Scrapy gegen Playwright: Ein Vergleich für Web Scraping

In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr:

• Was Scrapy ist
• Was Playwright ist
• Die Funktionen, die sie für das Web-Scraping anbieten, und ihr Vergleich
• Eine Einführung in Web Scraping mit beiden Tools
• Wie man einen Scraper mit Playwright erstellt
• Wie man ein Web-Scraping-Skript mit Scrapy erstellt
• Welches Tool ist besser für Web Scraping
• Ihre gemeinsamen Grenzen und wie sie überwunden werden können

Lasst uns eintauchen!

Was ist Scrapy?

Scrapy ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Web-Scraping-Framework, das für eine effiziente Datenextraktion entwickelt wurde. Es bietet integrierte Unterstützung für Funktionen wie parallele Anfragen, Link-Following und Datenexport in Formaten wie JSON und CSV. Außerdem verfügt es über Middleware, Proxy-Integration und automatische Wiederholungsanfragen. Scrapy arbeitet asynchron und auf statischen HTML-Seiten.

Was ist Playwright?

Playwright ist ein Open-Source-Automatisierungsframework für E2E-Tests und Web Scraping im Browser. Es unterstützt mehrere Browser, wie z. B. Chrome, Firefox und WebKit, jeweils im Headless- und Headless-Modus. Außerdem ist die Browser-Automatisierungs-API in mehreren Programmiersprachen verfügbar, darunter TypeScript/JavaScript, Python, Java und C#.

Scrapy vs Playwright: Kopf-an-Kopf-Funktionen für Web-Scraping

Vergleichen wir Scrapy und Playwright anhand von fünf verschiedenen Aspekten, die sie zu großartigen Web-Scraping-Tools machen.

Weitere Blogbeiträge zum Thema “Kopf an Kopf” finden Sie hier:

• Scrapy vs. Beautiful Soup
• Scrapy gegen Pyspider: Was ist besser für Web Scraping?
• Scrapy vs. Selenium für Web-Scraping
• Scrapy vs. Puppeteer für Web-Scraping
• Scrapy vs. Requests: Was ist besser für Web Scraping?

Beginnen Sie nun den Vergleich zwischen Scrapy und Playwright!

Einfache Einrichtung und Konfiguration

Scrapy bietet ein unkompliziertes Setup mit minimaler Konfiguration. Dank der integrierten CLI können Sie schnell ein Projekt erstellen, Spider definieren und Daten exportieren. Im Gegensatz dazu erfordert Playwright mehr Einrichtungsaufwand, da es die Installation von Browser-Abhängigkeiten und die Überprüfung der richtigen Konfiguration beinhaltet.

Lernkurve

Scrapy hat eine steilere Lernkurve für Anfänger aufgrund seiner modularen Struktur, umfangreichen Funktionen und einzigartigen Konfigurationen. Das Verständnis von Konzepten wie Spiders, Middlewares und Pipelines kann Zeit in Anspruch nehmen. Der Einstieg in Playwright ist wesentlich einfacher, da seine API denjenigen vertraut ist, die bereits über einige Kenntnisse der Browser-Automatisierung verfügen.

Handhabung dynamischer Inhalte

Scrapy hat Probleme mit Websites, die JavaScript verwenden, da es nur mit statischen HTML-Dokumenten umgehen kann. Die Verarbeitung dynamischer Inhalte ist möglich, erfordert aber die Integration mit Splash oder ähnlichen Tools. Playwright eignet sich hervorragend für den Umgang mit dynamischen oder JavaScript-gerenderten Inhalten, da es Seiten nativ im Browser rendert. Das bedeutet, dass Sie damit Seiten scrapen können, die auf Client-Frameworks wie React, Angular oder Vue basieren.

Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit

Scrapy bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten durch die Unterstützung von Middlewares, Erweiterungen und Pipelines. Außerdem sind mehrere Plugins und Add-ons verfügbar. Playwright hingegen ist nicht nativ erweiterbar. Glücklicherweise hat die Community diese Einschränkung mit dem Projekt Playwright Extra angegangen.

Andere Scraping-Funktionen

Scrapy verfügt über integrierte Funktionen wie Proxy-Integration, automatische Wiederholungsversuche und konfigurierbaren Datenexport. Außerdem bietet es integrierte Methoden für die IP-Rotation und andere erweiterte Szenarien. Playwright unterstützt die Proxy-Integration und andere wichtige Scraping-Funktionen. Um die gleichen Ergebnisse zu erzielen, ist also im Vergleich zu Scrapy mehr manueller Aufwand erforderlich.

Playwright vs. Scrapy: Scraping-Skript-Vergleich

In den folgenden zwei Abschnitten erfahren Sie, wie Sie dieselbe Website mit Playwright und Scrapy scrapen können. Wir beginnen mit Playwright, da dies etwas länger dauern kann, da es nicht speziell für Web Scraping optimiert ist wie Scrapy.

Die Zielsite ist die Books to Scrape-Sandbox:

Das Ziel beider Scraper ist es, alle Fantasy-Bücher von der Website abzurufen, was eine Bearbeitung der Paginierung erfordert.

Scrapy behandelt die Seiten als statisch und parst ihre HTML-Dokumente direkt. Stattdessen rendert Playwright sie in einem Browser und interagiert mit den Elementen auf den Seiten, um Benutzeraktionen zu simulieren.

Das Scrapy-Skript wird in Python geschrieben, während das Playwright-Skript in JavaScript verfasst ist – zwei Sprachen, die von beiden Tools primär unterstützt werden. Dennoch können Sie das Playwright-JavaScript-Skript leicht in Python konvertieren, indem Sie die Bibliothek playwright-python verwenden, die dieselbe zugrunde liegende API zur Verfügung stellt.

In beiden Fällen erhalten Sie am Ende des Skripts eine CSV-Datei, die alle Fantasy-Buchdetails aus Books to Scrape enthält.

Kommen wir nun zum Vergleich zwischen Playwright und Scrapy Scraping!

Verwendung von Playwright für Web Scraping

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um ein einfaches Web-Scraping-Skript in JavaScript mit Playwright zu schreiben. Wenn Sie mit dem Verfahren nicht vertraut sind, lesen Sie zunächst unseren Leitfaden zum Web-Scraping mit Playwright.

Schritt 1: Projekt einrichten

Bevor Sie beginnen, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die neueste Version von Node.js lokal installiert haben. Falls nicht, laden Sie sie herunter und folgen Sie dem Installationsassistenten.

Als Nächstes erstellen Sie einen Ordner für Ihren Playwright-Scraper und navigieren über das Terminal dorthin:

mkdir playwright-scraper
cd playwright-scraper

Initialisieren Sie innerhalb des Ordners playwright-scraper ein npm-Projekt, indem Sie es ausführen:

npm init -y

Öffnen Sie nun den Ordner “playwright-scraper” in Ihrer bevorzugten JavaScript-IDE. IntelliJ IDEA oder Visual Studio Code sind eine gute Wahl. Erstellen Sie in diesem Ordner eine Datei script.js, die bald die Scraping-Logik enthalten wird:

Großartig! Sie sind nun vollständig für das Web-Scraping in Node.js mit Playwright gerüstet.

Schritt #2: Installieren und Konfigurieren von Playwright

Führen Sie im Projektordner den folgenden Befehl aus, um Playwright zu installieren:

npm install playwright

Als Nächstes installieren Sie den Browser und alle zusätzlichen Abhängigkeiten, indem Sie ihn ausführen:

npx playwright install

Öffnen Sie nun script.js und fügen Sie den folgenden Code hinzu, um Playwright zu importieren und eine Chromium-Browser-Instanz zu starten:

const { chromium } = require("playwright");

(async () => {
  // initialize a Chromium browser
  const browser = await chromium.launch({
    headless: false, // comment out in production
  });

  // scraping logic goes here...

  // close the browser and release resources
  await browser.close();
})();

Mit der Option headless: false wird der Browser im Kopfzeilenmodus gestartet. So können Sie sehen, was das Skript macht – nützlich für die Fehlersuche während der Entwicklung.

Schritt #3: Verbinden Sie sich mit der Zielseite

Initialisieren Sie eine neue Seite im Browser und verwenden Sie die Funktion goto(), um zur Zielseite zu navigieren:

const page = await browser.newPage();
await page.goto("https://books.toscrape.com/catalogue/category/books/fantasy_19/index.html");

Wenn Sie das Skript im Debugger mit Haltepunkt vor der Funktion close() ausführen, sehen Sie, wie sich der Browser öffnet und zur Zielseite navigiert:

Erstaunlich! Playwright steuert den Browser wie erwartet.

Schritt 4: Implementierung der Logik für die Datenanalyse

Bevor Sie die Scraping-Logik schreiben, müssen Sie die Seitenstruktur verstehen. Öffnen Sie dazu die Zielseite in einem Inkognito-Fenster in Ihrem Browser. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf ein Buchelement und wählen Sie die Option “Untersuchen”.

Dies sollten Sie in den DevTools sehen:

Oben können Sie sehen, dass jedes Buchelement mit dem CSS-Selektor .product_pod ausgewählt werden kann.

Da die Seite mehrere Bücher enthält, initialisieren Sie zunächst ein Array, um die ausgewerteten Daten zu speichern:

books = []

Wählen Sie alle aus und führen Sie eine Iteration durch, wie unten beschrieben:

const bookElements = await page.locator(".product_pod").all();
for (const bookElement of bookElements) {
  // extract book details...
}

Aus jedem Buchelement können Sie, wie in der obigen Abbildung gezeigt, etwas extrahieren:

• Die Buch-URL aus dem <a>-Tag
• Der Buchtitel aus dem Knoten h3 a
• Das Buchbild aus dem .thumbnail-Element
• Die Buchbewertung aus dem Element .star-rating
• Der Produktpreis aus dem Element .product_price .price_color
• Die Produktverfügbarkeit aus dem Element .availability

Implementieren Sie nun die Scraping-Logik innerhalb der Schleife:

const urlElement = await bookElement.locator("a").first();
const url = makeAbsoluteURL(
  await urlElement.getAttribute("href"),
  "https://books.toscrape.com/catalogue/"
);

const titleElement = await bookElement.locator("h3 a");
const title = await titleElement.getAttribute("title");

const imageElement = await bookElement.locator(".thumbnail");
const image = makeAbsoluteURL(
  await imageElement.getAttribute("src"),
  "https://books.toscrape.com/"
);

const ratingElement = await bookElement.locator(".star-rating");
const ratingClass = await ratingElement.getAttribute("class");
let rating;
switch (true) {
  case ratingClass.includes("One"):
    rating = 1;
    break;
  case ratingClass.includes("Two"):
    rating = 2;
    break;
  case ratingClass.includes("Three"):
    rating = 3;
    break;
  case ratingClass.includes("Four"):
    rating = 4;
    break;
  case ratingClass.includes("Five"):
    rating = 5;
    break;
  default:
    rating = null;
}

const priceElement = await bookElement.locator(
  ".product_price .price_color"
);
const price = (await priceElement.textContent()).trim();

const availabilityElement = await bookElement.locator(".availability");
const availability = (await availabilityElement.textContent()).trim();

Das obige Snippet verwendet die Playwright-Funktionen getAttribute() und textContent(), um bestimmte HTML-Attribute bzw. Text aus HTML-Knoten zu extrahieren. Beachten Sie die benutzerdefinierte Logik zum Abrufen der Bewertungspunkte.

Da die URLs auf der Seite relativ sind, können sie außerdem mit der folgenden benutzerdefinierten Funktion in absolute URLs umgewandelt werden:

function makeAbsoluteURL(url, baseURL) {
  // use a regular expression to remove any ../ or ../../ patterns
  const cleanURL = url.replace(/(\.\.\/)+/, "");

  // combine the base URL with the cleaned relative URL
  return baseURL + cleanURL;
}

Als Nächstes füllen Sie ein neues Objekt mit den gescrapten Daten und fügen es dem Array books hinzu:

const book = {
  "url": url,
  "title": title,
  "image": image,
  "rating": rating,
  "price": price,
  "availability": availability,
};
books.push(book);

Perfekt! Die Scraping-Logik von Playwright ist nun vollständig.

Schritt #4: Implementierung der Crawling-Logik

Wenn Sie einen Blick auf die Zielseite werfen, werden Sie feststellen, dass einige Seiten eine Schaltfläche “Weiter” am unteren Rand haben:

Wenn Sie darauf klicken, wird die nächste Seite geladen. Beachten Sie, dass die letzte Paginierungsseite sie aus offensichtlichen Gründen nicht enthält.

So können Sie die Web-Crawling-Logik mit einer while (true) Schleife implementieren, die:

1. Liest Daten von der aktuellen Seite ab
2. Klickt auf die Schaltfläche “Weiter”, wenn sie vorhanden ist, und wartet, bis die neue Seite geladen ist
3. Wiederholt den Vorgang, bis die Schaltfläche “Weiter” nicht mehr gefunden wird

Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie das erreichen können:

while (true) {
  // select the book elements ...

  // select the "next" button and check if it is on the page
  const nextElement = await page.locator("li.next a");
  if ((await nextElement.count()) !== 0) {
    // click the "next" button and go to the next page
    await nextElement.click();
    // wait for the page to have been loaded
    await page.waitForLoadState("domcontentloaded")
  } else {
    break;
  }
}

Großartig! Crawling-Logik implementiert.

Schritt Nr. 5: Exportieren nach CSV

Der letzte Schritt besteht darin, die gesammelten Daten in eine CSV-Datei zu exportieren. Sie können dies zwar auch mit Node.js erreichen, aber mit einer speziellen Bibliothek wie fast-csv ist es viel einfacher.

Installieren Sie das Paket fast-csv, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

npm install fast-csv

Importieren Sie am Anfang der Datei scraping.js die erforderlichen Module:

const { writeToPath } = require("fast-csv");

Verwenden Sie dann das folgende Snippet, um die ausgewerteten Daten in eine CSV-Datei zu schreiben:

writeToPath("books.csv", books, { headers: true });

Et voilà! Das Playwright-Skript zum Web-Scraping ist fertig.

Schritt #6: Alles zusammenfügen

Ihre Datei script.js sollte Folgendes enthalten:

const { chromium } = require("playwright");
const { writeToPath } = require("fast-csv");

(async () => {
  // initialize a Chromium browser
  const browser = await chromium.launch({
    headless: false, // comment out in production
  });

  // initialize a new page in the browser
  const page = await browser.newPage();

  // visit the target page
  await page.goto(
    "https://books.toscrape.com/catalogue/category/books/fantasy_19/index.html"
  );

  // where to store the scraped data
  books = [];

  while (true) {
    // select the book elements
    const bookElements = await page.locator(".product_pod").all();
    // iterate over them to extract data from them
    for (const bookElement of bookElements) {
      // data extraction logic
      const urlElement = await bookElement.locator("a").first();
      const url = makeAbsoluteURL(
        await urlElement.getAttribute("href"),
        "https://books.toscrape.com/catalogue/"
      );

      const titleElement = await bookElement.locator("h3 a");
      const title = await titleElement.getAttribute("title");

      const imageElement = await bookElement.locator(".thumbnail");
      const image = makeAbsoluteURL(
        await imageElement.getAttribute("src"),
        "https://books.toscrape.com/"
      );

      const ratingElement = await bookElement.locator(".star-rating");
      const ratingClass = await ratingElement.getAttribute("class");
      let rating;
      switch (true) {
        case ratingClass.includes("One"):
          rating = 1;
          break;
        case ratingClass.includes("Two"):
          rating = 2;
          break;
        case ratingClass.includes("Three"):
          rating = 3;
          break;
        case ratingClass.includes("Four"):
          rating = 4;
          break;
        case ratingClass.includes("Five"):
          rating = 5;
          break;
        default:
          rating = null;
      }

      const priceElement = await bookElement.locator(
        ".product_price .price_color"
      );
      const price = (await priceElement.textContent()).trim();

      const availabilityElement = await bookElement.locator(".availability");
      const availability = (await availabilityElement.textContent()).trim();

      // populate a new book item with the scraped data and
      // then add it to the array
      const book = {
        "url": url,
        "title": title,
        "image": image,
        "rating": rating,
        "price": price,
        "availability": availability,
      };
      books.push(book);
    }

    // select the "next" button and check if it is on the page
    const nextElement = await page.locator("li.next a");
    if ((await nextElement.count()) !== 0) {
      // click the "next" button and go to the next page
      await nextElement.click();
      // wait for the page to have been loaded
      await page.waitForLoadState("domcontentloaded");
    } else {
      break;
    }
  }

  // export the scraped data to CSV
  writeToPath("books.csv", books, { headers: true });

  // close the browser and release resources
  await browser.close();
})();

function makeAbsoluteURL(url, baseURL) {
  // use a regular expression to remove any ../ or ../../ patterns
  const cleanURL = url.replace(/(\.\.\/)+/, "");

  // combine the base URL with the cleaned relative URL
  return baseURL + cleanURL;
}

Starten Sie es mit diesem Node.js-Befehl:

node script.js

Das Ergebnis ist die folgende Datei books.csv:

Auftrag erfüllt! Jetzt ist es an der Zeit zu sehen, wie man das gleiche Ergebnis mit Scrapy erreichen kann.

Wie man Scrapy für Web Scraping verwendet

Folgen Sie den folgenden Schritten und sehen Sie, wie Sie einen einfachen Web Scraper mit Scrapy erstellen können. Weitere Anleitungen finden Sie in unserem Tutorial zu Scrapy Web Scraping.

Schritt 1: Projekt einrichten

Bevor Sie beginnen, sollten Sie überprüfen, ob Sie Python 3 lokal installiert haben. Falls nicht, laden Sie es von der offiziellen Website herunter und installieren Sie es.

Erstellen Sie einen Ordner für Ihr Projekt und initialisieren Sie darin eine virtuelle Umgebung:

mkdir scrapy-scraper
cd scrapy-scraper
python -m venv venv

Unter Windows führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Umgebung zu aktivieren:

venv\Scripts\activate

Unter Unix oder macOS können Sie auch Folgendes ausführen:

source venv/bin/activate

In einer aktivierten Umgebung, installieren Sie Scrapy mit:

pip install scrapy

Starten Sie dann den folgenden Befehl, um ein Scrapy-Projekt namens “books_scraper” zu erstellen:

scrapy startproject books_scraper

Klasse! Sie sind für Web-Scraping mit Scrapy eingerichtet.

Schritt #2: Erstellen Sie die Scrapy-Spinne

Geben Sie den Scrapy-Projektordner ein und erstellen Sie einen neuen Spider für die Zielsite:

cd books_scraper
scrapy genspider books books.toscrape.com

Scrapy wird automatisch alle benötigten Dateien für Sie erstellen. Konkret sollte das Verzeichnis books_scraper nun die folgende Dateistruktur enthalten:

books_scraper/
   │── __init__.py
   │── items.py
   │── middlewares.py
   │── pipelines.py
   │── settings.py
   └── spiders/
       │── __init__.py
       └── books.py

Um die gewünschte Scraping-Logik zu implementieren, ersetzen Sie den Inhalt von books_scraper/spiders/books.py durch den folgenden Code:

import scrapy

class BooksSpider(scrapy.Spider):
    name = "books"
    allowed_domains = ["books.toscrape.com"]
    start_urls = ["https://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html"]

    def parse(self, response):
        # Extract book details
        for book in response.css(".product_pod"):
            yield {
                "title": book.css("h3 a::attr(title)").get(),
                "url": response.urljoin(book.css("h3 a::attr(href)").get()),
                "image": response.urljoin(book.css(".thumbnail::attr(src)").get()),
                "rating": book.css(".star-rating::attr(class)").get().split()[-1],
                "price": book.css(".product_price .price_color::text").get(),
                "availability": book.css(".availability::text").get().strip(),
            }

        # Handle pagination
        next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, callback=self.parse)

Schritt #3: Starten Sie die Spinne

Führen Sie im Ordner books_scraper in einer aktivierten virtuellen Umgebung den folgenden Befehl aus, um Ihren Scrapy-Spider auszuführen und die gescrapten Daten in eine CSV-Datei zu exportieren:

scrapy crawl books -o books.csv

Dadurch wird eine books.csv-Datei mit den ausgewerteten Daten erzeugt, genau wie die vom Playwright-Skript erzeugte Datei. Wiederum: Mission erfüllt!

Scrapy vs. Playwright: Welchen verwenden?

Das Playwright-Skript für das Scraping erforderte sechs langwierige Schritte, während Scrapy nur drei benötigte. Dies ist nicht überraschend, da Scrapy für Web-Scraping konzipiert ist, während Playwright ein allgemeines Browser-Automatisierungstool ist, das sowohl für Tests als auch für Scraping verwendet wird.

Der Hauptunterschied lag insbesondere in der Logik für das Web-Crawling. Playwright erforderte manuelle Interaktionen und benutzerdefinierte Logik für die Paginierung, während Scrapy dies mit nur ein paar Zeilen Code erledigen kann.

Kurz gesagt, wählen Sie in einem dieser Szenarien Scrapy statt Playwright:

1. Sie benötigen eine groß angelegte Datenextraktion mit integrierter Crawling-Unterstützung.
2. Leistung und Geschwindigkeit stehen im Vordergrund, da Scrapy für schnelle, parallele Anfragen optimiert ist.
3. Sie bevorzugen ein Framework, das Paginierung, Wiederholungen, Datenextraktion in vielen Formaten und paralleles Scraping für Sie erledigt.

Im Gegenteil, ich bevorzuge Playwright gegenüber Scrapy, wenn:

1. Sie müssen Daten aus JavaScript-lastigen Websites extrahieren, die ein Browser-Rendering erfordern.
2. Dynamische Interaktionen wie unendliches Scrollen sind notwendig.
3. Sie möchten mehr Kontrolle über die Benutzerinteraktionen (z. B. bei komplexen Web-Scraping-Navigationsmustern).

Der letzte Schritt in diesem Vergleich zwischen Scrapy und Playwright ist die nachstehende Übersichtstabelle:

Eigenschaften	Scrapy	Dramatiker
Entwickelt von	Zyte + die Gemeinschaft	Microsoft + die Gemeinschaft
GitHub-Sterne	54k+	69k+
Herunterladen	380k+, wöchentlich	12M+, wöchentlich
Programmiersprachen	Python	Python, JavaScript, TypeScript, C#
Hauptziel	Web Scraping und Crawling	Browser-Automatisierung, Tests und Web-Scraping
JavaScript-Rendering	❌ (mit einigen Plugins möglich)	✔️
Browser-Interaktion	❌ (mit einigen Plugins möglich)	✔️
Automatisiertes Kriechen	✔️	❌ (erfordert manuelle Handhabung)
Integration von Proxys	Unterstützt	Unterstützt
Parallele Anfragen	Effizient und leicht konfigurierbar	Begrenzt, aber möglich
Datenexport	CSV, JSON, XML, usw.	Erfordert benutzerdefinierte Logik

Beschränkungen von Playwright und Scrapy

Sowohl Scrapy als auch Playwright sind leistungsstarke Werkzeuge für das Web-Scraping, aber beide haben gewisse Einschränkungen.

Scrapy hat zum Beispiel Probleme mit dem Scraping von dynamischen Inhalten von Websites, die JavaScript für das Rendering oder den Datenabruf benötigen. Da viele moderne Websites inzwischen JavaScript erfordern, ist Scrapy anfälliger für gängige Anti-Scraping-Maßnahmen. Playwright kann zwar JavaScript-lastige Websites verarbeiten, steht aber vor Herausforderungen wie IP-Sperren.

Wenn Sie viele Anfragen stellen, können Sie Ratenbegrenzer auslösen, was zu Ablehnungen von Anfragen oder sogar IP-Sperren führt. Um dies abzumildern, können Sie einen Proxyserver integrieren, um die IPs zu rotieren.

Wenn Sie zuverlässige Proxy-Server benötigen, vertrauen Fortune-500-Unternehmen und über 20.000 Kunden weltweit auf das Proxy-Netzwerk von Bright Data. Ihr Netzwerk umfasst:

• Rechenzentrums-Proxys: Über 770.000 Rechenzentrums-IPs.
• Wohnsitz-Proxys: Über 72 Millionen private IPs in mehr als 195 Ländern.
• ISP-Proxys: Über 700.000 ISP-IPs.
• Mobile Proxys: Über 7 Millionen mobile IPs.

Eine weitere Herausforderung bei Playwright sind CAPTCHAs, die dazu dienen, automatische Scraping-Bots in Browsern zu blockieren. Um sie zu überwinden, können Sie Lösungen zur Umgehung von CAPTCHAs in Playwright erkunden.

Schlussfolgerung

In diesem Blogbeitrag über Playwright und Scrapy haben Sie die Rolle beider Bibliotheken beim Web Scraping kennengelernt. Sie haben ihre Funktionen für die Datenextraktion erforscht und ihre Leistung in einem realen Paginierungsszenario verglichen.

Scrapy bietet alles, was Sie für das Parsen von Daten und das Crawlen von Websites benötigen, während Playwright eher auf die Simulation von Benutzerinteraktionen ausgerichtet ist.

Sie haben auch ihre Grenzen entdeckt, wie z. B. IP-Sperren und CAPTCHAs. Glücklicherweise können diese Herausforderungen mit Hilfe von Proxys oder speziellen Anti-Bot-Lösungen wie dem CAPTCHA Solver von Bright Data überwunden werden.

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