JavaScript vs. Python für Web Scraping

Web Scraping wird in vielen Anwendungen verwendet, um Daten von Websites zu sammeln. Im Rahmen des Web Scraping-Prozesses erstellen Sie Skripte, die automatisch Daten von Webseiten für verschiedene Zwecke, wie Marktanalysen oder Preisvergleiche, sammeln und verarbeiten.

JavaScript und Python sind zwei der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für das Scripting. Dieser Artikel vergleicht diese beiden Sprachen basierend auf ihrer Benutzerfreundlichkeit, Effizienz, verfügbaren Bibliotheken und Ökosystemen, Community-Unterstützung und Ressourcen sowie der Handhabung dynamischer Inhalte. Codebeispiele im gesamten Artikel veranschaulichen die Vergleichspunkte.

Benutzerfreundlichkeit

JavaScript ist die beliebteste Sprache in der Webentwicklung und eignet sich gut für Web Scraping, da es effektiv mit dynamischen Webseiten interagieren und diese manipulieren kann, indem es Tools wie Puppeteer und Cheerio verwendet. Wenn Sie bereits wissen, wie man JavaScript für clientseitige Anwendungen verwendet, können Sie es auch für die Serverseite mit Node.js verwenden, was den Entwicklungsprozess vereinfacht.

Der folgende JavaScript-Code verwendet den HTTP-Client Axios, um das HTML von der Seite https://samplewebsite.com abzurufen und dann einen regulären Ausdruck zu verwenden, um den Titel zu finden und dessen Inhalt zu extrahieren:

import fetch from 'node-fetch';

httpRequest('https://samplewebsite.com')
  .then(rawData => rawData.text())  
  .then(pageData => {
    const documentHTML = pageData;
    const h1Finder = /<h1>(.*?)<\/h1>/; // Suche nach <h1> Elementen
    const foundH1 = documentHTML.match(h1Finder);
    if (foundH1 && foundH1.length > 1) {
      const extractedHeader = foundH1[1];
      console.log(`Extrahierte Überschrift: ${extractedHeader}`); // Ausgabe der gefundenen Überschrift
    } else {
      console.log('Überschrift fehlt oder nicht gefunden.');
    }
  })
  .catch(fetchError => {
    console.error('Fehler beim Abrufen:', fetchError);
  });

Dieser Code beinhaltet mehrere Schritte und Fehlerbehandlung, was ihn komplexer erscheinen lassen kann. Sie müssen auch catch verwenden, um die Fehler zu behandeln, was eine zusätzliche Komplexität zur Promise-Struktur hinzufügt.

Im Gegensatz dazu ist Python für seine einfache Syntax und Benutzerfreundlichkeit bekannt, was es besonders geeignet macht, wenn Sie nicht so erfahren im Programmieren sind.

Der folgende Code verwendet die Requests Bibliothek, um die Webseite https://samplewebsite.com zu laden. Dann verwenden Sie einen regulären Ausdruck, um nach dem title Tag im HTML-Inhalt zu suchen:

import urllib.request
import re

web_address = 'https://samplewebsite.com'
web_request = urllib.request.Request(web_address, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})

# Öffnen der URL und Abrufen des HTML-Inhalts
with urllib.request.urlopen(web_request) as web_response:
    web_html = web_response.read().decode('utf-8')

h2_regex = re.compile('<h2>(.*?)</h2>', re.IGNORECASE)
h2_search = h2_regex.search(web_html)

if h2_search:
    extracted_title = h2_search.group(1)
    print(f"Extrahierter H2-Titel: {extracted_title}")
else:
    print("H2-Titel auf der Webseite nicht erkannt.")

Dieser Code verwendet die with Anweisung, um sicherzustellen, dass alle Ausnahmen vom HTTP-Kontext behandelt werden, was die Fehlerbehandlung vereinfacht.

Beide Sprachen sind gute Wahlmöglichkeiten für Ihre Web Scraping-Projekte. Wenn Sie aus einem Webentwicklungs-Hintergrund kommen, könnte JavaScript für Sie geeigneter sein. Währenddessen sind Pythons einfache Syntax und die unzähligen Bibliotheken besonders für Anfänger ansprechend und eine gute Option, wenn Sie gerade erst mit dem Scraping von Webseiten beginnen.

Effizienz

Beim Vergleich der Effektivität von Web Scraping-Tools müssen Sie wissen, wie jede Sprache Probleme wie die Anzahl gleichzeitiger Anfragen und die Datenverarbeitung behandelt. Die Leistung des Tools in diesen Szenarien bestimmt seine Effizienz bei der Datenextraktion, insbesondere beim Extrahieren aus großen Datensätzen oder beim Abrufen von Daten aus mehreren Quellen gleichzeitig.

Sie können JavaScript mit Node.js verwenden, um die Leistung Ihrer Web Scraping-Aufgaben erheblich zu verbessern. Node.js verwendet ein I/O-Modell, bei dem keine Blockierung auftritt. Dieses Modell ermöglicht es JavaScript, mehr als eine Scraping-Aufgabe gleichzeitig auszuführen, sodass Ihr JavaScript-Code nicht warten muss, bis jede I/O-Operation abgeschlossen ist. In diesem Szenario ermöglicht die Parallelverarbeitungsfähigkeit das gleichzeitige Crawlen von Daten aus mehreren Quellen.

Dieses JavaScript-Codebeispiel verwendet Axios, um parallele/gleichzeitige HTTP GET-Anfragen an verschiedene Web-URLs zu stellen, die im Array urls definiert sind:

import fetch from 'node-fetch';

const targetURLs = ['https://samplewebsite1.com', 'https://samplewebsite2.org', 'https://samplewebsite3.net'];

targetURLs.forEach(async (endpoint) => {
  try {
    const fetchResponse = await fetch(endpoint);
    const webpageText = await fetchResponse.text();
    console.log(`Daten von ${endpoint} erhalten:`, webpageText);
  } catch (fetchIssue) {
    console.error(`Problem beim Abrufen von Daten von ${endpoint}:`, fetchIssue);
  }
});

Der Code führt gleichzeitige HTTP GET-Anfragen an mehrere URLs aus und verarbeitet deren Antworten asynchron mit Node.js.

Python hat keine eingebaute Unterstützung für nicht blockierende I/O-Operationen, aber Sie können asynchrone Verarbeitung mit einem Framework wie Scrapy durchführen. Das Scrapy-Framework verwendet eine ereignisgesteuerte Netzwerk-Engine namens Twisted, um gleichzeitige Anfragen zu verarbeiten, ähnlich wie Node.js für JavaScript.

Der folgende Python-Code verwendet aiohttp und asyncio, um Daten asynchron zu sammeln:

import aiohttp
import asyncio

async def retrieve_web_content(endpoint, client):
    async with client.get(endpoint) as response:
        content = await response.text()
        print(f"Vorschau von {endpoint}: {content[:100]}")  # Anzeige der ersten 100 Zeichen des Inhalts

async def execute():
    target_sites = ['https://samplewebsite1.com', 'https://samplewebsite2.org', 'https://samplewebsite3.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as client_session:
        tasks = [retrieve_web_content(site, client_session) for site in target_sites]
        await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(execute())

Die Funktion fetch_data() macht eine asynchrone Anfrage an die angegebene URL. asyncio.gather führt alle diese Aufgaben gleichzeitig aus. Der Code führt gleichzeitige Anfragen an mehrere Websites aus und verarbeitet die Antworten asynchron.

Auf den ersten Blick scheint es, als würde JavaScript aufgrund seiner eingebauten nicht blockierenden Natur, insbesondere bei I/O-intensiven Aktivitäten, besser abschneiden. Python kann jedoch eine vergleichbare Leistung wie JavaScript erzielen, wenn Frameworks wie Scrapy verwendet werden. Unabhängig davon, ob Sie die eingebauten asynchronen Operationen von JavaScript oder das explizite asynchrone Programmiermodell von Python bevorzugen, bieten beide Umgebungen Lösungen zur Optimierung der Leistung Ihrer Web Scraping-Operationen.

Bibliotheken und Ökosystem

Beim Erstellen von Web Scraping-Lösungen bieten sowohl JavaScript als auch Python robuste Ökosysteme mit einer Vielzahl von Bibliotheken, die auf Web Scraping zugeschnitten sind, von der Handhabung von HTTP-Anfragen bis hin zur HTML-Analyse und Browser-Automatisierung.

Das JavaScript-Ökosystem bietet mehrere Bibliotheken, die besonders gut für Web Scraping-Aufgaben geeignet sind. Die folgenden sind zwei der beliebtesten Bibliotheken:

• Puppeteer: Diese Bibliothek bietet eine High-Level-API zur Verwaltung von headless Chromium oder Chrome über das DevTools-Protokoll. Sie ist sehr nützlich zum Scrapen dynamischer Inhalte, die von JavaScript generiert werden, da sie Interaktionen mit der Website automatisieren kann, wie Formularübermittlungen oder Button-Klicks. Mehr dazu erfahren Sie im nächsten Abschnitt zum Thema dynamische Inhalte.
• Cheerio: Cheerio ist ideal für schnelles und effektives Scrapen statischer HTML-Seiten. Cheerio analysiert Markup und bietet eine API, die verwendet werden kann, um die resultierende Datenstruktur zu durchlaufen und zu manipulieren, ähnlich wie Sie es mit jQuery tun.

Dieser Code verwendet Axios, um das HTML von der Seite https://example.com abzurufen, und dann Cheerio, um den HTML-Inhalt zu analysieren und den Titel zu extrahieren:

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');

axios.get('https://example.com')
  .then(result => {
    const loadedHTML = cheerio.load(result.data);
    const websiteTitle = loadedHTML('title').text();
    console.log(`Webseitentitel: ${websiteTitle}`);
  })
  .catch(fetchError => {
    console.error(`Fehler beim Abrufen der Seite: ${fetchError}`);
  });

In der Zwischenzeit hat Python verschiedene Scraping-Bibliotheken, die Sie je nach Bedarf verwenden können, vom Scrapen einfacher statischer Seiten bis hin zu komplexen Webanwendungen. Zwei der beliebtesten Python-Bibliotheken für Web Scraping sind:

• Beautiful Soup: Beautiful Soup bietet eine schnelle HTML- und XML-Analyse, da es einfach zu verwenden ist. Es ist eine großartige Wahl für Anfänger, da es unkompliziert ist und die meisten Scraping-Aufgaben problemlos bewältigt.
• Scrapy: Dies ist ein leistungsstarkes Framework, das die schnelle Extraktion großer Datenmengen bewältigen kann. Scrapy verfügt über ein asynchrones Netzwerk-Framework, das es Ihnen ermöglicht, viele Anfragen gleichzeitig zu verarbeiten.

Das folgende Beispiel zeigt, wie man Daten mit Beautiful Soup scrapt:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as Soup

# Anfordern der Webseite
page_response = requests.get('https://example.com')
page_soup = Soup(page_response.text, 'html.parser')

# Finden des Titels der Webseite
page_headline = page_soup.select_one('title').text

# Ausgabe des Webseitentitels
print(f"Webseitentitel: {page_headline}")

In diesem Code lädt die Requests-Bibliothek die Webseite https://example.com, Beautiful Soup analysiert den HTML-Inhalt, und die Methode select_one extrahiert den Titel der Seite und gibt ihn dann aus.

Das folgende Beispiel zeigt, wie man Daten mit Scrapy scrapt:

import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

class WebsiteTitleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'title_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['https://example.com']

    def parse(self, response):
        extracted_title = response.xpath('//title/text()').get()
        print(f"Extrahierter Webseitentitel: {extracted_title}")

def main():
    process = CrawlerProcess()
    process.crawl(WebsiteTitleSpider)
    process.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

Dieser Code definiert einen einfachen Spider mit scrapy, um den Titel von der Webseite https://example.com zu extrahieren.

In Bezug auf Bibliotheken und Frameworks hängt die Wahl zwischen Python und JavaScript hauptsächlich von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts, Ihrer persönlichen oder Teamkompetenz und dem zu scrapenden Inhalt ab. Für dynamische Inhalte sowie für die Browser-Automatisierung sind JavaScript-Bibliotheken wie Puppeteer möglicherweise besser geeignet. Für mehrstufiges Web Scraping, bei dem Sie erweiterte Datenverarbeitung und -analyse durchführen oder maschinelle Lernmodelle mit asynchronen Anfragen erstellen möchten, ist Python die bessere Option.

Handhabung dynamischer Inhalte

Dynamische Inhalte erschweren das Extrahieren von Daten für Web Scraper, da traditionelle Scraper keine von JavaScript geladenen Daten erfassen können. Dennoch haben JavaScript und Python spezielle Bibliotheken, die sich wie ein Benutzer innerhalb eines Browsers verhalten können, was es ihnen ermöglicht, dynamisch generierte Inhalte zu scrapen. In diesem Fall werden die Webseiten vollständig gerendert, um die von JavaScript generierten Inhalte auszuführen; dann erfolgt das Scrapen der Daten asynchron.

In JavaScript sind Puppeteer und Selenium zwei Bibliotheken, die mit dynamischen Inhalten umgehen können:

• Puppeteer: Diese Bibliothek steuert direkt den ChromeDriver, was sie perfekt für Aufgaben macht, die die Interaktion mit JavaScript-lastigen Seiten erfordern.
• Selenium: Ein weiteres leistungsstarkes Tool zur Ausführung von JavaScript, Selenium WebDriver kann einen Browser lokal oder auf Remote-Servern steuern und komplexe Szenarien in Echtzeit behandeln.

Das folgende Beispiel zeigt, wie man dynamische Inhalte mit Puppeteer scrapt:

const puppeteer = require('puppeteer');

async function extractPageTitle() {
    const navigator = await puppeteer.launch();
    const explorer = await navigator.newPage();
    await explorer.goto('https://example.com');
    const documentTitle = await explorer.evaluate(() => document.title);
    console.log(`Extrahierter Dokumenttitel: ${documentTitle}`);
    await navigator.close();
}

extractPageTitle();

Dieser Code startet eine Browserinstanz mit puppeteer, besucht die Seite https://example.com, ruft den Titel ab und gibt ihn in der Konsole aus. Schließlich wird der Browser geschlossen, sobald der Code fertig ist.

Das folgende Beispiel zeigt, wie man dynamische Inhalte mit Selenium scrapt:

const {Builder, By} = require('selenium-webdriver');

async function scrapeDynamicContent(siteUrl) {
    let browser = await new Builder().forBrowser('chrome').build();
    try {
        await browser.get(siteUrl);
        let targetElement = await browser.findElement(By.id('dynamic-element'));
        let contentOfElement = await targetElement.getText();
        console.log(`Extrahierter Inhalt: ${contentOfElement}`);
    } finally {
        await browser.quit();
    }
}

scrapeDynamicContent('https://example.com');

Dieser Code verwendet den Selenium WebDriver, um die Webseite https://example.com zu öffnen und die Methode findElement zu verwenden, um den dynamischen Inhalt abzurufen. Schließlich gibt der Code den Inhalt aus und schließt den Browser.

Pythons Ansatz zum Scrapen dynamischer Inhalte umfasst ähnliche Strategien unter Verwendung von Selenium und pyppeteer (im Wesentlichen ein Port von Puppeteer, der ähnliche Funktionen wie die Browser-Automatisierung bietet, um JavaScript-gerenderte Seiten zu handhaben).

Das folgende Beispiel zeigt, wie man dynamische Inhalte mit Selenium scrapt:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

navigator = webdriver.Chrome()
navigator.get('https://example.com')

try:
    activeElement = navigator.find_element(By.ID, 'dynamic-content')
    print(activeElement.text)  # Gibt den Text des dynamischen Elements aus
finally:
    navigator.quit()  # Stellt sicher, dass der Browser nach dem Ausführen des Skripts geschlossen wird

Dieser Code verwendet Selenium mit dem ChromeDriver, um die Webseite https://example.com zu öffnen und die Methode find_element zu verwenden, um den dynamischen Inhalt abzurufen und dann auszugeben.

Das folgende Beispiel zeigt, wie man dynamische Inhalte mit pyppeteer scrapt:

import asyncio
from pyppeteer import launch

async def extractContent():
    client = await launch(headless=True)  # Browser starten
    tab = await client.newPage()  # Einen neuen Tab öffnen
    await tab.goto('http://books.toscrape.com/')

    # Warten, bis die Produkt-Pods erscheinen
    await tab.waitForSelector('.product_pod', {'timeout': 10000})  # Warten für maximal 10 Sekunden

    # Buchtitel extrahieren
    book_titles = await tab.evaluate('''() => {
        const titles = [];
        document.querySelectorAll('.product_pod h3 a').forEach(element => {
            titles.push(element.getAttribute('title'));
        });
        return titles;
    }''')

    print(book_titles)  # Anzeige der extrahierten Buchtitel

    await client.close()  # Browser schließen

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(extractContent())

Dieser Code verwendet pyppeteer, um dynamische Inhalte von der Seite http://books.toscrape.com/ zu erfassen. Der Code startet, indem er den Browser startet, die Seite http://books.toscrape.com/ öffnet, dann den dynamischen Inhalt mit querySelectorAll abruft. Schließlich gibt er den Inhalt aus und schließt den Browser.

Ob Sie JavaScript oder Python verwenden, beide Sprachen ermöglichen es Ihnen, dynamische Webinhalte zu scrapen. Die Entscheidung hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts, Ihrem Wissen über die Sprache oder den spezifischen Merkmalen Ihrer Scraping-Aufgabe ab. Zum Beispiel ist Python die beste Sprache für die groß angelegte Datenextraktion und -verarbeitung unter Verwendung der Bibliotheken Scrapy und pandas, während JavaScript perfekt zum Scrapen dynamischer Inhalte von JavaScript-reichen Seiten und zur Automatisierung von Web-Interaktionen mit Tools wie Puppeteer ist.

Fazit

Die Wahl zwischen JavaScript oder Python für Web Scraping hängt hauptsächlich von den Anforderungen Ihres Projekts und der Sprache ab, mit der Sie sich am wohlsten fühlen. Wenn Sie ein Webentwickler sind oder eine hohe Leistung benötigen, um mehrere Operationen gleichzeitig zu bewältigen, ist JavaScript eine ausgezeichnete Option. Wenn Sie Wert auf Einfachheit und Lesbarkeit legen, sollten Sie sich für Python entscheiden.

Selbst wenn Sie das richtige Werkzeug haben, kann Web Scraping auf Herausforderungen stoßen, wie z. B. IP-Blockierungen und CAPTCHAs. Bright Data bietet eine Vielzahl von Diensten an, wie z. B. einen Proxy-Dienst, Web Unlocker, IP-Rotation, Web-Scraping-APIs und Datensätze, die garantieren, dass Ihre Scraping-Aktivitäten effektiv und reibungslos ablaufen.

Um mehr über Web Scraping mit Python oder JavaScript zu erfahren, schauen Sie sich die Bright Data-Leitfäden Web Scraping mit Python und Web Scraping mit JavaScript und Node.js an. Möchten Sie das manuelle Scraping überspringen? Probieren Sie eine unserer Web-Scraping-APIs oder Datensätze aus!