Scrapy vs Beautiful Soup per lo scraping del web

The most famous Python libraries for web scraping are Scrapy and Beautiful Soup, but each library comes with its pros and cons. Nothing is perfect in this world. Sometimes one library surpasses the other and vice versa. In this article, we will analyze both libraries with different aspects so the readers may have a better

Le librerie Python più famose per lo scraping del web sono Scrapy e Beautiful Soup, ma ogni libreria ha i suoi pro e i suoi contro. Niente è perfetto in questo mondo. A volte una libreria supera l'altra e viceversa. In questo articolo analizzeremo entrambe le librerie sotto diversi aspetti, in modo che i lettori possano avere un'idea più precisa su cosa utilizzare. Inizieremo dall'implementazione del modulo principale e poi vedremo anche i meccanismi di funzionamento di entrambe le librerie. Infine, concluderemo con un'analisi delle differenze tra i due strumenti. Cominciamo con un approfondimento su Scrapy,

Scarti

Scrapy è un framework collaborativo open-source per estrarre dati dai siti web di nostra scelta. È una delle librerie Python più potenti in circolazione, grazie alle sue prestazioni ad alta velocità. Uno dei vantaggi principali dell'uso di Scrapy è che utilizza un meccanismo non bloccante durante l'invio delle richieste agli utenti, perché è costruito sulla base di un framework asincrono e contorto. 

Le richieste asincrone sono molto più vantaggiose di quelle sincrone perché seguono chiamate di I/O non bloccanti al server.

Alcune delle caratteristiche salienti di Scrapy sono,

• Il supporto integrato consente a Scrapy di estrarre dati da fonti HTML utilizzando espressioni XPath e CSS.
• Ha un supporto multipiattaforma che lo rende portatile (è scritto in Python e funziona su Mac, Windows, Linux e BSD).
• Questa libreria è facilmente estensibile.
• È in grado di estrarre i siti web 20 volte più velocemente di altri strumenti, diventando così la libreria di scraping più robusta.
• È molto leggero e quindi consuma meno memoria e CPU.
• Può essere ulteriormente ottimizzato per creare applicazioni robuste e flessibili con un mucchio di funzionalità sorprendenti. 
• La documentazione non è molto buona e adatta ai principianti, ma nel complesso ha un buon supporto della comunità per gli sviluppatori.  

Zuppa bella

Proprio come il suo nome, è un bellissimo strumento per gli scrapers del web grazie alle sue funzionalità principali. Estrae rapidamente i dati dalla pagina web in base alle scelte del programmatore. Questo strumento è comodo quando si tratta di estrarre i dati da file HTML e XML. Il problema di Beautiful Soup è che non funziona in modo indipendente. Si affida ad altri moduli per svolgere il lavoro.

Alcune delle dipendenze di Beautiful Soup sono,

• Richiede una libreria per effettuare una richiesta al sito web, perché non è in grado di effettuare una richiesta a un determinato server. Per risolvere questo problema, dipende dalle due librerie più diffuse, chiamate Requests o urllib2. Queste librerie permettono di effettuare la richiesta al server.
• Richiede inoltre un parser esterno per analizzare i dati scaricati sotto forma di HTML e XML. Alcuni dei parser più famosi sono html.parser, HTML5lib, lxml's HTML parser.

I vantaggi dell'utilizzo di Beautiful Soup sono, 

• È semplice da imparare e da padroneggiare. Per capire meglio come può essere utilizzato per estrarre dati dal sito web, consideriamo l'esempio seguente

Figura1: Esempio di utilizzo di Beautiful Soup

• Come si può vedere nel codice precedente, stiamo usando html.parser per analizzare il contenuto di html_doc. La sua facilità e semplicità sono alcune delle ragioni più importanti che spingono gli sviluppatori a usare Beautiful Soup.
• Dispone di un'ottima documentazione completa che ne facilita l'apprendimento e l'implementazione.
• Il vasto supporto della comunità aiuta a capire e risolvere i problemi in modo rapido e semplice.

Scegliere la biblioteca migliore: Beautiful Soup o Scrapy?

Ogni libreria ha i suoi pro e i suoi contro, quindi la scelta della libreria perfetta per il nostro progetto dipende da diversi fattori chiave. In questa sezione verranno discussi i criteri di selezione necessari per scegliere la libreria migliore per il nostro progetto. Alcuni fattori chiave che giocano un ruolo importante sono,

Estensibilità

Scrapy: Ha un'architettura ben definita per personalizzare il middleware in modo da poter aggiungere facilmente funzionalità personalizzate. Rende il nostro progetto più robusto e flessibile.

La migrazione di un progetto da uno all'altro diventa molto semplice se si usa Scrapy. Scrapy è quindi molto comodo per gestire progetti di grandi dimensioni.

Se il progetto ha bisogno di proxy, pipeline di dati e così via, Scrapy è la scelta migliore.

Bella zuppa: È piuttosto sorprendente per i progetti piccoli e meno complessi, perché mantiene il codice semplice e flessibile.

È consigliato soprattutto ai principianti per imparare rapidamente ed eseguire operazioni di web scraping.

Prestazioni

Scrapy: Grazie all'uso di chiamate di sistema asincrone, è in grado di fare le cose velocemente. Ha prestazioni eccezionali rispetto a tutte le altre librerie esistenti.

Beautiful Soup: Le prestazioni di Beautiful Soup sono un po' lente, ma può utilizzare il concetto di multithreading per superare questo problema. Tuttavia, il programmatore deve comprendere il concetto di multithreading per implementarlo in modo efficace. Potrebbe essere la causa del ridimensionamento di Beautiful Soup. 

EcoSistema

Scrapy: Possiamo utilizzare proxy e VPN per automatizzare il compito grazie al suo buon ecosistema. Può essere utile per gestire progetti complessi. 

Se siete alla ricerca di servizi proxy straordinari, non dimenticate di dare un'occhiata a ProxyScrapeproxy residenziali e premium. Avete bisogno di buoni proxy per i vostri progetti di webscraping? Non cercate oltre; andate su ProxyScrape per maggiori dettagli. 

Bella zuppa: A causa del gran numero di dipendenze, questa libreria non può essere utilizzata in progetti complessi. 

I tre fattori comuni per la scelta giusta tra Scrapy e Beautiful Soup sono spiegati qui sopra.

Conclusione su Beautiful Soup vs. Scrapy

In questo articolo abbiamo discusso in dettaglio di Scrapy e Beautiful Soup. Abbiamo visto quasi tutto sulle librerie di web scraping più comunemente utilizzate in modo dettagliato. Riassumiamo di seguito ciò che abbiamo discusso finora,

Scrapy è la scelta migliore se si tratta di operazioni di scraping complesse che richiedono alta velocità e basso consumo energetico.

Beautiful Soup è la scelta migliore per chi è alle prime armi con la programmazione e vuole lavorare con i migliori progetti di scraping. È facile da imparare e permette di lavorare con progetti fino a un certo livello di complessità.

Le due librerie Python per il web scraping sono state create per svolgere compiti diversi. Beautiful Soup è la migliore per analizzare l'HTML ed estrarre i dati, mentre Scrapy è lo strumento migliore per scaricare l'HTML, elaborare i dati e salvarli nel formato desiderato.

Spero che questo articolo vi aiuti a scegliere la libreria migliore tra Scrapy e Beautiful Soup per i vostri progetti di web scraping.