Die besten Programmiersprachen für Web Scraping

Fast jede Programmiersprache kann für das Data Scraping verwendet werden. Einige von ihnen verfügen jedoch über mehr Tools, Bibliotheken oder Frameworks. Die Auswahl der besten Codierungssprache für Web Scraping sollte von der Flexibilität der Sprache, der Einfachheit der Codierung, der operativen Fähigkeit zur Datenbankeinspeisung, der Scraping-Effektivität, der Skalierbarkeit und der Vermeidung von Blockierungs- und Erkennungsmechanismen abhängen.

Für diejenigen, die bereits eine Programmiersprache kennen, wird es einfacher: entweder die vorhandenen Funktionen einer bekannten Programmiersprache für ihre Aufgaben anpassen oder die ähnlichste Syntax erlernen. Man kann jedoch auch nach der Anzahl der Schabewerkzeuge wählen.

Top 10 Sprachen zum Scrapen

Für diejenigen, die gerade erst mit dem Programmieren beginnen, gibt es jedoch eine großartige Gelegenheit, sich mit 10 Programmiersprachen für Web Scraping vertraut zu machen und eine der besten Programmiersprachen für Web Scraping auszuwählen. Sie sind:

1. Python. Die beliebteste Programmiersprache für Web Scraping und Data Science. Verfügt über Tools zum Scrapen dynamischer und statischer Webseiten.
2. Rubin. Es eignet sich perfekt zum Scrapen statischer Webseiten mit konstanten URLs.
3. Node.js. Node.js ist schneller als Python, verfügt aber über weniger Tools für Web Scraping. Gut zum Scrapen dynamischer Daten.
4. Golang. Die Unterstützung der Parallelität hat Go zu einer schnellen, leistungsstarken Sprache gemacht, und da der Einstieg in die Sprache einfach ist, kann man seinen ersten Web Scraper schneller erstellen.
5. Perl. Perl eignet sich sehr gut zum Parsen von Texten und verfügt über eine gute Unterstützung für reguläre Ausdrücke, sodass es sich hervorragend für Web Scraping eignet.
6. PHP. Es handelt sich um eine weit verbreitete Back-End-Skriptsprache zum Erstellen dynamischer Websites und Webanwendungen. Daher ist es nicht so schwierig, einen Web-Scraper mit einfachem PHP-Code zu erstellen.
7. C#. C# und .NET im Allgemeinen verfügen über alle notwendigen Tools und Bibliotheken zum Erstellen eines Data Scrapers.
8. C und C++. Sie ermöglichen es einem, seine eigene HTML-Parsing-Bibliothek zu erstellen, die perfekt zu seinen Bedürfnissen passt, und sie erleichtern die Parallelisierung von Web Scraper.
9. Java. Für das Daten-Scraping wird nicht nur JavaScript (Node.JS), sondern auch Java verwendet.
10. Rost. Es ist keine beliebte Sprache zum Scrapen, aber sie erledigt die Aufgabe ganz einfach.

Versuchen wir also, die beste Lösung für Web Scraping zu finden.

Programmiersprache Python

Python ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache für Data Science und Web Scraping. Python ist einfach zu schreiben, zu lesen und zu verstehen. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen wie Java oder C++ weist Python eine relativ niedrige Einstiegshürde und eine hohe Lernrate auf. Darüber hinaus wird durch die Interpretation der Sprache (die Ausführung des Programmcodes erfolgt zeilenweise ohne vorherige Kompilierung) die Geschwindigkeit des Programms deutlich erhöht.

Außerdem entwickelt sich Python schnell und intensiv. Mit jeder Version verbessert sich die Leistung der Sprache und die Syntax. Version 3.8 hat beispielsweise einen neuen Walross-Operator „:=“, was für jede Sprache ein ziemlich ernstes Ereignis ist. Bei Sprachen wie C++ oder Java ist die Änderungsrate deutlich langsamer – sie werden von einer Sonderkommission genehmigt, die alle paar Jahre zusammentritt.

Python verfügt über viele Bibliotheken, Frameworks und Tools für die Arbeit mit Web Scraping: Requests-Bibliothek (ist eine integrierte Bibliothek), Beautiful Soup, Selenium-Bibliothek, Scrapy-Framework, Puppeteer, URLlib, lxml usw. Dank einer großen Vielfalt Dank der Vielzahl an Tools ermöglicht Python die Ausführung aller erforderlichen Aufgaben: sei es das Parsen dynamischer Daten, das Einrichten eines Proxys oder das Arbeiten mit einer einfachen HTTP-Anfrage.

Ruby zum Scrapen von Webseiten

Ruby ist eine der beliebtesten Open-Source-Programmiersprachen. Aufgrund seiner Einfachheit und Leistung eignet sich Ruby ideal zum Erstellen von Scraper-Bots. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen bietet Ruby die Möglichkeit, Bots zu erstellen, die mithilfe von CSS-Selektoren nach HTML-Dokumenten suchen können.

Ruby kombiniert mehrere Programmiersprachen – Perl, Smalltalk, Eiffel, Ada und Lip. Ruby ist eine der einfachsten Web-Scraping-Sprachen. Für eine solche Sprache ist weniger Schreiben erforderlich und es treten keine Anzeichen von Codewiederholungen auf. Ruby wird von einer Benutzergemeinschaft unterstützt.

Es gibt auch Verpackungsmanager oder RubyGems wie HTTParty und NokoGiri, die beim Einrichten von Web Scrapern helfen können.

Scrapen Sie dynamische Daten mit Node.js

Node.JS basiert auf Javascript und ist eine gute Codierungsoption für das Web-Scraping von Javascript-Seiten und Websites. Node.JS ist für die Verwendung für Streaming, Socket-basierte Implementierung und API geeignet und wird uneingeschränkt empfohlen.

Viele Leute verwenden Node.JS für mehrere Instanzen für dasselbe Scraping-Projekt, da Node.JS nur einen Kern der Central Processing Unit (CPU) benötigt. Node.JS verfügt über eine Reihe von Bibliotheken, die das Scrapen von Daten ermöglichen: Puppeteer, Cheerio, Node-Fetch, JSDOM usw.

Golang für Anfänger

In letzter Zeit erfreut sich die Programmiersprache Golang großer Beliebtheit, mit der sich problemlos ein Golang-Web-Scraper erstellen lässt. Die Wahl eines flexiblen und leicht skalierbaren Scrapers wie des Golang Web Scrapers kann die Datenerfassung kurz- und langfristig vereinfachen.

Golang ist die beste Sprache für diejenigen, die schnell mit dem Scrapen beginnen möchten – sie liefert einen einfachen Code, der zum Parsen von HTML ausreicht. Um Web Scraper auf Go-lang durchzuführen, kann man Bibliotheken von Drittanbietern wie Goquery oder Colly verwenden.

Web-Crawling mit Perl

Perl eignet sich hervorragend zum Parsen von Texten und bietet eine gute Unterstützung für reguläre Ausdrücke, sodass es sich perfekt für Web Scraping eignet. Es gibt auch eine starke Online-Community (CPAN), die viele für das Parsen nützliche Bibliotheken entwickelt hat.

Das beliebteste Web-Scraping-Modul von Perl ist WWW::Mechanize. Es eignet sich hervorragend, wenn man nicht nur die Zielseite abrufen, sondern auch mithilfe von Links oder Formularen dorthin navigieren möchte, beispielsweise zum Anmelden. Natürlich verfügt Perl über andere, weniger beliebte Bibliotheken für Web Scraping, zum Beispiel HTML::TreeBuilder, Mojo oder Jada.

Perl kann auch sehr prägnant geschrieben werden, was einen schnellen Einstieg ermöglicht.

PHP ist eine Programmiersprache, die zur Arbeit mit Webinhalten verwendet wird. Um mit Data Scraping zu arbeiten, verfügt PHP über mehrere Bibliotheken: libcurl, Nokogiri, Zend_DOM_Query, htmlSQL, FluentDOM und Ganon.

PHP ist außerdem hochkompatibel mit HTML und unterstützt reguläre Ausdrücke, mit denen der Parser Informationen verarbeitet.

Da PHP die Implementierung von Skripten ermöglicht, funktionieren die meisten darauf geschriebenen Parser auf ähnliche Weise. Der Ausführungsalgorithmus wird der folgende sein:

1. Erstellen Sie eine Anfrage per URL.
2. Erhalten Sie eine Antwort vom Server als HTML.
3. Analysieren Sie die empfangenen Daten.
4. Extrahieren Sie die erforderlichen Elemente.
5. Formulieren Sie das Ergebnis und zeigen Sie es an.

Das Ergebnis kann in Dateien und Datenbanken geschrieben sowie direkt auf dem Gerätedisplay angezeigt werden. Im Allgemeinen ist es keine allzu komplexe, aber sehr mächtige Sprache.

C# für große Web Scraping-Projekte

C# ist eine moderne, einfache, objektorientierte Programmiersprache auf hohem Niveau, die zu CRL kompiliert wird und in ASP.NET JIT-interpretiert werden kann. Neben Web Scraping wird C# hauptsächlich für die Anwendungs- und Spieleentwicklung verwendet.

Im Falle des C#-Parsings erleichtert diese Sprache die Zuordnung der gesammelten Daten zu APIs, externen Schnittstellen und Datenbanken erheblich. Außerdem können Sie Daten von mehreren Websites sammeln und API-Scraping und Web-Scraping unterstützen.

C & C++ für Balance Functional Programming

Die Verwendung von C und C++ ist eine gute Wahl, wenn man einen leistungsstarken Parser mit dynamischer Codierung schreiben muss. Es ermöglicht das Schreiben einer eigenen HTML-Parsing-Bibliothek entsprechend spezifischer Anforderungen und Aufgaben.

C++ ermöglicht die mühelose Parallelisierung beliebiger Parser. Der Hauptnachteil dieser Programmiersprachen besteht jedoch darin, dass die Einrichtung von Parsern mit ihnen ressourcenintensiv sein kann.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen verfügt Java über bessere Netzwerkfähigkeiten und ist hinsichtlich der Skalierbarkeit flexibler. Dank der vielen Bibliotheken zum Parsen von XML und HTML ist Java zu einem praktischen Werkzeug zum Erstellen eines Web Scrapers geworden. Es gibt drei am häufigsten verwendete Bibliotheken und Frameworks für Web Scraping mit Java: JSoup, Jaunt und HtmlUnit.

Für diejenigen, die Java 9 verwenden, wurde es möglich, Skripte zu erstellen. Man kann auch jede der über 20 JVM-Sprachen für Web Scraping verwenden. Mit diesen Sprachen können Sie alle Java-Bibliotheken verwenden und können entweder als Skriptsprache oder als kompilierter Java-Bytecode verwendet werden. Daher ist es möglich, Javascript-Skripte mithilfe von Java-Bibliotheken zu schreiben.

Crawlen von Websites mit Rust

Rust ist eine statisch typisierte Programmiersprache, die auf Leistung und Sicherheit ausgelegt ist, insbesondere auf sichere Parallelität und Speicherverwaltung.

Die Verwendung von Rust ist eine gute Idee, um einfache Dinge zu analysieren. Außerdem verfügt Rust über gute Parser-Generator-Bibliotheken. Wenn das Scraping IO-gebunden ist, wird Rust übermäßig groß sein. Tatsächlich erfordert es ein wenig Sorgfalt, um mit seiner asynchronen Laufzeit die gleiche E/A-Leistung von Node.JS zu erreichen.

Die am häufigsten für Web Scraping in Rust verwendete Bibliothek ist select.rs.

Fazit und Erkenntnisse

Daher ist es nicht so einfach, die beste Programmiersprache für Web Scraping auszuwählen. Die meisten von ihnen unterstützen CSS-Selektoren und alle verfügen über spezielle Bibliotheken oder Frameworks und eigene Funktionen, die sie für Web Scraping geeignet machen.

Jeder sollte die Sprache wählen, die für ihn am besten und für jedes spezifische Projekt besser geeignet ist.