Scrapy vs Beautiful Soup para Web Scraping

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

As bibliotecas Python mais famosas para a recolha de dados da Web são o Scrapy e o Beautiful Soup, mas cada biblioteca tem os seus prós e contras. Nada é perfeito neste mundo. Por vezes, uma biblioteca supera a outra e vice-versa. Neste artigo, vamos analisar ambas as bibliotecas em diferentes aspectos para que os leitores possam ter uma melhor ideia de quando usar o quê. Começaremos pela implementação do módulo principal e, depois disso, veremos também os mecanismos de funcionamento de ambas as bibliotecas. Por fim, chegaremos à conclusão mergulhando nas diferenças de cada ferramenta. Vamos começar por aprofundar o Scrapy,

Sucata

O Scrapy é uma estrutura colaborativa de código aberto para extrair dados dos sítios Web da nossa escolha. É uma das bibliotecas Python mais poderosas devido ao seu desempenho de alta velocidade. Uma das principais vantagens da utilização do Scrapy é o facto de utilizar um mecanismo sem bloqueios durante o envio de pedidos aos utilizadores, uma vez que é construído sobre uma estrutura assíncrona e flexível. 

Os pedidos assíncronos são muito mais vantajosos do que os pedidos síncronos porque seguem chamadas de E/S não bloqueantes para o servidor.

Algumas das principais características do Scrapy são,

• O suporte incorporado permite ao Scrapy extrair dados de fontes HTML utilizando expressões XPath e expressões CSS.
• Tem suporte multiplataforma, tornando-o portátil (escrito em Python e funciona em Mac, Windows, Linux e BSD).
• Esta biblioteca é facilmente extensível.
• Consegue extrair os sítios Web 20 vezes mais depressa do que outras ferramentas, o que a torna a biblioteca de raspagem mais robusta.
• É muito leve e, portanto, consome menos memória e utilização da CPU.
• Pode ainda ser optimizado para criar aplicações robustas e flexíveis com uma série de funcionalidades fantásticas. 
• A documentação não é assim tão boa e não é fácil para os principiantes, mas em geral tem um bom apoio da comunidade para os programadores.  

Sopa bonita

Tal como o seu nome, é uma bela ferramenta para raspadores da Web devido às suas funcionalidades principais. Extrai rapidamente os dados da página web de acordo com a escolha do programador. Esta ferramenta é conveniente quando se trata de extrair os dados de ficheiros HTML e XML. Mas o problema da Beautiful Soup é que não funciona de forma independente. Depende de outros módulos para realizar o trabalho.

Algumas das dependências da Beautiful Soup são,

• Requer uma biblioteca para efetuar um pedido ao sítio Web, porque não consegue efetuar um pedido ao servidor específico. Para resolver este problema, depende das duas bibliotecas mais populares chamadas Requests ou urllib2. Estas bibliotecas tornam possível efetuar o pedido ao servidor.
• Também é necessário um analisador externo para analisar os dados descarregados sob a forma de HTML ou XML. Alguns dos analisadores mais famosos são html.parser, HTML5lib, lxml's HTML parser.

Os benefícios da utilização da Beautiful Soup são, 

• É fácil de aprender e dominar. Para compreender melhor como pode ser utilizado para extrair dados do sítio Web, consideremos o exemplo abaixo

Figura 1: Exemplo de utilização da Beautiful Soup

• Como pode ser visto no código acima, estamos a usar html.parser para analisar o conteúdo do html_doc. A sua facilidade e simplicidade são algumas das razões mais substanciais para os programadores usarem Beautiful Soup.
• Possui uma excelente documentação exaustiva, o que facilita a sua aprendizagem e implementação.
• O vasto apoio da comunidade ajuda a descobrir e a resolver os problemas de forma rápida e fácil.

Escolher a melhor biblioteca: Beautiful Soup ou Scrapy?

Todas as bibliotecas têm os seus prós e contras, pelo que há vários factores-chave envolvidos na escolha da biblioteca perfeita para realizar o trabalho. Esta secção abordará os critérios de seleção necessários para escolher a melhor biblioteca para o nosso projeto. Alguns factores-chave que desempenham um papel importante são,

Extensibilidade

Scrapy: Tem uma arquitetura bem definida para personalizar o middleware de modo a que as funcionalidades personalizadas possam ser adicionadas facilmente. Torna o nosso projeto mais robusto e flexível.

A migração de projectos de um para outro torna-se muito fácil no caso da utilização do Scrapy. Assim, o Scrapy é muito conveniente para lidar com grandes projectos.

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

Beautiful Soup: É fantástico para projectos pequenos e menos complexos porque mantém o código simples e flexível.

Recomenda-se principalmente aos principiantes para aprenderem rapidamente e efectuarem operações de raspagem da Web.

Desempenho

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

Beautiful Soup: O desempenho do Beautiful Soup é um pouco lento, mas pode utilizar o conceito de Multithreading para ultrapassar este problema. No entanto, o programador precisa de compreender o conceito de multithreading para o implementar eficazmente. Esta pode ser a causa da redução do tamanho da Beautiful Soup. 

EcoSistema

Scrapy: Podemos utilizar proxies e VPNs para automatizar a tarefa devido ao seu bom ecossistema. Pode ser benéfico para lidar com projectos complexos. 

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Bela sopa: Devido a um grande número de dependências, esta biblioteca pode não ser utilizada em projectos complexos. 

Os três factores comuns para a seleção correcta entre Scrapy e Beautiful Soup são explicados acima.

Conclusão sobre Beautiful Soup vs. Scrapy

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

O Scrapy seria a melhor escolha para operações de raspagem complexas que exigem alta velocidade com baixo consumo de energia.

Beautiful Soup seria a melhor escolha para quem é novo na programação e quer trabalhar com os melhores projectos de raspagem. É fácil de aprender e permite-lhe trabalhar com projectos até um certo nível de complexidade.

As duas bibliotecas Python de raspagem da Web 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 descarregar HTML, processar dados e guardá-los no formato pretendido.

Espero que este artigo o ajude a escolher a melhor biblioteca entre o Scrapy e o Beautiful Soup para os seus projectos de web scraping.