网络爬虫的五种最佳编程语言

收集大量数据以进行进一步分析、预测、监测以及其他一系列任务，已成为许多行业的常态。使用编程语言进行网络爬虫（或解析）可以节省时间和资源。

网络爬虫的有效性取决于其正确使用。在众多编程语言中，只有少数几种可以被视为最适合这一目的的语言。在本出版物中，您将了解哪些语言最适合信息收集，它们的优势，以及在数据提取过程中自动解决验证码的有效方法。

Python

Python 目前被认为是最流行的网络搜刮语言之一。这有几个很好的原因，使它在我们的列表中名列前茅。

适应性、灵活性、简单性和便利性

Python 的语法简单明了，而且可以轻松与其他工具和技术集成。由于其通用性，几乎可以在任何项目或应用程序中使用它。因此，即使是程序员新手也能快速创建脚本，从网站上收集数据，这并不奇怪。

性能

Python 能够支持并行和多处理，因此可以高效地处理和操作大量数据。它还可以执行异步操作，从而提高性能。所有这些都使它成为解析的理想选择。

大量的库和广泛的社区支持

Python 有许多专门的网络搜刮库，如 BeautifulSoup、Requests 和 Scrapy。这些工具使 HTML、XML 和其他数据格式的处理以及数据收集过程本身变得非常容易。Python 还拥有一个庞大的开发者社区，他们积极创建和维护用于网络搜刮的库和工具。这促进了协作，并确保了对最佳实践和解决方案的持续访问。由于社区致力于语言开发，Python 始终是全球顶级编程语言中的佼佼者之一。

Python 解析示例（使用 Requests 和 BeautifulSoup 库）

导入请求
从 bs4 导入 BeautifulSoup

url = "https://example.com”

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.content, “html.parser”)

title = soup.find(“title”).text

print(“Title:”, title)

这段代码向指定的 URL 发送请求，然后使用 BeautifulSoup 解析页面的 HTML 代码。然后找到 <title> 标记并输出其文本，即页面标题。

JavaScript

JavaScript 与 HTML 无缝集成，使其易于在客户端使用。Node.js 还使在服务器上部署解析器变得简单。这种灵活性允许开发人员为自己的项目选择最合适的路径。

如果没有 Node.js，JavaScript 在网络刮擦中的应用就会受到限制，因为它最初是为浏览器中的基本脚本而设计的。Node.js 将 JavaScript 移到了服务器上，使其可以轻松打开网络连接并在数据库中存储数据。这些特性使 JavaScript 成为网络搜刮的最佳语言之一。

性能

由于客户端和服务器端资源利用率的提高，JavaScript 在性能方面表现出色。JavaScript 处理异步操作的能力使其非常适合大型项目，可以同时处理多个请求而不会降低性能。

社区和库支持

JavaScript 社区正在积极发展壮大，为开发人员提供支持和合作机会。这促进了解析技术的创新。JavaScript 提供了大量用于网络解析的库，如 Axios、Cheerio、Puppeteer 和 Playwright，每个库都能满足不同的需求。

虽然每个 CPU 内核一个进程的优势限制了 Node.js 执行繁重的数据收集任务，但对于简单的网络扫描任务而言，Node.js 凭借其轻量级和灵活的特性仍然是一个极佳的选择。

JavaScript (Node.js) 解析示例：

const axios = require('axios')；
const cheerio = require('cheerio')；
async 函数 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('Page title:', title)；
   });

这段代码通过指定的 URL (http://example.com)向网页发送 GET 请求，加载生成的网页 HTML 代码，然后使用 cheerio 库解析 HTML 中的网页标题并将其输出到控制台。

Ruby

Ruby的主要优势可能在于其易用性，使其成为最受欢迎的开源编程语言之一。值得注意的是，使用Ruby的好处并不仅限于其简单的语法和其他可用功能。

有趣的是，Ruby在云开发和部署方面的表现超过了Python。这可以归因于Ruby Bundler系统，因为它高效地管理和部署来自GitHub的软件包，这使得Ruby成为一个很好的选择，特别是当您的需求仅仅是简单和流畅的网络爬虫时。

优秀的框架使Ruby成为网络爬虫的理想选择。以下是Ruby在解析方面的所有优点：

灵活性

Ruby的简单性使得创建干净且易于修改的代码变得简单。

性能

Ruby提供了足够的性能用于网络爬虫，具备内置的垃圾回收和内存管理。

优雅的语法使得Ruby对初学者和经验丰富的开发者都很有吸引力。

社区支持

Ruby活跃的社区为所有技能水平的人提供了广泛的支持和资源。

网络爬虫库

许多Ruby库，如Nokogiri和Mechanize，简化了编写代码和解析的过程。

Ruby解析示例：

require 'nokogiri'
require 'open-uri'

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

html = open(url)

doc = Nokogiri::HTML(html)

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

puts "页面标题: #{title}"

这个解析器的目的与之前的Python和JavaScript示例类似——在控制台中查找并显示网页的标题。该代码向指定的URL发送请求，加载页面的HTML内容，然后使用Nokogiri库进行解析，查找页面的标题标签（<title>）。最后，标题将在屏幕上显示。

C++

虽然C++可能比一些简单的编程语言需要更深的学习曲线和更多的写作与维护工作，但其性能和灵活性优于本列表中的任何其他语言。如果易于理解的语法和简化的结构不是您的首要考虑，那么如果您对这门语言有足够的经验并且关注处理大量数据的高速，C++将是最佳选择。让我们考虑一下C++值得被列入我们评级的所有主要优势：

灵活性

由于可以访问低级系统资源，C++具有很高的灵活性，非常适合各种用例。

性能

它是一种编译语言，与需要解释器执行的Python或JavaScript不同。这影响了任务完成的速度。由于与机器代码的接近，C++被认为难以学习，需要对计算机的理解和复杂结构的使用。然而，学习C++是值得的，因为它允许您创建可在各种硬件上运行的高级应用程序。

社区支持

C++拥有丰富的社区支持和公司与协会提供的资源。

网络爬虫库

该语言还提供了一些网络爬虫库，以简化数据提取和解析的过程，如libcurl、Boost.Asio、htmlcxx和libtidy。

C++解析示例：

#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()失败: " << 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 << "页面标题: " << title << endl;

    return 0;
}

这个示例大致介绍了如何使用libcurl和htmlcxx库在C++中解析页面标题。

PHP

PHP是一种强大的服务器端编程语言，开发于1994年，自那时以来已成为最受欢迎的Web开发语言之一。PHP最初旨在创建动态网页，其语法和结构使其特别适合网络爬虫。其特性包括处理HTTP请求和处理HTML内容的内置函数。

性能

PHP是一种解释型编程语言，这可能会使其执行速度比编译型的C++语言慢。然而，从7版本及以上的现代PHP版本包括了大幅提高性能的优化，对于许多网络爬虫任务来说，这已经足够，特别是对于中小型项目。此外，PHP能够执行异步查询，这也提高了性能。

灵活性和多样性

PHP与各种平台和操作系统无缝集成，并支持广泛的数据库、Web服务器和协议——允许开发者创建灵活且可扩展的网络爬虫应用程序。

广泛采用、社区支持、可持续性和可靠性

PHP是构建Web应用程序最受欢迎的编程语言之一。它在大多数托管服务提供商中都得到支持，使其成为网络爬虫的便利选择。PHP以其稳定性和可靠性而闻名，这也是它被认为是网络爬虫任务首选编程语言的原因。活跃的开发者社区提供支持和帮助，以应对问题或疑问。

网络爬虫库

由于有大量的开发者社区，存在许多库和工具来简化网络爬虫过程。最受欢迎的包括：PHP Simple HTML DOM Parser、Panther、Guzzle、cURL。

PHP解析示例：

<?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 "页面标题: $title\n";
?>

这段代码使用Panther库来提取页面标题。

还有哪些有用的编程语言？

这个列表中的每种编程语言在网络爬虫方面都有其自身的优势。只要正确理解它们的特点并得当使用，它们都能够胜任这项任务。我们编制了一份最优语言的数据挖掘列表，但您也可以考虑其他语言，如Go、Rust、Java和C#。它们同样能够轻松提取网站信息，尽管总体而言，它们仍稍逊于我们评级中的主要语言（但对于您和您的任务而言，它们中的某一个可能是理想的选择）。

让我们简要描述一下它们在数据处理方面的优缺点：

Go 网络爬虫的优点：

• 高速和高效
• 内置的goroutines（Go中的轻量级线程，允许在单个进程中高效执行并发任务）以便同时处理请求
• 轻量且易于理解的语法
• 提供基本的HTTP请求和HTML解析库

网络爬虫的缺点：

• 在处理动态数据时灵活性较差
• 缺乏高级库（与Python相比）
• HTML解析较复杂
• 资源和示例较少（与Python相比）

Rust 网络爬虫的优点：

• Rust的安全系统避免了许多典型错误，例如访问无效内存，使得爬虫更加可靠。
• Rust编译为机器代码，确保高性能和高效的资源利用。
• 该语言拥有强大的工具，可用于安全并行代码执行，这在处理大量数据时非常有用。
• Rust有丰富的库生态系统，如reqwest用于HTTP请求，scraper用于HTML解析，这些都对网络爬虫有帮助。

网络爬虫的缺点：

• 由于其安全系统和严格的类型检查，Rust可能难以学习和使用。
• 与Python等其他语言相比，Rust的网络爬虫库发展较少，可能需要更多的开发时间。
• 处理动态变化的数据结构（如HTML文档）可能更具挑战性。

Java 网络爬虫的优点：

• Java代码可以在各种操作系统上执行，而无需修改。
• 它有广泛的网络和HTML解析库生态系统，如Jsoup。
• Java具有良好的性能和可扩展性，这对于处理大量数据非常重要。

网络爬虫的缺点：

• 由于严格的类型检查和冗长的代码，Java对于某些网络爬虫任务可能显得过于繁琐和复杂。
• 与其他一些语言相比，Java的开发可能需要更长时间，因为需要编写更详细的代码。
• Java在处理动态数据结构（如HTML）时灵活性较差，这可能使得解析网页变得困难。

C# 网络爬虫的优点：

• C#具有丰富的HTML解析和网络爬虫能力。
• 庞大的.NET生态系统及HtmlAgilityPack等库的可用性使得开发网络爬虫变得简单。
• C#提供高性能。

网络爬虫的缺点：

• 尽管可以在多种平台上使用.NET，C#仍然与Windows有更紧密的关联，这可能成为一个限制因素。
• 与其他一些网络爬虫语言相比，某些开发者认为C#更繁琐，不够简洁。
• 与Python相比，C#的网络爬虫生态系统可能发展较少

绕过数据收集中所有可能的障碍（包括验证码

某些网站可能会以验证码的形式设置限制，必须通过验证码才能访问页面内容。Capmonster 云服务允许您自动解决此类验证码，并不间断地继续解析。

要将Capmonster Cloud与您的代码集成，您需要遵循以下步骤：

1. 获取Capmonster Cloud API密钥：在Capmonster Cloud网站上注册并获取API密钥。
2. 安装适用于您编程语言的官方CapMonster库（Python、JavaScript、C#、Go、PHP）。
3. 集成到您的代码中：使用CapMonster Cloud的API密钥和方法（您可以在文档中找到说明）将验证码发送给解决方案并获取结果。
4. 将验证码发送给解决方案。在页面上收到验证码后，将其发送到Capmonster Cloud服务器以获取解决方案。
5. 等待Capmonster Cloud服务器接收验证码解决方案。
6. 在收到验证码解决方案后，使用它继续解析网页。

使用CapMonster Cloud进行网络爬虫和验证码处理的Python示例代码：

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("获取结果的尝试次数已超过限制")
    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("任务ID:", task_id)

    if task_id:
        captcha_response = get_recaptcha_solution(api_key, task_id)
        print("验证码解决方案:", captcha_response)

    # 解析网站标题 
    zennolab_url = 'https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=low'
    site_title = parse_site_title(zennolab_url)
    print("网站标题:", site_title)

if __name__ == "__main__":
    main()

因此，Capmonster Cloud可以作为基于库的解析器的有用补充，有助于确保从网站收集数据的过程顺利而高效。

结论

网络爬虫是从互联网收集数据的强大工具，选择合适的编程语言在此过程中发挥着关键作用。在研究了各种编程语言后，我们确定了几种适合爬虫的最佳选择。Python因其简单性、丰富的库和广泛的开发者社区而脱颖而出，成为网络爬虫的主要语言。像BeautifulSoup和Scrapy这样的库使爬虫过程直观而高效。然而，根据项目的具体要求，其他语言也可能是合适的选择。

此外，本文提到了Capmonster Cloud高效的自动验证码解决方法，这使得爬虫过程变得更加简单，解放了开发者手动输入验证码的需求。使用这样的工具可以提高爬虫性能，让您专注于项目的主要任务。

选择网络爬虫的编程语言取决于个人偏好、经验水平和项目细节。使用先进的工具也有助于简化和提高过程的效率。

注意：我们想提醒您，该产品用于在您自己的网站以及您合法访问的网站上进行自动化测试。