Web-Scraping ist eine Technik, bei der Daten automatisch mithilfe spezialisierter Tools oder Programme von Websites extrahiert und gesammelt werden. Sie ist besonders wertvoll für Unternehmen, die ihre datengesteuerten Entscheidungsprozesse verbessern möchten.
Aufgrund der komplexen HTML-Strukturen, dynamischen Inhalte und vielfältigen Datenformate auf den meisten Websites hängt die Effektivität des Web-Scrapings jedoch stark von den verwendeten Tools ab.
Scrapy und Selenium sind leistungsstarke Tools, die das Web-Scraping erleichtern. Scrapy extrahiert Daten von statischen Websites, während Selenium Web-Browser-Automatisierung durchführen und Daten von dynamischen Websites extrahieren kann.
In diesem Artikel vergleichen Sie die beiden Tools anhand ihrer Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Skalierbarkeit, Eignung für verschiedene Web-Inhaltstypen und Integrationsmöglichkeiten.
Benutzerfreundlichkeit
Scrapy ist ein Python-basiertes Web-Scraping-Tool, das unter Linux, Windows, macOS und Berkeley Software Distribution (BSD) läuft. Scrapy ist nicht nur einfach zu bedienen, sondern bietet auch eine High-Level-API für Web-Scraping-Aufgaben, die den Prozess weiter vereinfachen kann.
Um Scrapy einzurichten, müssen Sie es lediglich installieren und einige Spiders mit Python-Code konfigurieren (dabei sind Grundkenntnisse über Web-Scraping-Konzepte erforderlich). Wenn Sie einen Scrapy-Befehl zum Starten eines Projekts ausführen, wird ein Ordner für Ihr Projekt erstellt. In diesem Ordner finden Sie Standard-Python-Dateien wie items.py, pipelines.py und settings.py. Diese Dateien sind in einer vereinfachten Struktur organisiert, die den Einstieg in das Web-Scraping erleichtert.
Scrapy bietet ausführliche Dokumentation, einschließlich kuratierter Artikel und Videos, die bei aufkommenden Fragen helfen. Scrapy verfügt außerdem über ein aktives Subreddit und eine Discord-Community, in der Sie verschiedene Diskussionen und Themen verfolgen können.
Im Vergleich dazu unterstützt Selenium mehrere Programmiersprachen, darunter Java, JavaScript, Python und C#, und ist mit vielen der gleichen Betriebssysteme wie Scrapy kompatibel, einschließlich Windows, macOS und Linux. Im Vergleich zu Scrapy ist Selenium nicht so einfach zu erlernen und erfordert mehr Zeit, Aufwand und manchmal auch Ressourcen, bevor man damit vertraut wird.
Um Selenium einzurichten, müssen Sie die Selenium-Bibliothek installieren und anschließend die WebDrivers konfigurieren, die die Browser-Automatisierung steuern. Wenn Sie Daten von einer dynamischen Website scrapen, die eine Anmeldung erfordert, müssen Sie die Web-Automatisierung für den Login-Prozess einrichten, bevor Sie mit dem Scraping beginnen können.
Selenium bietet eine umfangreiche Sammlung von Navigationsmethoden, die Sie anpassen können, um Elemente auf einer Webseite einfach zu finden. Darüber hinaus bietet es Ketten interaktiver Aktionen, darunter Klicks, Doppelklicks, Drag-and-Drop und Scrollen, die eine mühelose Interaktion mit Webseiten ermöglichen.
Die offizielle Selenium-Dokumentation enthält umfassende Richtlinien, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Tutorials zu Web-Automatisierung und Web-Scraping.
Da Selenium ein allgemeineres Tool für Web-Automatisierung ist, verfügt es über eine größere und vielfältigere Community. Bei Fragen während der Arbeit mit Selenium helfen die offizielle Benutzergruppe und die Subreddit-Community. Für dringende Anliegen steht auch der IRC-Chatroom zur Verfügung.
Leistung und Skalierbarkeit
Die Effektivität der Leistung eines Web-Scraping-Tools hängt stark von seiner Geschwindigkeit ab, da das Ziel darin besteht, in kurzer Zeit eine erhebliche Datenmenge zu sammeln.
Scrapy ist besonders gut beim Scrapen von Inhalten statischer Webseiten und ermöglicht eine schnellere Datenextraktion als Selenium. Dies liegt daran, dass Selenium Browser-Instanzen benötigt, um verschiedene Interaktionen wie das Klicken von Schaltflächen oder das Ausfüllen von Formularen auszuführen.
In einem Geschwindigkeitstest, bei dem Titel und Preise von 1.000 Büchern von https://books.toscrape.com/ gesammelt wurden, konnte Scrapy die Aufgabe in 31,57 Sekunden abschließen. Selenium hingegen benötigte durchschnittlich 156,01 Sekunden, um denselben Inhalt zu scrapen:
Die Scrapy-Architektur verwaltet den Speicher effizient, indem Antworten und Elemente in einem kontinuierlichen Prozess verarbeitet werden, ohne ganze Webseiten auf einmal in den Speicher laden zu müssen. Scrapy verfügt außerdem über integrierte Unterstützung für Caching und inkrementelles Scraping, was die Skalierbarkeit verbessert, indem redundante Anfragen minimiert und nur neue oder aktualisierte Inhalte verarbeitet werden.
Darüber hinaus bietet Scrapy Optionen zur Feinabstimmung der Speichernutzung durch Einstellungen wie gleichzeitige Anfragen, Tiefenbegrenzungen und Item-Pipelines. Diese Funktionen ermöglichen es Ihnen, den Speicherbedarf entsprechend den spezifischen Anforderungen Ihres Web-Scraping-Projekts zu optimieren.
Selenium verbraucht bei der Interaktion mit JavaScript-lastigen Websites typischerweise erhebliche Speichermengen, was zu einem höheren Speicherverbrauch führt. Dies kann sich negativ auf die Skalierbarkeit und Leistung auswirken, insbesondere bei groß angelegten Scraping-Projekten.
Die in Scrapy integrierte Middleware namens HTTPCacheMiddleware speichert die von den Spiders gestellten Anfragen und die zugehörigen Antworten im Cache. Sie können das Caching aktivieren, indem Sie den folgenden Code in die Datei settings.py Ihres Projekts einfügen:
# HTTP-Caching aktivieren und konfigurieren (standardmäßig deaktiviert)
HTTPCACHE_ENABLED = True
Die Skalierung von Selenium für groß angelegtes Daten-Scraping erfordert die Bereitstellung mehrerer Instanzen auf verteilten Systemen, was zu einem erhöhten Ressourcenbedarf wie RAM und CPU führt.
Eignung für verschiedene Web-Inhaltstypen
Die meisten Websites im Internet verfügen entweder über dynamische oder statische Webseiten. Schauen wir uns an, wie Scrapy und Selenium mit beiden Seitentypen umgehen.
Dynamische Webseiten
Die meisten dynamischen Webseiten werden von JavaScript-Frameworks wie Angular und React angetrieben, um Inhalte zu aktualisieren, ohne die gesamte Seite neu zu laden.
Selenium kann dynamische Inhalte von verschiedenen Websites scrapen, aber Scrapy unterstützt von Haus aus kein Scraping von durch JavaScript generierten dynamischen Inhalten. Sie können Scrapy mit Tools wie Selenium und Splash integrieren, um diese Funktionalität zu erhalten.
Statische Webseiten
Statische Webseiten bieten im Vergleich zu dynamischen in der Regel nur begrenzte Interaktionsmöglichkeiten und erlauben Benutzern meist nur das Anzeigen von Inhalten oder das Klicken auf Links.
Wie bereits erwähnt, kann Selenium auch statische Seiten scrapen, ist jedoch nicht das effizienteste Tool dafür. Im Gegensatz dazu ist Scrapy hervorragend für das Scrapen statischer Daten geeignet und bietet ein reibungsloses und effizientes Erlebnis beim Sammeln der gewünschten Informationen.
Integrationsmöglichkeiten
Scrapy lässt sich problemlos mit den meisten Python-Tools integrieren, einschließlich Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und MongoDB, um gescrapte Daten zu speichern. Sie können sogar objektrelationale Mapper (ORMs) wie SQLAlchemy verwenden, um das Speichern von Daten in relationalen Datenbanken zu vereinfachen. Wenn Sie Ihre Daten weiter verarbeiten und analysieren möchten, können Sie pandas verwenden, eine beliebte Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse für Python.
Scrapy kann auch mit Web-Frameworks wie Django und Flask integriert werden, um Webanwendungen mit Web-Scraping-Funktionalität zu erstellen. Darüber hinaus ermöglicht die Integration mit FastAPI die Erstellung leistungsstarker Web-APIs mit asynchroner Unterstützung, die für die effiziente Verarbeitung von Scraping-Anfragen geeignet sind.
Im Gegensatz dazu stellt Selenium Browser-Treiber bereit, die als Vermittler zwischen den Selenium WebDriver APIs und den Browsern fungieren. Sie können einen WebDriver herunterladen und installieren, um ihn mit dem Webbrowser Ihrer Wahl zu integrieren. Selenium bietet derzeit Browser-Treiber für Chrome, Edge, Firefox und Safari.
Selenium kann auch zum automatischen Testen von Webanwendungsfunktionen verwendet werden; beachten Sie jedoch, dass es kein integriertes Test-Framework besitzt. Sie können Selenium mit anderen beliebten Test-Frameworks integrieren, darunter CodeceptJS, Helium und Selenide.
Selenium wurde früher mit CI-Tools wie Jenkins und Travis CI integriert, um Automatisierungsskripte automatisch als Teil der CI/CD-Pipeline auszuführen; inzwischen wird jedoch alles über GitHub Actions abgewickelt, das kontinuierliche Test- und Bereitstellungsprozesse unterstützt.
Scrapy kann mit verschiedenen Proxy-Dienstanbietern integriert werden, wie z. B. Bright Data, indem die Proxy-IP und der Port als Anfrageparameter übergeben werden. Diese Methode wird empfohlen, wenn Sie einen bestimmten Proxy für Ihr Projekt verwenden möchten.
Wenn Sie beispielsweise einen Proxy-Server integrieren möchten, können Sie den pip-Befehl pip3 install scrapy verwenden, um Scrapy zu installieren:
#import scrapy module
import scrapy
class BookSpider(scrapy.Spider):
name = "books"
def start_requests(self):
start_urls = ["https://example.com/products"]
for url in start_urls:
yield scrapy.Request(
url=url,
callback=self.parse,
# connect with proxy
meta={"proxy": "http://USERNAME:[email protected]:22225"},
)
def parse(self, response):
for book in response.css(".book-card"):
yield {
"title": book.css(".title ::text").get(),
"price": book.css(".price-wrapper ::text").get(),
}
Hier importieren Sie Scrapy und definieren eine Klasse namens BookSpider, die von Scrapys Spider-Klasse erbt, um eine Liste von Büchern von der Website zu scrapen. Die Methode start_requests() initiiert Anfragen mit angegebenen URLs und Proxys, und die Methode parse() extrahiert Buchtitel und Preise mithilfe von CSS-Selektoren.
Im Gegensatz dazu unterstützt Selenium eine unkomplizierte Proxy-Integration über verschiedene Browser-Treiber wie ChromeDriver und geckodriver. Sie müssen lediglich den Selenium WebDriver so konfigurieren, dass seine HTTP-Anfragen über einen Proxy-Server geleitet werden.
Sie können beispielsweise Selenium mit Proxys integrieren, indem Sie die von Bright Data bereitgestellte Proxy-IP und den Port angeben:
#import selenium modules
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType
# Proxy configuration
proxy_address = "http://USERNAME:[email protected]"
proxy_port = "22225"
# Selenium options : integrate with proxy credentials from Bright data
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--proxy-server=%s:%s' % (proxy_address, proxy_port))
# Selenium webdriver instantiation
driver = webdriver.Chrome(options=options)
# Example usage: scraping a webpage
url = "https://example.com"
driver.get(url)
print(driver.page_source)
# Close the driver
driver.quit()
Hier importieren Sie die erforderlichen Selenium-Module und richten die Proxy-Konfiguration ein. Anschließend konfigurieren Sie Chrome zur Verwendung definierter Proxy-Server, instanziieren einen WebDriver, scrapen eine Webseite ("https://example.com"), geben den Seitenquellcode aus und schließen den WebDriver, um den Prozess abzuschließen.
Fazit
In diesem Artikel haben Sie zwei beliebte Web-Scraping-Tools verglichen: Scrapy und Selenium.
Scrapy ist ein benutzerfreundliches, Python-basiertes Scraping-Tool, das ideal für die Datenextraktion von statischen Websites ist. Selenium hingegen bietet Automatisierungs- und Scraping-Funktionen in mehreren Programmiersprachen, unterstützt verschiedene Webbrowser und ist die bessere Wahl beim Scrapen dynamischer und JavaScript-gerenderter Inhalte.
Unabhängig davon, welches Tool Sie verwenden, empfiehlt es sich, eine Dateninfrastruktur wie Bright Data einzusetzen. Diese kann Ihren Web-Scraping-Skripten helfen, geografische Einschränkungen und Sperren zu umgehen sowie CAPTCHAs zu lösen. Sie können auch die Bright Data API und das SDK nutzen, um ein breiteres Spektrum an Scraping-Anforderungen zu erfüllen und so Effizienz, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit Ihres Web-Scraping-Projekts sicherzustellen. Möchten Sie Ihre Datensammlung noch weiter ausbauen? Kaufen Sie einen individuellen Datensatz (kostenlose Muster verfügbar).
