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

JavaScript und Python sind zwei der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Scripting. Dieser Artikel vergleicht diese beiden Sprachen hinsichtlich ihrer Benutzerfreundlichkeit, Effizienz, verfügbaren Bibliotheken und Ökosysteme, Community-Unterstützung und Ressourcen sowie der Handhabung dynamischer Inhalte. Code-Snippets veranschaulichen die Vergleichspunkte.

Kurzvergleich

Benutzerfreundlichkeit

JavaScript ist die beliebteste Sprache in der Web-Entwicklung und eignet sich gut für Web-Scraping, da es dynamische Webseiten mithilfe von Tools wie Puppeteer und Cheerio effektiv nutzen und manipulieren kann. Wenn Sie bereits wissen, wie Sie JavaScript für Ihre clientseitigen Anwendungen verwenden, können Sie es auch serverseitig mit Node.js einsetzen, was den Entwicklungsprozess vereinfacht.

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

import fetch from 'node-fetch';

httpRequest('https://samplewebsite.com')
  .then(rawData => rawData.text())  .then(pageData => {
    const documentHTML = pageData;
    const h1Finder = /
(.*?)<\/h1>/; // Searching for 
 elements
    const foundH1 = documentHTML.match(h1Finder);
    if (foundH1 && foundH1.length > 1) {
      const extractedHeader = foundH1[1];
      console.log(`Extracted Header: ${extractedHeader}`); // Logging the found header
    } else {
      console.log('Header missing or not found.');
    }
  })
  .catch(fetchError => {
    console.error('Fetching error:', fetchError);
  });

Dieser Code umfasst mehrere Schritte und Fehlerbehandlung, was ihn komplexer erscheinen lassen kann. Sie müssen auch catch verwenden, um Fehler zu behandeln, was der Promise-Struktur eine weitere Komplexitätsebene hinzufügt.

Im Gegensatz dazu ist Python für seine einfache Syntax und Benutzerfreundlichkeit bekannt, was es geeignet macht, wenn Sie weniger Erfahrung mit Code haben.

Der folgende Code verwendet die Requests-Bibliothek, um die Webseite https://samplewebsite.com zu laden. Dann verwenden Sie einen regulären Ausdruck, um den title-Tag aus dem 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'})

# Opening the URL and retrieving the HTML content
with urllib.request.urlopen(web_request) as web_response:
    web_html = web_response.read().decode('utf-8')

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

if h2_search:
    extracted_title = h2_search.group(1)
    print(f"Extracted H2 Title: {extracted_title}")
else:
    print("H2 title not detected on the webpage.")

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

Beide Sprachen sind gute Optionen für Ihre Web-Scraping-Projekte. Wenn Sie aus der Web-Entwicklung kommen, ist JavaScript möglicherweise besser geeignet. Pythons einfache Syntax und die zahlreichen Bibliotheken sind dagegen besonders für Einsteiger attraktiv 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 mit Problemen umgeht, wie z. B. der Anzahl gleichzeitiger Anfragen und der Datenverarbeitung. Die Leistung des Tools in diesen Szenarien bestimmt seine Datenextraktionseffizienz, insbesondere beim Extrahieren aus großen Datensätzen oder beim gleichzeitigen Abrufen von Daten aus mehreren Quellen.

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 parallele Verarbeitungsfähigkeit, gleichzeitig Daten aus mehreren Quellen zu crawlen.

Dieses JavaScript-Code-Snippet 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(`Received data from ${endpoint}:`, webpageText);
  } catch (fetchIssue) {
    console.error(`Problem retrieving data from ${endpoint}:`, fetchIssue);
  }
});

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

Python hat keine integrierte Unterstützung für Non-Blocking-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 funktioniert.

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"Preview from {endpoint}: {content[:100]}")  # Displaying the first 100 characters of the content

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() stellt eine asynchrone Anfrage an die angegebene URL. asyncio.gather führt alle diese Aufgaben gleichzeitig aus. Der Code führt gleichzeitige Anfragen an mehrere Seiten durch und verarbeitet die Antworten asynchron.

Auf den ersten Blick mag es scheinen, als würde JavaScript aufgrund seiner integrierten Non-Blocking-Natur besser abschneiden, insbesondere bei I/O-intensiven Aktivitäten. Python kann jedoch mit Frameworks wie Scrapy eine vergleichbare Leistung wie JavaScript erzielen. Unabhängig davon, ob Sie JavaScripts eingebaute asynchrone Operationen oder Pythons explizites asynchrones Programmiermodell bevorzugen, bieten beide Umgebungen Lösungen zur Optimierung der Leistung Ihrer Web-Scraping-Operationen.

Bibliotheken und Ökosystem

Beim Aufbau von Web-Scraping-Lösungen bieten sowohl JavaScript als auch Python robuste Ökosysteme mit einer Vielzahl von Bibliotheken, die für Web-Scraping maßgeschneidert sind, vom Umgang mit HTTP-Anfragen bis hin zum Parsing von HTML und der Verwaltung von Browser-Automatisierung.

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

• headless Chromium
• jQuery

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

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(`Webpage Title: ${websiteTitle}`);
  })
  .catch(fetchError => {
    console.error(`Failed to fetch page: ${fetchError}`);
  });

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

• Beautiful Soup: Beautiful Soup bietet schnelles HTML- und XML-Parsing, da es einfach zu verwenden ist. Es ist eine gute Wahl für Einsteiger, 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 Daten mit Beautiful Soup gescrapt werden:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as Soup

# Requesting the web page
page_response = requests.get('https://example.com')
page_soup = Soup(page_response.text, 'html.parser')

# Finding the title of the webpage
page_headline = page_soup.select_one('title').text

# Outputting the webpage title
print(f"Webpage Title: {page_headline}")

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

Das folgende Beispiel zeigt, wie Daten mit Scrapy gescrapt werden:

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"Webpage Title Extracted: {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 Ihren spezifischen Projektanforderungen, der persönlichen oder teamweiten Kompetenz und den zu scrapenden Inhalten ab. Für dynamische Inhalte sowie für Browser-Automatisierung können JavaScript-Bibliotheken wie Puppeteer geeigneter sein. Für mehrstufiges Web-Scraping mit fortgeschrittener Datenverarbeitung und -analyse oder für den Aufbau von Machine-Learning-Modellen mit asynchronen Anfragen ist Python die bessere Option.

Handhabung dynamischer Inhalte

Dynamische Inhalte erschweren es Web-Scrapern, Daten zu extrahieren, da herkömmliche Scraper keine durch JavaScript geladenen Daten erfassen können. Dennoch verfügen JavaScript und Python über spezielle Bibliotheken, die sich wie ein Benutzer in einem Browser verhalten können, was es ihnen ermöglicht, dynamisch generierte Inhalte zu scrapen. In diesem Fall werden die Webseiten vollständig gerendert, um den JavaScript-generierten Inhalt auszuführen; dann erfolgt das Scraping der Daten asynchron.

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

• Puppeteer: Diese Bibliothek steuert ChromeDriver direkt und ist damit ideal für Aufgaben, die die Interaktion mit JavaScript-lastigen Seiten erfordern.
• Selenium: Ein weiteres leistungsstarkes Tool für die JavaScript-Ausführung. Selenium WebDriver kann einen Browser nativ steuern, entweder lokal oder auf Remote-Servern, und komplexe Szenarien in Echtzeit verarbeiten.

Das folgende Beispiel zeigt, wie dynamische Inhalte mit Puppeteer gescrapt werden:

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(`Extracted Document Title: ${documentTitle}`);
    await navigator.close();
}

extractPageTitle();

Dieser Code startet eine Browser-Instanz mit puppeteer, besucht die Seite https://example.com, ruft den Titel ab und protokolliert ihn in der Konsole. Schließlich wird der Browser geschlossen, sobald der Code abgeschlossen ist.

Das folgende Beispiel zeigt, wie dynamische Inhalte mit Selenium gescrapt werden:

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(`Extracted Content: ${contentOfElement}`);
    } finally {
        await browser.quit();
    }
}

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

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

Pythons Ansatz zum Scraping dynamischer Inhalte umfasst ähnliche Strategien mit Selenium und pyppeteer (im Wesentlichen ein Port von Puppeteer, der ähnliche Funktionalitäten wie Browser-Automatisierung bietet, um JavaScript-gerenderte Seiten zu verarbeiten).

Das folgende Beispiel zeigt, wie dynamische Inhalte mit Selenium gescrapt werden:

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)  # Outputs the text of the dynamic element
finally:
    navigator.quit()  # Ensures the browser closes after the script runs

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

Das folgende Beispiel zeigt, wie dynamische Inhalte mit pyppeteer gescrapt werden:

import asyncio
from pyppeteer import launch

async def extractContent():
    client = await launch(headless=True)  # Launch browser
    tab = await client.newPage()  # Open a new tab
    await tab.goto('http://books.toscrape.com/')

    # Wait for the product pods to appear
    await tab.waitForSelector('.product_pod', {'timeout': 10000})  # Wait for a maximum of 10 seconds
    
    # Extract book titles
    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)  # Display the extracted book titles
    
    await client.close()  # Close the browser

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 zunächst den Browser, öffnet die Seite http://books.toscrape.com/, ruft dann den dynamischen Inhalt mit querySelectorAll ab. Schließlich gibt er den Inhalt aus und schließt den Browser.

Ob Sie JavaScript oder Python verwenden, beide Sprachen ermöglichen es Ihnen, dynamische Web-Inhalte zu scrapen. Die Entscheidung hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts, Ihren Sprachkenntnissen oder den besonderen Merkmalen Ihrer Scraping-Aufgabe ab. Python ist beispielsweise die beste Sprache für groß angelegte Datenextraktion und -verarbeitung mit den Bibliotheken Scrapy und pandas, während JavaScript ideal für das Scraping dynamischer Inhalte von JavaScript-reichen Seiten und die Automatisierung von Web-Interaktionen mit Tools wie Puppeteer ist.

Fazit

Die Wahl zwischen JavaScript und Python für Web-Scraping hängt hauptsächlich von den Anforderungen Ihres Projekts und der Sprache ab, mit der Sie am vertrautesten sind. Wenn Sie Web-Entwickler sind oder eine hohe Leistung benötigen, um mehrere Operationen gleichzeitig zu verarbeiten, ist JavaScript eine ausgezeichnete Option. Wenn Sie Einfachheit und Lesbarkeit schätzen, sollten Sie Python wählen.

Selbst mit dem richtigen Tool kann Web-Scraping noch auf Herausforderungen stoßen, wie IP-Sperren und CAPTCHAs. Bright Data bietet eine Vielzahl von Diensten wie einen Proxy-Service, Web Unlocker, IP-Rotation, Web-Scraping-APIs und Datensätze, die sicherstellen, dass Ihre Scraping-Aktivitäten effektiv und reibungslos ablaufen.

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