Pengikisan Web Javascript vs. Python untuk Pasar E-niaga

Daftar Isi

Mengapa Anda harus menggunakan JavaScript untuk web scraping

JavaScript adalah bahasa yang ampuh untuk web scraping, terutama untuk situs web dinamis. Berikut beberapa alasan mengapa Anda memilih JavaScript untuk scraping:

JavaScript pada dasarnya cocok untuk memproses konten dinamis

JavaScript dapat dengan mudah berinteraksi dan memanipulasi konten dinamis yang dirender oleh JavaScript lain di halaman. Hal ini membuatnya sangat efektif untuk menghapus situs web modern yang sangat bergantung pada JavaScript untuk menampilkan data.

Kemampuan asinkron JavaScript lebih maju

JavaScript, terutama dengan Node.js, sangat bagus untuk menangani operasi asinkron. Hal ini bermanfaat untuk tugas pengikisan web yang memerlukan banyak sumber daya untuk diambil secara bersamaan, sehingga mengurangi waktu pengikisan secara keseluruhan.

JavaScript memiliki perpustakaan dan kerangka kerja serbaguna untuk pengikisan konten dinamis

JavaScript juga menawarkan berbagai perpustakaan dan kerangka kerja yang membuat web scraping lebih mudah:

Dalang: Pustaka Node yang menyediakan API tingkat tinggi untuk mengontrol Chrome atau Chromium tanpa OS tanpa kepala, berguna untuk menyalin dan mengotomatisasi interaksi web.
Selamat tinggal: Implementasi inti jQuery yang cepat, fleksibel, dan ringan yang dirancang khusus untuk server, menjadikannya ideal untuk parsing dan mengedit HTML.

sumber: Pengikisan Web JavaScript: Panduan Pemula.

Kombinasi pustaka ini menjadikan JavaScript/Node.js pilihan terbaik untuk menghapus aplikasi satu halaman dan situs dinamis.

Keterbatasan saat melakukan scraping dengan JavaScript

Meskipun JavaScript menawarkan keuntungan yang signifikan dalam web scraping, terutama konten dinamis, JavaScript juga memiliki beberapa keterbatasan:

Kompleksitas fasilitas

Menyiapkan lingkungan scraping JavaScript bisa lebih rumit dibandingkan dengan Python. Alat seperti Puppeteer dan Cheerio memerlukan pemahaman lebih dalam tentang JavaScript dan Node.js, yang dapat menjadi pembelajaran yang sulit bagi pemula.

Intensif sumber daya

JavaScript membutuhkan banyak sumber daya, terutama saat menggunakan browser tanpa kepala seperti Puppeteer. Menjalankan beberapa browser tanpa kepala untuk mengambil data dapat dengan cepat menghabiskan sumber daya CPU dan memori, sehingga berpotensi menyebabkan kemacetan kinerja. Ini berarti Anda harus berinvestasi pada perangkat keras yang lebih mahal untuk menjalankan scraper Anda dalam skala besar.

Tantangan pemeliharaan

Menggores skrip dalam JavaScript mungkin memerlukan pembaruan rutin untuk mengikuti perubahan dalam struktur dan perilaku situs web target. Situs web e-niaga sering memperbarui kerangka JavaScript dan metode pengiriman kontennya, sehingga memerlukan pemeliharaan skrip yang konstan.

Kurangnya perpustakaan yang matang untuk pemrosesan data

Meskipun JavaScript memiliki pustaka untuk web scraping, JavaScript tidak memiliki pustaka manipulasi dan analisis data yang canggih dan komprehensif seperti yang ditawarkan Python, seperti Pandas dan NumPy. Hal ini dapat membuat pemrosesan data pasca-pengikisan menjadi lebih rumit dan kurang efisien.

Dukungan masyarakat yang kurang kuat

Komunitas web scraping dengan Python lebih matang dan lebih besar dibandingkan dengan JavaScript. Ini berarti ada lebih banyak sumber daya, tutorial, dan forum yang tersedia untuk memecahkan masalah dan meningkatkan skrip scraping Python. Komunitas JavaScript yang relatif lebih kecil dapat membatasi akses ke bantuan langsung dan praktik terbaik tingkat lanjut.

Debugging dan penanganan kesalahan

Meskipun men-debug Node.js lebih mudah daripada men-debug skrip Python, hal ini tetap menantang dibandingkan dengan bahasa pemrograman yang diketik dengan kuat.

Node.js dan scraper berbasis browser dapat menimbulkan masalah yang lebih sulit untuk didiagnosis dan diselesaikan, terutama bagi pengguna yang tidak terlalu paham dengan pemrograman asinkron JavaScript dan arsitektur berbasis peristiwa.

Namun, TypeScript memungkinkan pengembang untuk menambahkan lebih banyak fitur debugging ke skrip mereka, memberi mereka keuntungan dibandingkan skrip Python untuk proyek besar.

Contoh pengikisan JavaScript

Berikut adalah contoh pengambilan data produk Amazon menggunakan JavaScript dan Titik Akhir Data Terstruktur 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();

Menggunakan titik akhir data terstruktur ScraperAPI dengan Javascript menyederhanakan proses pengikisan dengan menyediakan data yang terorganisir dengan baik secara langsung. Hal ini menghilangkan kebutuhan untuk mengurai HTML secara manual dan menangani logika pengikisan yang rumit.

Dalam kebanyakan kasus, Anda akan menggunakan JavaScript alih-alih Python untuk mengikis situs web dinamis dengan Puppeteer. Namun, ScraperAPI menawarkan mesin rendering canggih yang juga dapat melakukan tugas ini untuk Anda.

Dengan mengirimkan permintaan Anda melalui ScraperAPI, Anda dapat menginstruksikannya untuk merender situs target Anda sebelum mengembalikan HTML halaman.

Untuk website yang lebih kompleks yang memerlukan interaksi, ScraperAPI juga menyediakan fungsi injeksi browser. Fitur ini memungkinkan Anda memberikan instruksi spesifik kepada penyaji, seperti: Misalnya, mengeklik suatu elemen, menunggu dalam jangka waktu tertentu, atau bahkan menelusuri situs.

Tantangan utama saat menghapus pasar eCommerce

Mengambil data dari pasar e-niaga seperti Amazon dan Walmart menghadirkan tantangan unik. Berikut adalah kendala utama yang mungkin Anda hadapi:

Penomoran halaman: Banyak situs e-niaga menyebarkan produknya ke beberapa halaman. Menavigasi halaman-halaman ini untuk mengambil semua data dapat memakan waktu dan membosankan. Python membuat penomoran halaman lebih mudah menggunakan crawler yang kasar.
Rendering JavaScript: Situs web e-niaga sering kali menggunakan JavaScript untuk memuat konten. Alat pengikis tradisional mungkin tidak mengumpulkan data ini, jadi Anda mungkin memerlukan alat yang dapat menangani JavaScript.

Dalang di Node.js adalah pilihan yang baik untuk tugas ini, meskipun alat seperti Selenium juga dapat mewujudkannya dengan Python.
Data dalam jumlah besar: Banyak informasi yang perlu diproses saat mengambil data produk. Hal ini memerlukan metode yang efisien untuk menyimpan dan memproses data tanpa memperlambat sistem Anda.

Baik JavaScript maupun Python dapat memproses data dalam jumlah besar, namun JavaScript jelas lebih kuat daripada Python. Di sisi lain, Python menawarkan opsi terbanyak untuk manipulasi data, yang dapat meningkatkan produktivitas dengan mengotomatiskan lebih banyak langkah dalam proses pengikisan.
Tindakan anti-goresan: Banyak platform e-commerce melindungi data mereka dengan menggunakan CAPTCHA, memblokir IP, dan membatasi tingkat permintaan. Untuk mengatasi hambatan ini, alamat IP harus dirotasi dan perilaku pengguna sebenarnya harus ditiru.

Untuk mengatasi tantangan ini, Anda memerlukan alat scraping seperti ScraperAPI. Alat ini memungkinkan pencakar Anda melewati mekanisme anti-bot dan mengakses data yang mereka perlukan.
Pemuatan konten secara dinamis: Beberapa konten di situs web e-commerce dimuat secara asinkron. Ini berarti scraper Anda harus menunggu semua konten dimuat sebelum mengekstraksi data.

Sekali lagi, Dalang mungkin merupakan pilihan terbaik Anda untuk mengumpulkan data jenis ini. Namun, ScraperAPI memungkinkan Anda mengumpulkan konten dinamis dengan mudah menggunakan Python.
Konsistensi dan akurasi data: Penting untuk memastikan bahwa data yang Anda kumpulkan konsisten dan akurat. Untuk melakukan hal ini, penting untuk menangkap daftar produk, harga dan variasi ketersediaan tanpa duplikat atau kesalahan.

Tentu saja, untuk mendapatkan data yang konsisten dari laman landas, Anda juga memerlukan rotasi IP tingkat lanjut dan bypass deteksi anti-bot.
Pertimbangan hukum dan etika: Selalu mengikis data sesuai dengan peraturan hukum dan ketentuan penggunaan situs web. Hal ini termasuk menghormati file robots.txt dan tidak membebani server dengan terlalu banyak permintaan.

Saat Anda menggunakan ScraperAPI dengan Python atau JavaScript, scraper Anda 100% mematuhi praktik web scraping yang etis.

Memahami tantangan-tantangan ini akan membantu Anda mengembangkan strategi yang lebih baik untuk memanfaatkan pasar eCommerce secara efisien.

Bungkus

Memilih antara JavaScript dan Python untuk web scraping eCommerce bergantung pada kebutuhan Anda.

JavaScript unggul dalam menangani konten dinamis dan memberikan kinerja luar biasa, menjadikannya ideal untuk interaksi web modern.
Berkat sintaksisnya yang sederhana dan pustaka manipulasi data yang kuat, Python sangat ideal untuk pemula dan tugas data yang kompleks.

Setiap bahasa mempunyai kelebihannya masing-masing. Jadi pilihlah salah satu yang paling sesuai dengan proyek dan keahlian tim Anda.

Terlepas dari bahasa pemrograman yang Anda pilih, Anda harus menggunakan alat pengikis untuk mengakses infrastruktur yang diperlukan dan mengikis situs target Anda secara konsisten.

Tidak tahu harus mulai dari mana? Baca panduan kami untuk memilih alat pengikis web yang tepat dan mulai mengumpulkan data web dalam skala besar.

Sampai jumpa lagi, selamat menggores!

Anda Mungkin Tertarik Dengan