Многие предприятия полагаются на парсинг веб-страниц для принятия обоснованных решений на основе данных, поскольку они знают, что для прочного положения на рынке требуется доступ к данным конкурентов. Однако также важно использовать эффективное программное обеспечение и приложения для задач веб-скрапинга, чтобы обеспечить последовательный сбор данных.
Вот почему только избранные языки выделяются в списке и являются предпочтительными в качестве надежных языков веб-скрапинга. Python — наиболее предпочтительный язык для парсинга веб-страниц. Он хорошо масштабируется, прост в освоении и имеет понятный синтаксис. Node JS — еще один популярный язык для парсинга веб-страниц, поддерживаемый такими библиотеками, как Axios и Puppeteer.
В зависимости от критериев могут быть доступны и другие варианты, но это наиболее предпочтительный вариант. Давайте теперь обсудим самые популярные языки для парсинга веб-страниц в 2023 году.
Питон
Python считается самым популярным языком для парсинга веб-страниц из-за его универсальности, масштабируемости и простоты использования. Он может не только выполнять задачи, связанные с извлечением данных, но также может использоваться для комплексного анализа данных с помощью мощных модулей машинного обучения.
Более того, Python имеет огромную экосистему библиотек, постоянно обновляемую его большим сообществом, что упрощает процесс очистки и анализа контента. На Reddit и Discord существуют различные сообщества и форумы, связанные с Python, где программисты могут легко найти решения любой проблемы, связанной с их программами очистки веб-страниц.
Подробнее: Парсинг веб-страниц с помощью Python
Python предоставляет различные библиотеки, специально предназначенные для выполнения задач по очистке веб-страниц. BeautifulSoup — это высокоэффективная и простая в использовании библиотека Python, которая может быстро собирать данные из плохо написанных страниц HTML и XML, что является крайне необходимой функцией, когда вы имеете дело с огромными объемами данных.
Scrapy — это платформа Python с открытым исходным кодом, которая предлагает впечатляющие функции, такие как многопоточность, сканирование и инструменты для отладки. Это может быть очень полезно и эффективно при использовании в крупных проектах по очистке данных.
В целом, если вы рассматриваете Python для своего следующего проекта по парсингу веб-страниц, то я думаю, что вы находитесь в правильной лиге людей. Благодаря всем функциям, предлагаемым Python, можно легко справиться даже со сложными проектами по парсингу веб-страниц.
JavaScript
Раньше JavaScript был языком интерфейса, пока не появился NodeJS и не перенес свои возможности на сервер. Это превосходное решение создало нового претендента на звание лучших языков веб-скрапинга.
С помощью среды NodeJS можно легко очищать не только статические веб-сайты, но и динамические веб-сайты, такие как Yelp и Instagram, с использованием таких библиотек, как Puppeteer и Playwright JS.
Подробнее: Парсинг веб-страниц с помощью Node JS — полное руководство
Среду Node JS можно использовать для создания надежной и эффективной инфраструктуры парсинга с использованием таких библиотек, как Express JS, Axios и Cheerio. Axios — самая популярная библиотека HTTP-запросов, которая обеспечивает согласованный и простой в использовании интерфейс для сбора данных из API и других веб-источников. Cheerio JS — это легкая библиотека JavaScript для веб-анализа, основанная на JQuery, которая может легко и быстро извлекать любую часть контента из документа HTML и XML.
Преимущества использования Node JS:
- Он поддерживает простой синтаксис, что позволяет новичкам быстро изучить основы языка.
- Он может обрабатывать большое количество одновременных запросов одновременно, что является важной особенностью для крупномасштабных проектов по парсингу веб-страниц.
- Он пользуется широкой поддержкой сообщества и на протяжении 11 лет остается наиболее часто используемым языком в опросе StackOverflow 2023 года.
Поскольку парсинг веб-страниц по-прежнему будет жизненно важным методом получения данных из веб-источников, Node JS при поддержке своего сильного сообщества разработчиков продолжит доминировать в извлечении и анализе данных из Интернета.
Рубин
Простоту использования и простоту Ruby просто невозможно игнорировать. Этот язык с открытым исходным кодом легко выучить любому новичку без каких-либо хлопот. Он не очень популярен в сообществе веб-парсеров, но предлагает определенные функции для плавного извлечения данных.
Библиотека Nokogiri в Ruby, мощный и популярный драгоценный камень Ruby, предоставляет простой API для работы с поврежденными документами HTML и XML. Он поддерживает селекторы CSS и XPath и имеет качественную инфраструктуру, что делает его быстрее, чем многие библиотеки на чистом Ruby.
Подробнее: Очистка результатов поиска Google с помощью Ruby
Хотя Ruby не является популярным языком для парсинга веб-страниц, он дает нам ряд преимуществ:
- Комбинацию HTTParty и Nokogiri можно использовать для без проблем настроить веб-скребок.
- HTTParty можно использовать для отправки всех типов HTTP-запросов на целевой веб-сайт, а также автоматически анализировать ответы JSON и XML.
- Для небольших задач парсинга требуется меньше кода.
Ruby предоставляет отличную среду тестирования и другие расширенные функции. Однако небольшая поддержка сообщества, неподробная документация библиотек и плохая многопоточность объясняют, почему Ruby до сих пор не является идеальным языком веб-скрапинга, таким как Node JS и Python, для крупных проектов.
Джава
Не следует удивляться тому факту, что Java по-прежнему является третьим по популярности языком программирования в мире после JavaScript и Python. Он пользуется сильной поддержкой сообщества и предоставляет качественные встроенные библиотеки и платформы, предназначенные для упрощения задач для разработчиков.
Библиотека JSoup на Java предоставляет полный пакет. Он может устанавливать HTTP-соединения с целевыми веб-сайтами и анализировать извлеченный HTML-контент, чтобы получить необходимую информацию из дерева HTML.
HTMLUnit — еще одна замечательная работа сообщества разработчиков Java. Его можно использовать для очистки динамических веб-страниц и выполнения различных функций, таких как отправка форм и нажатие ссылок для взаимодействия с веб-страницами.
Подробнее: Очистка Google с помощью Java
Кроме того, Java — это многопоточный язык, который позволяет разработчикам одновременно выполнять несколько задач очистки. Эта функция экономит значительное количество времени и ресурсов разработчиков и повышает их производительность.
Проще говоря, Java предлагает различные преимущества, такие как высокая производительность, регулярное обслуживание и независимость от платформы. Тем не менее, он по-прежнему имеет ограниченную экосистему для парсинга веб-страниц и требует больше строк для достижения функциональности по сравнению с Python и Node JS, что делает его некачественным выбором среди двух лучших.
C++
C++ — это объектно-ориентированный язык программирования, характеризующийся, среди прочего, такими функциями, как наследование, полиморфизм и перегрузка операторов. Он предлагает быстрое и высокопроизводительное решение для парсинга веб-страниц, но его реализация относительно дорога. Кроме того, сообщество C++ по-прежнему больше, чем большинство популярных языков, и оно разработало качественные библиотеки, повышающие удобство использования и универсальность.
Как мы знаем, C++ — это язык старой школы, но он также предоставляет библиотеки, предназначенные для парсинга веб-страниц. Библиотека libcurl, популярная библиотека с открытым исходным кодом, предоставляет простой в использовании API для выполнения HTTP-запросов. Еще одна библиотека с открытым исходным кодом Gumbo может использоваться для анализа и извлечения информации из дерева HTML.
Однако, если оставить в стороне производительность, у него есть некоторые недостатки:
- Трудно учиться. C++ предлагает более сложный путь обучения для новичков. Его синтаксис неясен и труден для понимания.
- Разбор HTML. Анализ сложных HTML-документов в C++ может занять много времени и ресурсов.
- Сложность. Код нелегко поддерживать в долгосрочной перспективе, и может возникнуть вероятность, что вы не получите определенную функциональность из библиотеки, и у вас останется только один вариант — реализовать эту функциональность самостоятельно с нуля. .
Хотя C++ по-прежнему остается популярным языком, реализация задач парсинга веб-страниц может занять много времени и потребовать целой команды экспертов, что делает его недоступным языком для и без того ограниченного рынка парсинга веб-страниц.
PHP
PHP — это язык сценариев на стороне сервера, в первую очередь предназначенный для веб-разработки и создания динамических веб-страниц. Однако это может быть не идеальный выбор для парсинга веб-страниц, но такие библиотеки, как cURL, могут парсить HTML-контент с веб-страниц, включая изображения, видео, текст и т. д.
PHP также поддерживает известные библиотеки, такие как Goutte, которые позволяют эффективно очищать веб-страницы от других библиотек, таких как HTML Dom Parser, Guzzle и т. д. Более того, Guzzle предлагает больше функций, таких как обработка аутентификации и управление телами запросов и ответов.
Другая библиотека, основанная на Goutte, известная как Symfony Panther, поддерживает функцию headless-браузера.
Подробнее: парсинг веб-страниц с помощью PHP
Короче говоря, PHP хорошо подходит для простых проектов по парсингу веб-страниц. Плохая модель параллелизма, отсутствие богатой экосистемы и угасающая поддержка сообщества объясняют, почему PHP не является предпочтительным выбором для парсинга веб-страниц.
Заключение
Итак, это были 6 лучших языков программирования, предпочитаемых для большинства парсинговых проектов. Не обязательно выбирать только Python, который гуру веб-парсинга называют лучшим. Проведение тщательного исследования позволит вам выбрать наиболее подходящий язык с учетом параметров проекта, что позволит вам соответственно выбрать лучший язык.
Я надеюсь, что это руководство дало вам полное представление о том, как выбрать лучший язык программирования для требований вашего проекта. Пожалуйста, не стесняйтесь написать мне, если я что-то пропустил.
Если вы считаете, что мы можем выполнить ваши индивидуальные проекты парсинга, свяжитесь с нами. Подпишись на меня в Твиттере". Спасибо за прочтение!
Дополнительные ресурсы
Я подготовил полный список блогов для изучения парсинга веб-страниц, которые могут дать вам представление и помочь вам в вашем путешествии по парсингу веб-страниц.
