Quais são as melhores linguagens de programação para Web Scraping?

Procurando extrair dados externos da web e está em busca das melhores formas de fazer isso? O rastreamento e a raspagem da Web podem ser a expedição, pois estamos aqui para ajudar. Mas primeiro, vamos encontrar as melhores linguagens de programação para web scraping. Por quê? Já que não faz sentido ir com uma pilha de tecnologia que não produz os resultados desejados ou então pode drenar seus recursos.

Vá com o que você está familiarizado

Dizem que a melhor linguagem de programação é aquela que você já conhece. Isso é verdade até certo ponto com a raspagem da web também. Se você tiver experiência anterior em programação, não será uma má ideia encontrar alguns recursos pré-criados que suportem web scraping nessa linguagem. Como você já tem o know-how dessa linguagem de programação, é provável que acelere muito mais rápido enquanto aprende a rastejar com ela. Você pode considerar isso como um trampolim.

Bibliotecas de terceiros podem facilitar as coisas

Quando você começa com o web scraping, você realmente não precisa começar do zero, pois existem muitas bibliotecas de terceiros dedicadas ao web crawling que você pode dominar facilmente. Para encontrar uma biblioteca de web scraping para o idioma que você conhece, você pode fazer uma simples pesquisa no Google como esta:

“ sua biblioteca de raspagem da web de nome de idioma ”

Isso deve ajudá-lo a encontrar um com certeza. Se falhar, você sempre pode aprender a rastrear a web usando a melhor linguagem de programação (que descobriremos na última parte deste artigo).

Se você é novo em programação, extrair dados de web scraping pode ser seu primeiro passo para desenvolver uma paixão por codificação. O setor de jogos e desenvolvimento da web é o principal extrator de talentos na indústria de tecnologia e a raspagem da web pode ser o seu momento eureka para ser um codificador.

O que faz as melhores linguagens de programação para Web Scraping?

O rastreamento da Web e a extração de dados dos sites envolvem uma variedade de problemas – mecanismo de E/S, comunicação, multithreading, agendamento de tarefas e desduplicação, para citar alguns. A linguagem de codificação e a estrutura que você usa terão um impacto significativo na eficiência do rastreamento do seu site como um todo.

Abaixo estão as coisas para procurar de uma linguagem de programação ideal para raspar a web.

• uma. Flexibilidade
• b. Capacidade operacional para alimentar banco de dados
• c. Eficiência de rastreamento
• d. Facilidade de codificação
• e. Escalabilidade
• f. Manutenibilidade

A velocidade de raspagem da Web depende do idioma?

Muitos iniciantes pensam demais no papel da linguagem de programação em relação à velocidade do web scraping. No entanto, a velocidade de processamento raramente é o gargalo aqui. Praticamente, o principal fator que afeta a velocidade é a E/S (entrada/saída), pois raspar a web é enviar solicitações e receber a resposta. A comunicação com a internet é o verdadeiro gargalo aqui.

Como você sabe, a velocidade da internet não pode ser igual à do processador dentro de sua máquina. Isso não significa que as linguagens de codificação sejam insignificantes; a velocidade de uma linguagem de programação é principalmente sobre a velocidade de desenvolvimento, facilidade de manutenção e legibilidade do código.

As melhores linguagens e plataformas de programação para Web Scraping

A. Python

Python é mais conhecido como a melhor linguagem de raspagem da web. É mais como um polivalente e pode lidar com a maioria dos processos relacionados ao rastreamento da Web sem problemas. Beautiful Soup é um dos frameworks mais amplamente usados ​​baseados em Python que torna o scraping usando esta linguagem um caminho tão fácil de seguir.

Beautiful Soup é uma biblioteca Python projetada para um web scraper rápido e altamente eficiente. Alguns dos recursos notáveis ​​são expressões idiomáticas Pythonic para navegação, pesquisa e modificação de uma árvore de análise. Beautiful Soup também pode converter documentos de entrada para Unicode e documentos de saída para UTF-8.

Beautiful Soup funciona em analisadores Python populares como lxml e html5lib, que permitem que você experimente diferentes metodologias de análise. Essas bibliotecas de web scraping altamente evoluídas fazem do Python a melhor linguagem para web scraping.

Essas bibliotecas e frameworks podem ajudá-lo a aprender os conceitos básicos de web scraping e podem até abranger casos de uso em pequena escala. No entanto, se você deseja extrair dados da Web para casos de uso de negócios, é melhor optar por um serviço de raspagem da Web que possa assumir a propriedade de ponta a ponta do projeto. Existem várias razões pelas quais uma configuração de rastreamento interno não é a melhor opção, você pode saber mais sobre isso aqui.

B. Node.js

O Node.js é particularmente bom para rastrear sites que usam práticas de codificação dinâmicas. Embora suporte rastreamento distribuído, a estabilidade das comunicações é relativamente fraca e não é recomendada para projetos de grande escala.

C. C & C++

Embora C e C++ ofereçam ótimo desempenho, o custo de desenvolver uma configuração de web scraping nessas linguagens seria alto. Portanto, não é recomendável criar um rastreador usando C ou C++, a menos que você esteja iniciando uma empresa focada exclusivamente em web scraping.

D. PHP

PHP é talvez a linguagem menos favorável para construir um programa rastreador. O suporte fraco para multi-threading e assíncrono é uma grande desvantagem, e isso pode criar muitos problemas com agendamento e enfileiramento de tarefas. PHP não é recomendado para web scraping pelas mesmas razões.

Conclusão

Agora que você conhece os lados bons e ruins de várias linguagens de raspagem, é hora de escolher a melhor linguagem de programação que combina com você e começar a raspar. No entanto, é importante ter cuidado e seguir as práticas recomendadas de rastreamento da Web, como acessar os servidores em um intervalo razoável e raspar fora do horário de pico. Lembre-se de que manter um bom bot na web é tão importante quanto obter dados para seu projeto de big data.