Javascript vs. Python Web Scraping für E-Commerce-Marktplätze

Inhaltsverzeichnis

Warum Sie JavaScript für Web Scraping verwenden sollten

JavaScript ist eine leistungsstarke Sprache für Web Scraping, vor allem für dynamische Websites. Hier sind einige Gründe, warum Sie JavaScript für Scraping wählen könnten:

JavaScript ist von Haus aus für die Verarbeitung dynamischer Inhalte geeignet

JavaScript kann problemlos mit dynamischem Inhalt interagieren und diesen manipulieren, der von anderem JavaScript auf der Seite gerendert wird. Dies macht es besonders effektiv für das Scraping moderner Websites, die stark auf JavaScript angewiesen sind, um Daten anzuzeigen.

Die asynchronen Fähigkeiten von JavaScript sind fortgeschrittener

JavaScript, insbesondere mit Node.js, eignet sich hervorragend für die Verarbeitung asynchroner Vorgänge. Dies ist für Web-Scraping-Aufgaben von Vorteil, bei denen mehrere Ressourcen gleichzeitig abgerufen werden müssen, wodurch die Gesamtscraping-Zeit verkürzt wird.

JavaScript verfügt über vielseitige Bibliotheken und Frameworks für dynamisches Content Scraping

JavaScript bietet außerdem eine Vielzahl von Bibliotheken und Frameworks, die das Web Scraping vereinfachen:

Puppenspieler: Eine Node-Bibliothek, die eine High-Level-API zur Steuerung von Chrome oder Chromium ohne Headless-Betriebssystem bereitstellt und beim Scraping und Automatisieren von Webinteraktionen hilfreich ist.
Tschüß: Eine schnelle, flexible und schlanke Implementierung des jQuery-Kerns, die speziell für den Server entwickelt wurde und sich daher ideal zum Parsen und Bearbeiten von HTML eignet.

Ressource: JavaScript-Web-Scraping: Leitfaden für Anfänger.

Die Kombination dieser Bibliotheken macht JavaScript/Node.js zur besten Wahl für das Scraping von Single-Page-Anwendungen und dynamischen Sites.

Einschränkungen beim Scraping mit JavaScript

Obwohl JavaScript beim Web Scraping, insbesondere bei dynamischen Inhalten, erhebliche Vorteile bietet, weist es auch einige Einschränkungen auf:

Komplexität der Einrichtung

Das Einrichten einer JavaScript-Scraping-Umgebung kann im Vergleich zu Python komplexer sein. Tools wie Puppeteer und Cheerio erfordern ein tieferes Verständnis von JavaScript und Node.js, was für Anfänger eine steile Lernkurve bedeuten kann.

Ressourcenintensiv

JavaScript kann ressourcenintensiv sein, insbesondere bei Verwendung von Headless-Browsern wie Puppeteer. Das Ausführen mehrerer Instanzen eines Headless-Browsers zum Scrapen von Daten kann schnell CPU- und Speicherressourcen verbrauchen, was zu potenziellen Leistungsengpässen führen kann. Dies bedeutet, dass Sie in teurere Hardware investieren müssen, um Ihren Scraper im großen Maßstab laufen zu lassen.

Wartungsherausforderungen

Scraping-Skripte in JavaScript erfordern möglicherweise häufige Updates, um mit den Änderungen in der Struktur und dem Verhalten der Zielwebsites Schritt zu halten. E-Commerce-Websites aktualisieren häufig ihre JavaScript-Frameworks und Methoden zur Inhaltsbereitstellung, was eine ständige Skriptwartung erforderlich macht.

Mangel an ausgereiften Bibliotheken zur Datenverarbeitung

JavaScript verfügt zwar über Bibliotheken für Web Scraping, es fehlen jedoch die ausgereiften und umfassenden Bibliotheken zur Datenbearbeitung und -analyse, die Python bietet, wie etwa Pandas und NumPy. Dies kann die Datenverarbeitung nach dem Scraping umständlicher und weniger effizient machen.

Weniger robuster Community-Support

Die Web Scraping-Community in Python ist im Vergleich zu JavaScript reifer und größer. Dies bedeutet, dass mehr Ressourcen, Tutorials und Foren zur Fehlerbehebung und Verbesserung von Python Scraping-Skripten verfügbar sind. Die relativ kleinere Community in JavaScript kann den Zugriff auf sofortige Hilfe und erweiterte Best Practices einschränken.

Debuggen und Fehlerbehandlung

Obwohl das Debuggen von Node.js einfacher ist als das Debuggen von Python-Skripten, stellt es im Vergleich mit stark typisierten Programmiersprachen immer noch eine Herausforderung dar.

Bei Node.js und browserbasierten Scrapern können Probleme auftreten, die schwieriger zu diagnostizieren und zu lösen sind, insbesondere für Benutzer, die mit der asynchronen Programmierung und der ereignisgesteuerten Architektur von JavaScript nicht sehr vertraut sind.

Allerdings können Entwickler mit TypeScript ihren Skripten mehr Debugging-Funktionen hinzufügen, was ihnen bei großen Projekten einen Vorteil gegenüber Python-Skripten verschafft.

Beispiel für JavaScript Scraping

Hier ist ein Beispiel für das Scraping von Amazon-Produktdaten mit JavaScript und dem Structured Data Endpoint von ScraperAPI:


  let APIKEY = 'YOUR_SCRAPERAPI_KEY';
  let ASIN = 'B09R93MDJX';
  
  async function fetchData() {
    try {
      let response = await fetch(`https://api.scraperapi.com/structured/amazon/product?api_key=${APIKEY}&asin=${ASIN}`);
      if (!response.ok) {
        throw new Error('Network response was not ok ' + response.statusText);
      }
      let data = await response.json();
    } catch (error) {
      console.error('There has been a problem with your fetch operation:', error);
    }
  }
  
  fetchData();

Die Verwendung des strukturierten Datenendpunkts von ScraperAPI mit Javascript vereinfacht den Scraping-Prozess, indem gut organisierte Daten direkt bereitgestellt werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, HTML manuell zu analysieren und komplexe Scraping-Logik zu handhaben.

In den meisten Fällen würden Sie JavaScript statt Python verwenden, um dynamische Websites mit Puppeteer zu scrapen. ScraperAPI bietet jedoch eine leistungsstarke Rendering-Engine, die diese Aufgabe auch für Sie übernehmen kann.

Indem Sie Ihre Anfrage über ScraperAPI senden, können Sie es anweisen, Ihre Zielsite zu rendern, bevor das HTML der Seite zurückgegeben wird.

Für komplexere Websites, die Interaktion erfordern, bietet ScraperAPI auch eine Browser-Injection-Funktion. Mit dieser Funktion können Sie dem Renderer spezifische Anweisungen geben, z. B. auf ein Element klicken, eine bestimmte Zeit warten oder sogar durch die Site scrollen.

Die größten Herausforderungen beim Scraping von E-Commerce-Marktplätzen

Das Scraping von Daten von E-Commerce-Marktplätzen wie Amazon und Walmart bringt einzigartige Herausforderungen mit sich. Hier sind die wichtigsten Hindernisse, denen Sie begegnen könnten:

Seitennummerierung: Viele E-Commerce-Websites verteilen ihre Produkte auf mehrere Seiten. Das Navigieren durch diese Seiten, um alle Daten zu erfassen, kann zeitaufwändig und mühsam sein. Python erleichtert die Paginierung mithilfe eines Scrapy-Crawlers.
JavaScript-Rendering: E-Commerce-Websites verwenden häufig JavaScript, um Inhalte zu laden. Herkömmliche Scraping-Tools erfassen diese Daten möglicherweise nicht, daher benötigen Sie möglicherweise Tools, die JavaScript verarbeiten können.

Puppeteer in Node.js ist eine gute Wahl für diese Aufgabe, obwohl Tools wie Selenium dies auch mit Python ermöglichen können.
Große Datenmengen: Beim Scraping von Produktdaten müssen viele Informationen verarbeitet werden. Dies erfordert effiziente Methoden zum Speichern und Verarbeiten der Daten, ohne Ihr System zu verlangsamen.

Sowohl JavaScript als auch Python können große Datenmengen verarbeiten, aber JavaScript ist definitiv leistungsfähiger als Python. Andererseits bietet Python die meisten Optionen zur Datenmanipulation, was die Produktivität steigern kann, indem mehr Schritte des Scraping-Prozesses automatisiert werden.
Anti-Scraping-Maßnahmen: Viele E-Commerce-Plattformen schützen ihre Daten durch die Verwendung von CAPTCHAs, das Blockieren von IPs und die Begrenzung der Anfrageraten. Um diese Barrieren zu überwinden, müssen IP-Adressen rotiert und das tatsächliche Nutzerverhalten nachgeahmt werden.

Um diese Herausforderung zu meistern, benötigen Sie ein Scraping-Tool wie ScraperAPI. Mit diesem Tool können Ihre Scraper Anti-Bot-Mechanismen umgehen und auf die Daten zugreifen, die Sie benötigen.
Dynamisches Laden von Inhalten: Einige Inhalte auf E-Commerce-Websites werden asynchron geladen. Das bedeutet, dass Ihr Scraper warten muss, bis alle Inhalte geladen sind, bevor er Daten extrahiert.

Auch hier ist Puppeteer möglicherweise die beste Wahl zum Sammeln dieser Art von Daten. Mit ScraperAPI können Sie jedoch mit Python genauso einfach dynamische Inhalte sammeln.
Datenkonsistenz und -genauigkeit: Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass die von Ihnen erfassten Daten konsistent und genau sind. Dafür ist es wichtig, Produktlisten, Preise und Verfügbarkeitsvariationen ohne Duplikate oder Fehler zu erfassen.

Um konsistente Daten von Ihren Zielseiten zu erhalten, benötigen Sie natürlich auch eine erweiterte IP-Rotation und die Umgehung der Anti-Bot-Erkennung.
Rechtliche und ethische Überlegungen: Scrapen Sie Daten immer unter Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen und der Nutzungsbedingungen der Websites. Dazu gehört, dass Sie robots.txt-Dateien respektieren und Server nicht durch zu viele Anfragen überlasten.

Wenn Sie ScraperAPI mit Python oder JavaScript verwenden, entsprechen Ihre Scraper zu 100 % den ethischen Praktiken beim Web Scraping.

Wenn Sie diese Herausforderungen verstehen, können Sie bessere Strategien für das effiziente Scraping von E-Commerce-Marktplätzen entwickeln.

Einpacken

Die Wahl zwischen JavaScript und Python für E-Commerce-Web-Scraping hängt von Ihren Anforderungen ab.

JavaScript zeichnet sich durch die Verarbeitung dynamischer Inhalte und eine hervorragende Leistung aus und eignet sich daher ideal für moderne Webinteraktionen.
Dank seiner einfachen Syntax und leistungsstarken Datenmanipulationsbibliotheken ist Python ideal für Anfänger und komplexe Datenaufgaben.

Jede Sprache hat ihre Stärken. Wählen Sie also diejenige aus, die am besten zu Ihrem Projekt und der Fachkompetenz Ihres Teams passt.

Unabhängig von der gewählten Programmiersprache müssen Sie ein Scraping-Tool verwenden, um auf die erforderliche Infrastruktur zuzugreifen und Ihre Zielsites konsistent zu scrapen.

Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen? Lesen Sie unseren Leitfaden zur Auswahl des richtigen Web-Scraping-Tools und beginnen Sie mit der Erfassung von Webdaten im großen Maßstab.

Bis zum nächsten Mal, viel Spaß beim Scrapen!