Die Überschneidung von Cloud Computing, künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) hat Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnet, fortschrittliche Analysen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse zu nutzen. Um diese Technologien nutzen zu können, müssen Sie jedoch über große Datenmengen verfügen, die Sie in prädiktive und analytische Algorithmen einspeisen.
An dieser Stelle kommt das Web Scraping ins Spiel. Unter Web Scraping versteht man das Erfassen von Rohdaten aus Websites zu Analysezwecken. Diese Daten können für fundierte Entscheidungen genutzt werden und lassen sich mit Hilfe von Programmiersprachen automatisieren. So sparen Sie Zeit und Ressourcen.
In dieser Übersicht werden die fünf wichtigsten Sprachen für Web Scraping verglichen: JavaScript, Python, Ruby, PHP und C++. Diese Sprachen wurden wegen ihrer Flexibilität, Leistungsfähigkeit, einfachen Konfiguration und Unterstützung durch die Community ausgewählt.
Werfen Sie gleich zu Beginn einen Blick auf JavaScript, die Sprache, die die meisten modernen Web-Frameworks unterstützt.
JavaScript
JavaScript ist eine vielseitige und weit verbreitete Programmiersprache, die sich ihren Platz als eine der besten Optionen für das Web Scraping verdient hat. Das liegt vor allem an der überwältigenden Anzahl von Bibliotheken und Tools, die für JavaScript verfügbar sind, und auch an der enthusiastischen Community, die viel Unterstützung leistet.
Schauen Sie sich einige der Gründe an, warum JavaScript eine beliebte Wahl für das Web Scraping ist:
Flexibility
JavaScript’s seamless integration with HTML code makes it easy to use on the client side. In addition, thanks to Node.js, deploying a web scraper on the server side is equally simple. Its flexibility to work both on the client and server side allows developers to choose the most suitable path for their project, an obvious advantage.
Performance
In terms of performance, JavaScript does not disappoint. Over the years, significant improvements have been made to minimize resource usage on both the client and server sides. Open source engines like V8 are proof of that effort, making JavaScript a good choice when it comes to web scraping workloads. Furthermore, JavaScript’s ability to handle asynchronous operations makes it an ideal choice for large-scale web scraping applications, as it can process multiple requests simultaneously without compromising performance and efficiency.
Learning Curve
JavaScript has a relatively gentle learning curve, especially when compared to other programming languages. Its syntax is easy to understand, making it a popular choice for beginners and experienced developers alike. Furthermore, the language’s extensive documentation and a vast array of learning resources ensure that even those with minimal programming experience can quickly grasp its fundamentals.
Community Support
The JavaScript community is thriving and continually expanding, providing developers with invaluable support and collaboration opportunities. Thanks to the vast network of experienced JavaScript professionals, newcomers to the language can quickly find answers to their questions, troubleshoot issues, and seek guidance on best practices. This extensive community support not only fosters growth and development within the JavaScript ecosystem but also paves the way for innovative web scraping solutions.
Web Scraping Libraries
JavaScript offers an impressive selection of web scraping libraries, simplifying the web scraping process and enhancing efficiency. Some libraries include Axios, Cheerio, Puppeteer, and Playwright, each catering to different web scraping requirements and preferences. Developers can take advantage of various tools and features offered by these libraries, simplifying the web scraping process and facilitating the extraction and manipulation of data from multiple sources.
Hier ein Beispiel, das zeigt, wie Sie mit Puppeteer den Titel einer Website scrapen können:
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://example.com');
const pageTitle = await page.evaluate(() => {
return document.title;
});
console.log(`Title of the webpage: ${pageTitle}`);
await browser.close();
})();
As you can see, Puppeteer launches a browser, navigates to example.com, extracts the page title, prints it to the console, and closes the browser.
JavaScript ist neben HTML und CSS eine der drei wichtigsten Technologien, die das moderne Internet antreiben. So ist es keine Überraschung, dass JavaScript eine der besten Optionen für das Web Scraping ist. Die Flexibilität, die leichte Erlernbarkeit und die umfangreichen Bibliotheken für das Web Scraping sind Stärken, die diese Sprache von anderen wie C++ und PHP abheben. Stünde Python nicht auf der Liste, wäre JavaScript sogar der unangefochtene Sieger in diesen Bereichen.
To learn more about web scraping with JavaScript, read this web scraping with JavaScript guide.
Python
Python ist eine Allzwecksprache, die sich in mehreren Bereichen auszeichnet. Die Frameworks werden häufig für die Erstellung von Websites, die Automatisierung komplexer Aufgaben, die Arbeit an KI- und ML-Projekten und – wie Sie wahrscheinlich schon vermutet haben – für die Durchführung von Datenanalysen und das Web Scraping verwendet. Wie Sie später sehen werden, liegt die Beliebtheit von Python in ihrer einfachen Syntax, die sie leicht erlernbar und benutzbar macht, in der gut funktionierenden Community und in ihrer Vielseitigkeit.
Flexibility
Python ist von Natur aus vielseitig. Es gibt wohl kaum Projekte oder Anwendungen, für die diese Sprache nicht eingesetzt werden kann. Daher wird Python oft im Rahmen serverseitiger Frameworks wie Django verwendet. Darüber hinaus kann Python dank der Python-to-JavaScript-Compiler wie Pyjamas auch problemlos auf der Clientseite benutzt werden. Genau diese Anpassungsfähigkeit macht Python zu einer guten Wahl für Web-Scraping-Projekte. Manche mögen sogar behaupten, dass sie in Bezug auf die Gesamtflexibilität JavaScript fast gleichkommt.
Performance
Python’s multithreading and multiprocessing support allows it to process and manipulate large amounts of data, making it an ideal choice for web scraping.
Außerdem verfügt Python über zahlreiche Bibliotheken, die ausschließlich für das Web Scraping entwickelt wurden, wie Sie bald erfahren werden. Das gewährleistet eine hohe Leistungsfähigkeit der Anwendungen zur Datenextraktion und -analyse.
Learning Curve
One of the most appealing aspects of Python is its beginner-friendly nature. The language’s simple and intuitive syntax makes it accessible to developers of all skill levels. This gentle learning curve is further bolstered by Python’s extensive documentation, which provides clear guidance and instructions to ensure that newcomers can quickly grasp the language’s fundamental concepts and start building their own web scraping projects.
Community Support
Die Python-Community ist für ihren umfangreichen Support bekannt und bietet Entwicklern eine Fülle von Ressourcen und Wissen, um sie bei ihren Projekten zu unterstützen. Diese unterstützende Umgebung fördert die Zusammenarbeit und stellt sicher, dass Entwickler, die mit Python arbeiten, ständig Zugang zu modernsten Techniken und Lösungen haben. Darüber hinaus hat das Engagement der Python-Community, die das Wachstum und die Weiterentwicklung dieser Sprache fördert, dazu beigetragen, dass Python dauerhaft eine der renommiertesten Programmiersprachen weltweit ist.
Web Scraping Libraries
Python offers a comprehensive selection of web scraping libraries, enabling developers to create custom solutions tailored to their specific needs. Some web scraping libraries include Beautiful Soup, lxml, Scrapy, Requests, and Selenium. These libraries provide a diverse range of functionalities, from simple HTML parsing to advanced web content extraction and manipulation. This further enhances Python’s appeal as a go-to language for web scraping projects.
Hier finden Sie ein Beispiel für das Web-Scraping mit den Bibliotheken Beautiful Soup und Requests. Wie im vorherigen Beispiel ruft auch dieses Codeschnipsel den Titel einer Website ab:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
title = soup.title.string
print("Webpage title:", title)
In diesem Fall wird die Bibliothek Requests verwendet, um den Inhalt der Website abzurufen, der dann von Beautiful Soup analysiert wird. Schließlich extrahiert Beautiful Soup den Titel der Website und gibt ihn aus.
Wie Sie sehen konnten, bietet Python im Grunde die gleichen Vorteile wie JavaScript. Es handelt sich um eine vielseitige Sprache, die leicht zu erlernen ist, von der Community umfassend unterstützt wird und eine große Auswahl an Web Scraping-Bibliotheken bietet. Auch bietet Python eine gute Leistung für Web-Scraping-Anwendungen, die wahrscheinlich sogar etwas besser als bei JavaScript ist. Aber trotz der Benutzerfreundlichkeit von Python benötigen Sie vielleicht eine Sprache, mit der Sie im Handumdrehen einen Prototyp für ein Web-Scraping-Projekt erstellen können. Wenn das der Fall ist, dann ist Ruby genau das Richtige für Sie.
To learn more about web scraping with Python, read this web scraping with Python guide.
Ruby
Das Motto von Ruby, der beste Freund der Programmierer und Programmiererinnen zu sein, ist wohlverdient. Das liegt daran, dass Ruby eine Sprache ist, bei der die Einfachheit im Vordergrund steht, was ihre prägnante Syntax und Benutzerfreundlichkeit erklärt. Zusammen mit der unglaublich gut funktionierenden Community und den hervorragenden Web-Scraping-Frameworks ist dies eine ideale Sprache für eine Vielzahl von Projekten.
Erfahren Sie, warum Ruby eine der besten Sprachen für das Web Scraping ist:
Flexibility
Wie bereits erwähnt, dreht sich bei Ruby alles um Einfachheit. Dank dieser Eigenschaft ist es einfach, einen sauberen und leicht instandzuhaltenden Code zu schreiben. Dies wiederum ermöglicht es, den Code einfach ändern und an die sich wandelnden Anforderungen eines Web-Scraping-Projekts anpassen zu können. Weil es so leicht ist, Klassen zu ändern und Methoden spontan zu erstellen, bietet Ruby außerdem eine kaum zu übertreffende Flexibilität
Performance
Dank der integrierten Garbage Collection und der fortschrittlichen Speicherverwaltung bietet Ruby ein angemessenes Leistungsniveau für Web-Scraping-Anwendungen. Diese Leistungsfähigkeit reicht zwar nicht ganz an die von Python oder JavaScript heran, aber Ruby macht den Unterschied durch seine Vielseitigkeit und Flexibilität wett. Mit anderen Worten: Für Anwendungen, bei denen die Geschwindigkeit der Datenextraktion nicht entscheidend ist, bietet Ruby aufgrund seiner Instandhaltungsfreundlichkeit ein besseres Aufwand-Nutzen-Verhältnis.
Learning Curve
Ruby is well-known for its elegant and expressive syntax, which is easy to learn and understand. This makes it an excellent choice for beginners looking to start web scraping and experienced developers who want to prototype and implement their web scraping solutions quickly. Simply put, Ruby’s readability, simplicity, and amazing documentation allow developers to focus on the task at hand rather than get bogged down with complex syntax.
Community Support
The enthusiasm of the Ruby community is one of its greatest strengths. There is a multitude of user groups, mailings, conferences, blogs, and even an official Discord server focused on helping both experienced and novice programmers.
Alles in allem ist die exzellente Zusammenarbeit in der Community ein überzeugender Grund, Ruby für Ihr nächstes Web-Scraping-Projekt zu verwenden.
Web Scraping Libraries
Ruby offers many web scraping libraries to choose from, enabling developers to use the one that best fits their needs. Some Ruby web scraping libraries include Nokogiri, Mechanize, httparty, selenium-webdriver, OpenURI, and Watir.
Hier finden Sie ein Beispiel für das Web-Scraping mit den Bibliotheken Nokogiri und OpenURI. Mit diesem Codeschnipsel soll der Titel der Website abgerufen und auf der Konsole ausgegeben werden:
require 'nokogiri'
require 'open-uri'
url = 'https://example.com'
html_content = open(url)
parsed_content = Nokogiri::HTML(html_content)
title = parsed_content.css('title').text
puts "The title of the webpage is: #{title}"
Similar to the logic used in the Python example, the program initially calls a library—in this case, OpenURI—to fetch content from example.com and then uses the Nokogiri library to parse the title and print it to the console.
Da Ruby leicht erlernbar ist, eine einzigartige und unterstützende Community hat, eine Fülle von Web-Scraping-Bibliotheken bietet und eine beneidenswerte Vielseitigkeit aufweist, ist sie für Einsteiger und erfahrene Entwickler gleichermaßen eine ideale Programmiersprache. Diese unglaubliche Vielfalt an Merkmalen wird nur von einer anderen Sprache auf dieser Liste übertroffen, nämlich PHP.
To learn more about web scraping with Ruby, read this guide on web scraping with Ruby.
PHP
PHP ist eine vielseitige serverseitige Skriptsprache, die es bereits seit 1994 gibt. Da PHP den Entwicklern die Verwaltung relationaler Datenbanken und damit die Erstellung dynamischer Websites und Content-Management-Plattformen wie WordPress erleichtert hat, ist diese Sprache in hohem Maße für das Aufkommen des Web 2.0 verantwortlich. Genau diese Flexibilität, Zuverlässigkeit und die Datenverwaltungsfunktionen machen sie zu einer guten Wahl für Web-Scraping-Projekte.
Flexibility
PHP is known for its flexibility and adaptability. It seamlessly integrates with databases and web servers commonly used by web developers, including MySQL, PostgreSQL, Apache, and Nginx. This flexibility allows developers to build custom web scraping solutions tailored to their specific requirements. Moreover, PHP’s compatibility with diverse platforms and operating systems, such as Windows, macOS, and Linux, further enhances its versatility.
Performance
Auch wenn PHP nicht so schnell ist wie die anderen Programmiersprachen dieser Liste, bietet sie doch eine zufriedenstellende Leistung für das Web Scraping. Seit der Herausgabe von PHP 7 im Jahr 2015 und PHP 8 im Jahr 2020 hat sich die Sprache außerdem in Bezug auf den Speicherverbrauch und die Ausführungszeit erheblich verbessert. Einfach ausgedrückt: Die Leistung von PHP ist für die meisten Web-Scraping-Projekte, bei denen es nicht auf Geschwindigkeit oder Skalierung ankommt, mehr als ausreichend.
Learning Curve
While it’s true that Ruby, JavaScript, and Python have a cleaner syntax than PHP, it’s also true that they are more powerful languages that seek to cover a wider range of use cases. In comparison, PHP is native to the web; its focus is narrower, which makes it one of the easiest programming languages to learn. Additionally, given its time on the market, PHP has extensive and detailed documentation that makes it easy for novice programmers to write web scraping apps quickly.
Community Support
PHP has an active community of developers. This community provides valuable support through forums, blogs, and social media platforms, ensuring that developers can find assistance with their PHP-related queries and challenges.
Web Scraping Libraries
There are a healthy number of PHP libraries focused on web scraping. Some include the PHP Simple HTML DOM Parser, Guzzle, Panther, Httpful, and cURL.
Hier finden Sie als Beispiel einen Code-Schnipsel, der die PHP-Panther-Bibliothek von Symfony verwendet, um den Titel einer Website zu scrapen:
<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Symfony\Component\Panther\Client;
function getTitle($url) {
$client = Client::createChromeClient();
$client->request('GET', $url);
$titleElement = $client->getCrawler()->filter('head > title');
$title = $titleElement->text();
$client->quit();
return $title;
}
$url = 'https://example.com';
$title = getTitle($url);
echo "The title of the website is: $title\n";
?>
Dieses Skript initialisiert einen Panther-Client, navigiert zur angegebenen URL, extrahiert den Titel und gibt ihn dann aus.
Insgesamt zeichnet sich PHP durch ihre Benutzerfreundlichkeit, den geringen Lernaufwand und die enge Verzahnung mit den von den meisten Webentwicklern verwendeten Datenbanken und Webservern aus. Dies gleicht ihre relative Schwäche bei der Geschwindigkeit weitgehend aus. Wenn Ihr Projekt eine leistungsstarke Web-Scraping-Sprache erfordert, sollten Sie C++ in Betracht ziehen.
To learn more about PHP web scraping, read this web scraping with PHP guide.
C++
Wie die anderen Kandidaten dieser Liste ist auch C++ eine objektorientierte, hochleistungsfähige Sprache Ein entscheidender Unterschied besteht jedoch darin, dass C++ einer nativen Maschinensprache, die Sie für das Web Scraping verwenden können, am nächsten kommt. Dies verschafft C++ einen bemerkenswerten Vorteil in Bezug auf Flexibilität und Geschwindigkeit, wenn auch auf Kosten eines größeren Lernaufwands.
Flexibility
Wenn es um Flexibilität geht, ist C++ auf dieser Liste unübertroffen. Wegen ihrer Fähigkeit, auf Low-Level-Systemressourcen zuzugreifen, eignet sie sich für jeden Anwendungsfall. Zu den Anwendungen und Betriebssystemen, die in C++ geschrieben wurden, gehören macOS X, Windows 10, Microsoft Office, Mozilla Firefox, Counter-Strike und Doom; aber die Liste ist endlos. Diese Flexibilität ermöglicht es Entwicklern, hochgradig anpassbare Web-Scraping-Lösungen zu erstellen, die zudem blitzschnell sind. Diese Flexibilität hat jedoch ihren Preis. Da Sie das Programm bei jeder Änderung kompilieren müssen, ist die Prototypenentwicklung in C++ sehr mühsam.
Performance
C++ is known for its exceptional speed, which is due to the fact that it’s a compiled language that is directly translated into assembly code. In contrast, interpreted languages, such as Python, JavaScript, PHP, or Ruby, require an interpreter (aka its name) to read and execute the code, which entails greater use of resources and lower performance than C++. For instance, under certain conditions, C++ can be up to ten times faster than Python, which is no easy feat. That means if your project requires fast execution times, C++ is your best option.
Learning Curve
C++ gilt als eine der am schwierigsten zu erlernenden Programmiersprachen. Das liegt daran, dass die Programmierung in C++ dem Schreiben eines Programms in Maschinensprache sehr nahe kommt. Das heißt, dass die Verwendung komplexer Konstruktionen und ein gutes Verständnis der Funktionsweise von Computern vonnöten sind. Dennoch lohnt sich das Erlernen von C++, da es Entwicklern ermöglicht, fortschrittliche Web-Scraping-Anwendungen zu erstellen, die auf praktisch jeder Hardware laufen können.
Community Support
While C++ is not easy to learn, the amount of resources and support offered by the community is staggering. Both industry giants like Microsoft and associations like the C++ Alliance are committed to empowering the community with valuable resources that facilitate learning. All in all, finding up-to-date information and support for learning C++ is not a problem.
Web Scraping Libraries
C++ offers a range of web scraping libraries, simplifying the process of retrieving and parsing web data. Some of these libraries include libcurl, Boost.Asio, htmlcxx, and libtidy. It’s worth mentioning other libraries, such as Gumbo and cpprestsdk. However, the former is deprecated, and the latter is in maintenance mode.
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen Codeausschnitt, mit dem Sie den Titel einer Website mithilfe der Bibliotheken libcurl und htmlcxx scrapen können:
#include <iostream>
#include <curl/curl.h>
#include <htmlcxx/html/ParserDom.h>
using namespace std;
using namespace htmlcxx;
size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
string getWebContent(const string& url) {
CURL* curl;
CURLcode res;
string readBuffer;
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
res = curl_easy_perform(curl);
if (res != CURLE_OK) {
cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
}
curl_easy_cleanup(curl);
}
curl_global_cleanup();
return readBuffer;
}
string parseTitle(const string& html) {
HTML::ParserDom parser;
tree<HTML::Node> dom = parser.parseTree(html);
tree<HTML::Node>::iterator it = dom.begin();
tree<HTML::Node>::iterator end = dom.end();
for (; it != end; ++it) {
if (it->tagName() == "title") {
return it->innerText();
}
}
return "";
}
int main() {
string url = "https://example.com";
string html = getWebContent(url);
string title = parseTitle(html);
cout << "Title: " << title << endl;
return 0;
}
The code uses libcurl to fetch the HTML content of example.com and htmlcxx to parse the HTML and extract the title tag’s text.
Alles in allem wird niemand bestreiten, dass C++ unübertroffene Flexibilität, Leistung und eine unterstützende Community bietet. Wenn Sie jedoch nicht damit vertraut sind, ist es vielleicht einfacher, eine Sprache wie Python oder PHP zu wählen, da diese leichter zu erlernen und zu implementieren sind.
To learn more about web scraping wtih C++, read this web scraping with C++ guide.
Conclusion
Insgesamt hat jede der fünf in dieser Übersicht analysierten Sprachen einzigartige Vor- und Nachteile in Bezug auf Flexibilität, Leistung, Erlernbarkeit, Community-Unterstützung und Web-Scraping-Bibliotheken.
JavaScript und Python zeichnen sich durch ihre Flexibilität und leichte Erlernbarkeit aus und sind daher für Anfänger und erfahrene Entwickler gleichermaßen geeignet. Darüber hinaus verfügen beide Sprachen über eine umfangreiche Unterstützung durch die Community und zahlreiche Web-Scraping-Bibliotheken. Im Vergleich dazu bieten Ruby und PHP ein gutes Gleichgewicht zwischen Leistung, Flexibilität und einer leichter Erlernbarkeit, mit dem zusätzlichen Vorteil einer soliden Unterstützung durch die Community für das Web Scraping.
Auch wenn C++ mehr Lernaufwand erfordert, übertrifft ihre gute Implementierung in Bezug auf die Leistung jede andere Sprache. Dies macht C++ ideal für große Web-Scraping-Projekte.
Letztendlich hängt die Wahl der Sprache von Ihren spezifischen Bedürfnissen, Zielen und Vorkenntnissen ab.
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