость
Когда речь идет о гибкости, C++ не имеет себе равных в этом списке. Его способность получать доступ к низкоуровневым системным ресурсам делает его идеальным для любого случая использования. Некоторые приложения и ОС, написанные на C++, включают macOS X, Windows 10, Microsoft Office, Mozilla Firefox, Counter-Strike и Doom. Однако список можно продолжать бесконечно. Такая гибкость позволяет разработчикам создавать настраиваемые решения для парсинга, которые к тому же являются молниеносными. Однако за такую гибкость приходится платить. Создание прототипов на C++ требует больших усилий, поскольку вам приходится компилировать программу каждый раз, когда вы вносите изменения в код.
Производительность
C++ известен своей исключительной скоростью. Это компилируемый язык, который напрямую транслируется в ассемблерный код. В отличие от него, интерпретируемые языки, такие как Python, JavaScript, PHP или Ruby, требуют наличия интерпретатора (название языка) для чтения и выполнения кода, что влечет за собой большее использование ресурсов и более низкую производительность по сравнению с C++. Например, при определенных условиях C++ может быть в десять раз быстрее, чем Python, что не так просто. Это означает, что если вашему проекту требуется быстрое время выполнения, C++ — ваш лучший вариант.
Кривая обучаемости
C++ считается одним из самых сложных языков программирования для изучения. Это связано с тем, что программирование на C++ близко к написанию программы в машинном коде. То есть это требует использования сложных конструкций, а также хорошего понимания того, как работают компьютеры. Тем не менее изучение C++ стоит затраченных усилий, поскольку позволяет разработчикам создавать продвинутые приложения для парсинга, которые могут работать практически на любом оборудовании.
Поддержка сообщества
Хотя изучить C++ непросто, объем ресурсов и поддержки, предлагаемых сообществом, поражает воображение. Как гиганты индустрии, такие как Microsoft, так и ассоциации, подобные C++ Alliance, стремятся предоставить сообществу ценные ресурсы, облегчающие обучение. То есть найти актуальную информацию и поддержку для изучения C++ – это не проблема.
Библиотеки веб-скрапинга
C++ предлагает ряд библиотек для веб-скрппинга, упрощающих процесс извлечения и анализа веб-данных. Некоторые из них: libcurl, Boost.Asio, htmlcxx и libtidy. Стоит упомянуть и другие библиотеки, такие как Gumbo и cpprestsdk. Однако первая из них устарела, а вторая находится в режиме обслуживания.
Пример фрагмента кода для парсинга заголовка сайта с использованием библиотек libcurl и htmlcxx:
#include <iostream>
#include <curl/curl.h>
#include <htmlcxx/html/ParserDom.h>
using namespace std;
using namespace htmlcxx;
size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
string getWebContent(const string& url) {
CURL* curl;
CURLcode res;
string readBuffer;
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
res = curl_easy_perform(curl);
if (res != CURLE_OK) {
cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
}
curl_easy_cleanup(curl);
}
curl_global_cleanup();
return readBuffer;
}
string parseTitle(const string& html) {
HTML::ParserDom parser;
tree<HTML::Node> dom = parser.parseTree(html);
tree<HTML::Node>::iterator it = dom.begin();
tree<HTML::Node>::iterator end = dom.end();
for (; it != end; ++it) {
if (it->tagName() == "title") {
return it->innerText();
}
}
return "";
}
int main() {
string url = "https://example.com";
string html = getWebContent(url);
string title = parseTitle(html);
cout << "Title: " << title << endl;
return 0;
}
Код использует libcurl для извлечения HTML-содержимого example.com и htmlcxx для анализа HTML и извлечения текста тега title.
Никто не спорит, что C++ предлагает непревзойденную гибкость, производительность и поддержку сообщества. Однако если вы не знакомы с ним, возможно, вам будет проще выбрать такой язык, как Python или PHP, поскольку их легче изучать и применять.
Чтобы узнать больше о парсинге с помощью C++, прочитайте наше руководство по веб-скрапингу на C++.
Подведем итоги
Каждый из пяти языков, которые мы проанализировали в этом обзоре, имеет уникальные плюсы и минусы в отношении гибкости, производительности, простоты изучения, поддержки сообщества и библиотек веб-скрапинга.
JavaScript и Python отличаются своей гибкостью и простотой изучения, что делает их идеальными для начинающих и опытных разработчиков. Кроме того, оба языка могут похвастаться обширной поддержкой сообщества и многочисленными библиотеками для парсинга. В свою очередь Ruby и PHP предлагают хороший баланс между производительностью, гибкостью и плавной кривой обучаемости, с дополнительным преимуществом в виде солидной поддержки сообщества для задач парсинга.
Однако, несмотря на то, что C++ требует более сложного обучения, его хорошая реализация превосходит любой другой язык по производительности. Это делает C++ идеальным для крупномасштабных проектов веб-скрапинга.
В конечном итоге, выбор языка зависит от ваших конкретных потребностей, целей и предыдущего опыта.
К счастью, независимо от вашего выбора, вы можете использовать Bright Data, чтобы раскрыть всю мощь веб-данных. Продукты Bright Data предлагают всю необходимую поддержку для удобного сбора данных с сайтов. Будь то высококачественные прокси, безголовый браузер для парсинга (совместимый с Playwright/Puppeteer), полностью размещенная IDE веб-парсера или рынок больших наборов данных, Bright Data предлагает все решения, необходимые для сбора веб-данных.
