Memilih perpustakaan web scraping yang tepat sama pentingnya dengan memilih bahasa pemrograman itu sendiri. Python menawarkan banyak pilihan Pengikisan web, dengan BeautifulSoup dan Scrapy menjadi dua opsi ampuh. Setiap perpustakaan mempunyai kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Artikel ini memberikan perbandingan komprehensif dari kedua perpustakaan dan mencakup fitur, kelebihan dan kekurangannya. Pada akhirnya, Anda akan dapat membuat keputusan berdasarkan informasi tentang perpustakaan mana yang terbaik untuk kebutuhan spesifik Anda.
Daftar Isi
Perpustakaan BeautifulSoup
Beautiful Soup adalah pustaka parsing Python yang kuat yang menyederhanakan pemrosesan HTML. Kami telah membahas web scraping dengan BeautifulSoup di artikel lain. Di sini kita hanya akan fokus pada fungsionalitas, kelebihan dan kekurangan perpustakaan tanpa mempelajari contoh kode.
karakteristik
Beautiful Soup (bs4) adalah perpustakaan Python untuk mengurai dokumen HTML dan XML. Ia menawarkan beberapa fitur yang membuat penggalian informasi dari halaman web menjadi lebih mudah, termasuk:
- Mengurai HTML dan XML. BeautifulSoup dapat mengurai dokumen HTML dan XML, menjadikannya alat serbaguna untuk bekerja dengan berbagai jenis data.
- Menavigasi di pohon dokumen. Anda dapat dengan mudah menavigasi pohon dokumen menggunakan metode seperti mencari elemen berdasarkan nama tag, kelas CSS, atau ID.
- Cari dan saring. BS4 menyediakan alat canggih untuk mencari dan memfilter pohon dokumen sehingga Anda dapat menemukan item atau data tertentu.
- Ubah dokumen. Pustaka memungkinkan Anda mengubah pohon dokumen dengan menambahkan, menghapus, atau mengubah elemen dan atribut.
- Mempercantik hasilnya. BeautifulSoup dapat memformat pohon dokumen dengan cara yang menarik secara visual, sehingga lebih mudah dibaca dan dipahami.
Kumpulan fungsi ini memberikan solusi komprehensif untuk penguraian. Sekarang mari kita telusuri kelebihan dan kekurangannya untuk membandingkannya dengan alat lain yang tersedia.
Keuntungan
Beautiful Soup menonjol di antara perpustakaan web scraping karena kesederhanaan dan kemudahan penggunaannya. Ia dikenal dengan sintaksisnya yang ramah pengguna, sehingga mudah dipelajari dan digunakan bahkan untuk pemula. Ini menjadikannya pilihan yang sangat baik bagi mereka yang memulai dengan web scraping atau ekstraksi data.
Selain itu, bs4 kompatibel dengan Python 2 dan Python 3, memastikan integrasi yang lancar dengan versi Python yang berbeda. Kompatibilitas ini sangat bermanfaat bagi pengembang yang mengerjakan proyek lama atau bermigrasi ke versi Python yang lebih baru.
Karena dirancang untuk menangani kode “kotor”, ia dapat secara efektif menangani hampir semua format data. Ini termasuk HTML yang diformat dengan buruk, sehingga Anda dapat dengan mudah mengekstrak data dari halaman web yang kompleks.
Terakhir, BeautifulSoup memiliki komunitas pengguna dan pengembang yang besar dan aktif. Hal ini menghasilkan sumber daya yang luas, dokumentasi yang komprehensif dan dukungan berkelanjutan untuk perpustakaan. Basis pengguna yang berkembang juga memastikan umur panjang dan relevansi perpustakaan.
Secara keseluruhan, kemudahan penggunaan, kompatibilitas lintas versi, ketahanan, dan komunitas aktif menjadikannya pilihan menarik untuk tugas web scraping.
Kekurangan
Meskipun BeautifulSoup adalah perpustakaan yang populer dan kuat untuk web scraping, ia memiliki beberapa kelemahan. Pertama, kemudahan penggunaan memprioritaskan kecepatan, sehingga kurang kuat dibandingkan perpustakaan lain untuk tugas scraping skala besar.
Seperti disebutkan sebelumnya, perpustakaan ini tidak dirancang untuk menangani JavaScript, yang biasa digunakan dalam aplikasi web modern. Untuk mengekstrak data dari situs web tersebut, Anda mungkin perlu menggunakan perpustakaan atau kerangka kerja lain seperti Selenium.
Meskipun BS4 sinkron, BS4 tidak dapat secara efisien menangani permintaan bersamaan atau asinkron untuk tugas-tugas ini. Oleh karena itu, kode Anda mungkin lambat dan tidak efektif. Jika Anda ingin mengatasi masalah ini, Anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan perpustakaan asinkron seperti Pyppeteer.
Singkatnya: BeautifulSoup adalah pilihan tepat untuk tugas pengikisan web sederhana, namun mungkin bukan pilihan terbaik untuk pengikisan skala besar, kompleks, atau asinkron.
Kerangka kerja yang tergores
Scrapy adalah kerangka web scraping yang lengkap, tetapi bukan perpustakaan. Ini dapat membantu Anda membuat pencakar individu yang disebut laba-laba. Kami membahas detail konfigurasi dan penggunaan laba-laba di artikel kami tentang penggunaan Scrapy untuk web scraping.
karakteristik
Scrapy awalnya dirancang untuk membuat laba-laba dalam jumlah besar yang dapat mengekstraksi sumber daya dalam jumlah besar dan mudah diskalakan. Oleh karena itu, proyek Scrapy memiliki beberapa fungsi yang cukup spesifik:
- Konstruksi modular. Scrapy menggunakan arsitektur modular yang memungkinkan penyesuaian dan perluasan fungsinya dengan mudah.
- Mendukung penyeleksi XPath dan CSS. Tidak seperti bs4, Scrapy mendukung pemilih XPath dan CSS untuk ekstraksi data yang fleksibel dan lebih akurat dari dokumen HTML.
- Artikel saluran pipa. Scrapy menyediakan sistem saluran yang kuat untuk memproses dan menyimpan data dalam berbagai format seperti JSON, CSV, atau database.
- Permintaan asinkron. Kerangka kerja ini mendukung permintaan asinkron sehingga beberapa permintaan dapat diproses, sehingga meningkatkan kecepatan pengikisan dan efisiensi proses pengikisan web.
- Cookie bawaan dan dukungan sesi. Scrapy menyederhanakan manajemen cookie dan sesi saat mengambil data, membuatnya lebih mudah untuk bekerja dengan negara. Perlu dicatat bahwa tidak semua perpustakaan scraping memiliki fungsi seperti itu.
Seperti yang Anda lihat, fungsi Scrapy sangat luas dan bertujuan untuk memaksimalkan efisiensi proses pengikisan. Namun, untuk membandingkannya dengan BeautifulSoup, kita juga harus membicarakan kelebihan dan kekurangannya.
Keuntungan
Seperti disebutkan sebelumnya, Scrapy dirancang untuk proyek pengikisan skala besar. Ini menampilkan skalabilitas yang sangat baik berkat pemrosesan asinkron dan arsitektur modular.
Selain itu, kerangka kerja ini sangat dapat diperluas, memungkinkan pengembang untuk menambahkan fungsionalitas khusus dan mengintegrasikan perpustakaan pihak ketiga. Dokumentasi Scrapy yang ekstensif dan terorganisir dengan baik menyederhanakan proses pembelajaran dan penggunaan.
Jika Anda menemui kesulitan, dukungan aktif komunitas menjadi alasan kuat untuk memilih Scrapy. Sebagai proyek sumber terbuka, proyek ini mendapat manfaat dari pembaruan rutin, kontribusi komunitas, dan bantuan cepat untuk mengatasi masalah.
Kekurangan
Kerugian yang paling jelas dan jelas dari Scrapy adalah kompleksitasnya yang relatif tinggi. Karena rangkaian fiturnya yang kaya, Scrapy mungkin memerlukan lebih banyak waktu bagi pemula untuk menguasainya dibandingkan dengan alat pengikis web yang lebih sederhana. Sayangnya framework ini tidak direkomendasikan untuk pemula.
Perlu juga diingat bahwa operasi web scraping skala besar dapat menghabiskan sumber daya sistem yang signifikan. Oleh karena itu, saat menggunakan kerangka kerja ini, Anda juga perlu memikirkan cara mengelola sumber daya yang tersedia untuk mencegah masalah kinerja secara efektif.
Secara keseluruhan, Scrapy adalah kerangka kerja yang kuat, namun mungkin tidak cocok untuk semua orang. Dibutuhkan investasi waktu dan upaya yang signifikan untuk mempelajari dan menggunakannya secara efektif.
Haruskah saya menggunakan BeautifulSoup atau Scrapy?
Beautiful Soup dan Scrapy keduanya merupakan pustaka Python populer yang digunakan untuk web scraping, tetapi keduanya memiliki tujuan berbeda dan memiliki fitur berbeda. Pilih di antara keduanya berdasarkan cakupan dan kompleksitas proyek web scraping Anda, serta preferensi Anda terhadap kemudahan penggunaan dibandingkan fungsionalitas komprehensif.
Untuk membantu Anda mengambil keputusan, kami telah membuat tabel dengan parameter utama yang harus Anda pertimbangkan saat memilih alat:
|
Fitur khusus |
Sup yang indah |
Tdk lengkap |
|---|---|---|
|
Tujuan |
Analisis HTML dan XML |
Kerangka kerja perayapan web yang komprehensif |
|
keramahan pengguna |
Sederhana dan intuitif |
Membutuhkan kurva belajar |
|
fleksibilitas |
Terbatas pada penguraian |
Komprehensif, mendukung perayapan dan penguraian |
|
Ukuran proyek |
Berukuran kecil hingga sedang |
Tugas pengikisan yang besar dan rumit |
|
Skalabilitas |
Memproses permintaan dalam jumlah besar bisa sangat melelahkan |
Dapat mengelola jutaan URL secara efisien dan mengekstrak data secara efisien |
|
Dukungan asinkron |
TIDAK |
Ya, dukungan bawaan untuk pemrosesan asinkron |
|
Fungsionalitas terintegrasi |
Analisis dasar dan navigasi |
Cara menangani cookie, pengalihan, percobaan ulang, dan lainnya |
|
kecepatan |
Cepat |
Sedang |
|
Dukungan komunitas |
Biasa digunakan untuk parsing |
Populer untuk berbagai tugas web scraping |
Singkatnya, Beautiful Soup sangat ideal untuk tugas-tugas sederhana dan penguraian data dari HTML atau XML, sedangkan Scrapy adalah pilihan yang lebih disukai untuk proyek pengikisan web yang lebih besar dan kompleks yang memerlukan pencarian banyak halaman dan memerlukan skalabilitas.
Pada akhirnya, perpustakaan scraping terbaik untuk Anda bergantung pada kebutuhan spesifik Anda. Pertimbangkan faktor-faktor yang tercantum di atas dan kemudian lakukan riset untuk menemukan perpustakaan yang tepat untuk Anda. Dimungkinkan juga untuk berbagi banyak perpustakaan. Misalnya, Scrapy dapat mencari daftar produk secara efisien di halaman berbeda. Namun, untuk mengekstrak detail seperti judul produk, deskripsi, dan harga dari setiap listingan, Anda dapat menggunakan BeautifulSoup di laba-laba Scrapy Anda untuk menganalisis struktur HTML masing-masing halaman produk dan menemukan elemen yang berisi data ini.
