5 лучших языков программирования для веб-скрапинга

Сбор больших объёмов данных для последующего анализа, прогнозирования, мониторинга и множества других задач стал основой многих отраслей. Использование веб-скрапинга (или парсинга) с помощью языков программирования позволяет сэкономить время и ресурсы. 

Эффективность веб-скрапинга зависит от его правильного использования. Среди множества языков программирования лишь  немногие можно отметить как лучшие для этой цели. В данной публикации Вы узнаете о том, какие языки наилучшим образом подходят для сбора информации, о преимуществах каждого из них, а также об эффективном методе автоматического разгадывания капчи в процессе извлечения данных. 

В настоящее время Python считается одним из самых популярных языков для веб-скрапинга. Это объясняется несколькими очень весомыми причинами, что делает его лидером нашего списка.

Адаптивность, гибкость, простота и удобство

Python обладает ясным и простым синтаксисом, он также легко интегрируется с другими инструментами и технологиями. Благодаря своей универсальности, его применение можно представить практически в любом проекте или приложении. Поэтому неудивительно, что даже начинающие программисты могут быстро создавать скрипты для сбора данных с веб-сайтов. 

Производительность 

Python способен поддерживать параллелизм и многопроцессорность, что позволяет ему эффективно обрабатывать и манипулировать большими объёмами данных. Кроме того, он может выполнять асинхронные операции, а это увеличивает производительность. Всё это делает его идеальным выбором для парсинга.

Большое количество библиотек и обширная поддержка сообщества

В Python существует множество специальных библиотек для веб-скрапинга, таких, как BeautifulSoup, Requests, Scrapy. Эти инструменты упрощают работу с HTML, XML и другими форматами данных и сам процесс сбора информации. Python также обладает обширным сообществом разработчиков, которые активно создают и поддерживают библиотеки и инструменты для веб-скрапинга. Это содействует сотрудничеству и обеспечивает постоянный доступ к передовым методам и решениям. Благодаря стремлению сообщества к развитию языка, Python остаётся одним из лидеров среди лучших языков программирования по всему миру.

Пример парсинга на Python (с использованием библиотек Requests и BeautifulSoup) 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

title = soup.find("title").text

print("Заголовок:", title)

Этот код отправляет запрос на указанный URL, затем использует BeautifulSoup для парсинга HTML-кода страницы. Затем он находит тег <title> и выводит его текст, который представляет собой заголовок страницы.

JavaScript легко интегрируется с HTML, упрощая использование на стороне клиента. Благодаря Node.js развертывание парсера на сервере также становится простым. Эта гибкость позволяет разработчикам выбирать наиболее подходящий путь для своих проектов.

Без Node.js JavaScript был бы ограничен для веб-скрапинга, поскольку изначально предназначался для базового скриптинга в браузерах. Node.js переместил JavaScript на сервер, и это позволило легко открывать сетевые соединения и сохранять данные в базах данных. Эти функции сделали JavaScript одним из лучших языков для веб-скрапинга. 

Производительность 

JavaScript показывает хорошие результаты в плане производительности благодаря улучшениям в использовании ресурсов на стороне клиента и сервера. Способность JavaScript обрабатывать асинхронные операции делает его идеальным для крупных проектов, позволяя одновременно обрабатывать несколько запросов без потери производительности.

Поддержка сообщества и библиотеки

Сообщество JavaScript активно развивается, предоставляя разработчикам поддержку и возможности для сотрудничества. Это способствует инновациям в области парсинга. JavaScript предлагает широкий выбор библиотек для веб-скрапинга, таких, как Axios, Cheerio, Puppeteer и Playwright, каждая из которых соответствует различным требованиям. 

Хотя преимущество одного процесса на одно ядро ЦП ограничивает Node.js при выполнении тяжёлых задач по сбору данных, для простых задач по веб-скрапингу Node.js с его лёгкими и гибкими возможностями остаётся отличным выбором.

Пример парсинга на JavaScript (Node.js): 

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');

async function getPageHTML(url) {
    const response = await axios.get(url);
    return response.data;
}

function parseTitle(html) {
    const $ = cheerio.load(html);
    return $('title').text();
}

const url = 'http://example.com';

getPageHTML(url)
    .then(html => {
        const title = parseTitle(html);
        console.log('Заголовок страницы:', title);
    });

Этот код отправляет GET-запрос на веб-страницу по указанному URL (http://example.com), загружает полученный HTML-код страницы, а затем с помощью библиотеки cheerio парсит заголовок страницы из HTML и выводит его в консоль.

Пожалуй, основное преимущество Ruby – лёгкость использования, делает его одним из самых востребованных языков программирования с открытым исходным кодом. Важно отметить, что преимущества использования Ruby не ограничиваются его простым синтаксисом и другими подобными доступными функциями.

Интересно, что Ruby также превосходит Python в области разработки и развёртывания в облаке. Это можно объяснить системой Ruby Bundler, поскольку она эффективно управляет и разворачивает пакеты с GitHub, что делает Ruby замечательным выбором, если Ваши требования сводятся к простому и гладкому веб-скрапингу.

Отличные фреймворки делают Ruby идеальным выбором для веб-скрапинга. Вот все причины, почему Ruby так хорош для парсинга:

Гибкость

Простота Ruby облегчает создание чистого и легко модифицируемого кода.

Производительность

Ruby обеспечивает достаточный уровень производительности для веб-скрапинга благодаря встроенной сборке мусора и управлению памятью.

Элегантный синтаксис делает Ruby привлекательным для новичков и опытных разработчиков.

Поддержка сообщества

Активное сообщество Ruby обеспечивает обширную поддержку и ресурсы для всех уровней навыков.

Библиотеки веб-скрапинга

Множество библиотек Ruby, таких, как Nokogiri и Mechanize, упрощают процесс написания кода и самого парсинга.

Пример парсинга на Ruby:

require 'nokogiri'
require 'open-uri'

url = 'https://www.example.com'

html = open(url)

doc = Nokogiri::HTML(html)

title = doc.at_css('title').text

puts "Заголовок страницы: #{title}"

Цель работы данного парсера аналогична предыдущим примерам на языках Python и JavaScript – поиск и вывод в консоль заголовка веб-страницы. Этот код отправляет запрос на указанный URL, загружает HTML содержимое страницы, затем использует библиотеку Nokogiri для парсинга и нахождения тега заголовка (<title>) страницы. Заголовок затем выводится на экран.

Хотя C++ может потребовать более глубокого освоения и больше усилий для написания и поддержки по сравнению с некоторыми более простыми языками программирования, его производительность и гибкость превосходят любой другой язык в этом списке. Если лёгкий для понимания синтаксис и упрощённая структура не стоят для Вас на первом месте, если у Вас достаточно опыта работы с этим языком и Вам важна высокая скорость обработки больших объёмов данных, то C++ будет оптимальным выбором. Рассмотрим все основные преимущества, которые заслуживают включения C++ в наш рейтинг:

Гибкость

C++ обладает высокой гибкостью благодаря доступу к низкоуровневым системным ресурсам, что делает его идеальным для различных случаев использования. 

Производительность 

Это компилируемый язык, в отличие от интерпретируемых Python или JavaScript, требующих интерпретатора для выполнения. Это сказывается на скорости выполнения задач. C++ считается сложным для изучения из-за своей близости к машинному коду, требующего понимания работы компьютеров и использования сложных конструкций. Однако изучение C++ стоит затраченных усилий, поскольку позволяет создавать продвинутые приложения, работающие на различном оборудовании. 

Поддержка сообщества

C++ имеет обширную поддержку сообщества и ресурсы, предоставляемые компаниями и ассоциациями.

Библиотеки веб-скрапинга 

Для данного языка также существует ряд библиотек для веб-скрапинга, упрощающих процесс извлечения и анализа данных, например, libcurl, Boost.Asio, htmlcxx и libtidy.

Пример парсинга на C++: 

#include <iostream>
#include <string>
#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") {
            ++it;
            if (it != end) {
                return it->text();
            }
        }
    }

    return "";
}

int main() {
    string url = "https://example.com";
    string html = getWebContent(url);
    string title = parseTitle(html);

    cout << "Заголовок страницы: " << title << endl;

    return 0;
}

Этот пример даёт общее представление о том, как можно парсить заголовки страниц на C++ с использованием библиотек libcurl и htmlcxx. 

PHP — это мощный серверный язык программирования, разработанный в 1994 году и с тех пор ставший одним из самых популярных языков веб-разработки. PHP изначально разрабатывался для создания динамических веб-страниц, и его синтаксис и структура делают его особенно удобным для веб-скрапинга. Его возможности включают в себя встроенные функции для работы с HTTP запросами и обработки HTML контента.

Производительность 

PHP – интерпретируемый язык программирования, что может снизить его скорость выполнения по сравнению, например, с компилируемым языком C++. Однако, современные версии PHP, начиная с версии 7 и выше, включают оптимизации, которые значительно улучшают его производительность, и этого более чем достаточно для множества задач веб-скрапинга, особенно для средних и небольших проектов. Плюс в PHP имеется возможность выполнять асинхронные запросы, что тоже повышает производительность.

Гибкость и универсальность 

PHP легко интегрируется с различными платформами и ОС, а также поддерживает широкий спектр баз данных, веб-серверов и протоколов – это позволяет разработчикам создавать гибкие и масштабируемые приложения для веб-скрапинга. 

Распространённость, поддержка сообщества, устойчивость и надёжность 

PHP — один из самых популярных языков программирования для создания веб-приложений. Его поддержка доступна у большинства хостинг-провайдеров, что делает его удобным выбором для веб-скрапинга. PHP известен своей стабильностью и надёжностью, поэтому он считается предпочтительным языком программирования для решения задач веб-скрапинга. Активное сообщество разработчиков обеспечивает поддержку и помощь в случае возникновения вопросов или проблем.

Библиотеки веб-скрапинга 

Благодаря обширному сообществу разработчиков, существует множество библиотек и инструментов, облегчающих процесс веб-скрапинга. Самые популярные из них: PHP Simple HTML DOM Parser, Panther, Guzzle, cURL. 

Пример парсинга на PHP

<?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 "Заголовок страницы: $title\n";
?>

Данный код использует библиотеку Panther, чтобы извлечь заголовок страницы. 

Каждый из языков программирования, представленных в этом списке, обладает своими преимуществами для веб-скрапинга. При правильном понимании их особенностей и грамотном использовании, все они справляются с этой задачей. Мы составили список наиболее оптимальных языков для сбора данных, но помимо них можно рассмотреть и другие, такие как Go, Rust, Java и C#.  Они также легко могут справиться с извлечением информации с веб-сайтов, хоть и в целом всё же немного уступают основным языкам из нашего рейтинга (но именно для Вас и Ваших задач один из них может стать идеальным выбором). 

Дадим краткое описание плюсов и минусов для работы с данными каждого из них: 

Go

Плюсы для веб-скрапинга: 

• Высокая скорость и эффективность.
• Встроенные горутины  (легковесные потоки в Go, позволяющие эффективно выполнять параллельные задачи внутри одного процесса) для одновременной обработки запросов.
• Лёгкий и понятный синтаксис.
• Наличие основных библиотек для HTTP-запросов и HTML-парсинга.

Минусы для веб-скрапинга: 

• Меньшая гибкость в работе с динамическими данными.
• Недостаток высокоуровневых библиотек (по сравнению с Python).
• Более сложный HTML-парсинг.
• Меньше ресурсов и примеров (по сравнению с Python).

Rust 

Плюсы для веб-скрапинга: 

• Система безопасности Rust позволяет избежать многих типичных ошибок, таких, например, как доступ к недопустимой памяти, это делает скрапинг более надёжным.
• Rust компилируется в машинный код, обеспечивая высокую производительность и эффективное использование ресурсов.
• Язык имеет мощные инструменты для безопасного параллельного выполнения кода, что полезно при обработке больших объёмов данных.
• Rust имеет богатую экосистему библиотек, которые могут быть полезны при веб-скрапинге, такие, как reqwest для HTTP-запросов и scraper для парсинга HTML.

Минусы для веб-скрапинга:

• Rust может быть сложным для изучения и использования из-за своей системы безопасности и строгой типизации.
• В сравнении с другими языками, такими, как Python, библиотеки для веб-скрапинга в Rust менее развиты, что может потребовать больше времени на разработку.
• Работа с динамически изменяющимися структурами данных, такими, как HTML-документы, может быть более сложной.

Java 

Плюсы для веб-скрапинга: 

• Java-код можно выполнять на различных операционных системах без изменений.
• Имеет обширную экосистему библиотек для работы с сетью и парсинга HTML, такие, как Jsoup.
• Java обладает хорошей производительностью и масштабируемостью, это важно для обработки больших объёмов данных.

Минусы для веб-скрапинга:

• Java может быть слишком громоздким и сложным для некоторых задач веб-скрапинга из-за строгой типизации и объёмного кода.
• В сравнении с некоторыми другими языками, разработка в Java может занимать больше времени из-за необходимости писать более многословный код.
• В Java меньше гибкости при работе с динамическими структурами данных, такими, как HTML, что может затруднять парсинг веб-страниц.

C# 

Плюсы для веб-скрапинга: 

• C# имеет богатые возможности для парсинга HTML и работы с сетью.
• Обширная экосистема .NET и наличие библиотек, таких как HtmlAgilityPack, облегчают разработку веб-скраперов.
• C# обеспечивает высокую производительность. 

Минусы для веб-скрапинга:

• Несмотря на возможность использования .NET на различных платформах, C# все же имеет более тесную связь с Windows, и это может быть ограничивающим фактором.
• Некоторые разработчики считают C# более громоздким и менее простым в сравнении с некоторыми другими языками для веб-скрапинга.
• В сравнении с тем же Python, экосистема для веб-скрапинга на C# может быть менее развитой.

Некоторые веб-сайты могут иметь ограничения в виде капчи, которая должна быть решена для доступа к содержимому страницы. Облачный сервис Capmonster Cloud позволяет автоматически решать такие капчи и продолжать парсинг без прерываний.

Чтобы интегрировать Capmonster Cloud с Вашим кодом, Вам нужно будет выполнить следующие шаги: 

1. Получите ключ API Capmonster Cloud: зарегистрируйтесь на сайте Capmonster Cloud и получите ключ API.
2. Установите официальную библиотеку CapMonster для Вашего языка программирования (Python, JavaScript, C#, Go, PHP).
3. Интегрируйте в Ваш код: используйте API-ключ и методы CapMonster Cloud (ознакомиться можно в документации)  для отправки капчи на решение и получения результата.
4. Отправьте капчу на решение. После получения капчи на странице отправьте её на сервер Capmonster Cloud для решения.
5. Дождитесь получения решения капчи от сервера Capmonster Cloud.
6. После получения решения капчи используйте его для продолжения парсинга веб-страницы.

Пример кода для веб-скрапинга и обхода капчи с использованием CapMonster Cloud на Python: 

import requests
import time
from bs4 import BeautifulSoup

def solve_recaptcha_v2(api_key, page_url, site_key):
    solve_url = 'https://api.capmonster.cloud/createTask'
    
    task_data = {
        "clientKey": api_key,
        "task": {
            "type": "RecaptchaV2TaskProxyless",
            "websiteURL": page_url,
            "websiteKey": site_key,
            "userAgent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
        }
    }
    
    response = requests.post(solve_url, json=task_data)
    
    response_data = response.json()
    task_id = response_data.get('taskId')
    return task_id

def get_recaptcha_solution(api_key, task_id):
    result_url = 'https://api.capmonster.cloud/getTaskResult'
    
    result_data = {
        "clientKey": api_key,
        "taskId": task_id
    }
    
    attempts = 0
    max_attempts = 15
    
    while attempts < max_attempts:
        response = requests.post(result_url, json=result_data)
        response_data = response.json()
        
        if response_data['status'] == 'ready':
            return response_data['solution']['gRecaptchaResponse']
        
        time.sleep(1)
        attempts += 1
    
    print("Превышено количество попыток получения результата")
    return None

def parse_site_title(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    title = soup.title.string
    return title

def main():
    api_key = 'YOUR_CAPMONSTER_API'
    page_url = 'https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=low'
    site_key = '6Lcf7CMUAAAAAKzapHq7Hu32FmtLHipEUWDFAQPY'

    task_id = solve_recaptcha_v2(api_key, page_url, site_key)
    print("Task ID:", task_id)

    if task_id:
        captcha_response = get_recaptcha_solution(api_key, task_id)
        print("Решение капчи:", captcha_response)

    # Парсинг заголовка сайта 
    zennolab_url = 'https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=low'
    site_title = parse_site_title(zennolab_url)
    print("Заголовок сайта:", site_title)

if __name__ == "__main__":
    main()

Таким образом, Capmonster Cloud может быть полезным дополнением к парсерам на основе специальных библиотек, помогая обеспечить бесперебойный и эффективный процесс сбора данных с сайтов. 

Веб-скрапинг является мощным инструментом для сбора данных из интернета, и выбор правильного языка программирования играет ключевую роль в эффективности этого процесса. Изучив различные языки программирования, мы определили несколько оптимальных вариантов для скрапинга. Python выделяется как основной язык для веб-скрапинга благодаря своей простоте, богатству библиотек и широкому сообществу разработчиков. Библиотеки, например, BeautifulSoup и Scrapy, делают процесс скрапинга интуитивно понятным и эффективным. Однако, стоит учитывать, что в зависимости от конкретных требований проекта, другие языки могут также быть подходящими вариантами.

Кроме того, в статье упомянут эффективный метод автоматического решения капч Capmonster Cloud, который значительно облегчает процесс скрапинга, освобождая разработчиков от необходимости ручного ввода капч. Использование таких инструментов улучшает производительность скрапинга, позволяя сосредоточиться на основных задачах проекта.

Решение о выборе языка программирования для веб-скрапинга определяется индивидуальными предпочтениями, уровнем опыта и спецификой проекта. Применение передовых инструментов также способствует упрощению и увеличению результативности процесса.

NB: Напоминаем, что продукт используется для автоматизации тестирования на ваших собственных сайтах и на сайтах, к которым у вас есть доступ на законных основаниях.