Scrapy vs Beautiful Soup for Web Scraping

As bibliotecas Python mais famosas para a Web scraping são Scrapy e Beautiful Soup, mas cada biblioteca tem seus prós e contras. Nada é perfeito neste mundo. Às vezes, uma biblioteca supera a outra e vice-versa. Neste artigo, analisaremos as duas bibliotecas sob diferentes aspectos, para que os leitores possam ter uma visão melhor do que é o Scrapy.

As bibliotecas Python mais famosas para a Web scraping são Scrapy e Beautiful Soup, mas cada biblioteca tem seus prós e contras. Nada é perfeito neste mundo. Às vezes, uma biblioteca supera a outra e vice-versa. Neste artigo, analisaremos as duas bibliotecas em diferentes aspectos para que os leitores tenham uma ideia melhor de quando usar o quê. Começaremos pela implementação do módulo principal e, depois disso, também veremos os mecanismos de funcionamento das duas bibliotecas. Por fim, chegaremos à conclusão mergulhando nas diferenças de cada ferramenta. Vamos começar nos aprofundando no Scrapy,

Scrapy

O Scrapy é uma estrutura colaborativa de código aberto para extrair dados dos sites de nossa escolha. É uma das bibliotecas Python mais poderosas do mercado devido ao seu desempenho de alta velocidade. Uma das principais vantagens de usar o Scrapy é que ele usa um mecanismo sem bloqueios ao enviar solicitações aos usuários, pois foi desenvolvido com base em uma estrutura assíncrona e distorcida. 

As solicitações assíncronas são muito mais vantajosas do que as síncronas porque seguem chamadas de E/S sem bloqueio para o servidor.

Alguns dos principais recursos do Scrapy são,

• O suporte integrado permite que o Scrapy extraia dados de fontes HTML usando expressões XPath e CSS.
• Ele tem suporte a várias plataformas, o que o torna portátil (escrito em Python e executado em Mac, Windows, Linux e BSD).
• Essa biblioteca é facilmente extensível.
• Ele pode extrair os sites 20 vezes mais rápido do que outras ferramentas, o que o torna a biblioteca scraping mais robusta.
• Ele é muito leve e, portanto, consome menos memória e CPU.
• Além disso, ele pode ser otimizado para criar aplicativos robustos e flexíveis com uma série de funcionalidades incríveis. 
• A documentação não é muito boa nem amigável para iniciantes, mas, em geral, tem um bom suporte da comunidade para desenvolvedores.  

Bela sopa

Assim como seu nome, é uma bela ferramenta para raspadores da Web devido às suas principais funcionalidades. Ela extrai rapidamente os dados da página da Web de acordo com a escolha do programador. Essa ferramenta é conveniente quando se trata de extrair os dados de arquivos HTML e XML. Mas o problema do Beautiful Soup é que ele não funciona de forma independente. Ele depende de outros módulos para realizar o trabalho.

Algumas das dependências do Beautiful Soup são,

• Ele requer uma biblioteca para fazer uma solicitação ao site porque não consegue fazer uma solicitação ao servidor específico. Para resolver esse problema, ele depende das duas bibliotecas mais populares chamadas Requests ou urllib2. Essas bibliotecas tornam possível fazer a solicitação ao servidor.
• Ele também requer o analisador externo para analisar os dados baixados que estão na forma de HTML, XML. Alguns dos analisadores mais famosos são html.parser, HTML5lib, lxml's HTML parser.

Os benefícios de usar a Beautiful Soup são, 

• É fácil de aprender e master. Para entender melhor como ele pode ser usado para extrair dados do site, vamos considerar o exemplo abaixo

Figura 1: Exemplo de uso do Beautiful Soup

• Como pode ser visto no código acima, estamos usando html.parser para analisar o conteúdo do html_doc. Sua facilidade e simplicidade são alguns dos motivos mais importantes para os desenvolvedores usarem o Beautiful Soup.
• Ele tem uma documentação abrangente e excelente, o que facilita o aprendizado e a implementação.
• O amplo suporte da comunidade ajuda a descobrir e resolver os problemas de forma rápida e fácil.

Escolhendo a melhor biblioteca: Beautiful Soup ou Scrapy?

Toda biblioteca tem seus prós e contras, portanto, vários fatores-chave estão envolvidos na escolha da biblioteca perfeita para realizar o trabalho. Esta seção discutirá os critérios de seleção necessários para escolher a melhor biblioteca para o nosso projeto. Alguns dos principais fatores que desempenham um papel importante são,

Extensibilidade

Scrapy: Ele tem uma arquitetura bem definida para personalizar o middleware, de modo que as funcionalidades personalizadas possam ser adicionadas facilmente. Isso torna nosso projeto mais robusto e flexível.

A migração de projetos de um para outro se torna muito fácil no caso do uso do Scrapy. Portanto, o Scrapy é muito conveniente para lidar com grandes projetos.

Se o projeto precisar de proxies, pipelines de dados, etc., o Scrapy será a melhor opção.

Beautiful Soup: É excelente para projetos pequenos e menos complexos, pois mantém o código simples e flexível.

É recomendado principalmente para iniciantes para aprender rapidamente e realizar operações na Web scraping .

Desempenho

Scrapy: Ao fazer uso de chamadas assíncronas do sistema, ele pode fazer as coisas rapidamente. Ele tem um desempenho excepcional entre todas as outras bibliotecas existentes.

Beautiful Soup: O desempenho do Beautiful Soup é um pouco lento, mas ele pode usar o conceito de multithreading para superar esse problema. Entretanto, o programador precisa entender o conceito de multithreading para implementá-lo de forma eficaz. Essa pode ser a causa da redução do tamanho da Beautiful Soup. 

EcoSystem

Scrapy: Podemos usar proxies e VPNs para automatizar a tarefa devido ao seu bom ecossistema. Ele pode ser útil para lidar com projetos complexos. 

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Beautiful Soup: Devido a um grande número de dependências, essa biblioteca pode não ser usada em projetos complexos. 

Explicamos acima os três fatores comuns para a seleção correta entre o Scrapy e o Beautiful Soup.

Conclusão sobre Beautiful Soup vs. Scrapy

Neste artigo, discutimos o Scrapy e o Beautiful Soup em detalhes. Vimos quase tudo sobre as bibliotecas da Web scraping mais comumente usadas de forma detalhada. Vamos resumir abaixo o que discutimos até agora,

O Scrapy seria a melhor opção para lidar com operações complexas do scraping que exigem alta velocidade com baixo consumo de energia.

O Beautiful Soup seria a melhor opção para quem é iniciante em programação e deseja trabalhar com os melhores projetos do scraping . Ele é fácil de aprender e permite que você trabalhe com projetos até um determinado nível de complexidade.

As duas bibliotecas Python da Web scraping foram criadas para realizar tarefas diferentes. A Beautiful Soup é a melhor para analisar HTML e extrair os dados, enquanto a Scrapy é a melhor ferramenta para fazer download de HTML, processar dados e salvá-los no formato desejado.

Espero que este artigo o ajude a escolher a melhor biblioteca entre a Scrapy e a Beautiful Soup para seus projetos da Web scraping .