Scrapy vs Beautiful Soup pour le Web Scraping

Les bibliothèques Python les plus connues pour le web scraping sont Scrapy et Beautiful Soup, mais chaque bibliothèque a ses avantages et ses inconvénients. Rien n'est parfait dans ce monde. Parfois, une bibliothèque surpasse l'autre et vice versa. Dans cet article, nous analyserons les deux bibliothèques sous différents aspects afin que les lecteurs puissent avoir une meilleure idée de ce qu'est une bibliothèque Python.

Les bibliothèques Python les plus connues pour le web scraping sont Scrapy et Beautiful Soup, mais chaque bibliothèque a ses avantages et ses inconvénients. Rien n'est parfait dans ce monde. Parfois, une bibliothèque surpasse l'autre et vice versa. Dans cet article, nous allons analyser les deux bibliothèques sous différents aspects afin que les lecteurs puissent avoir une meilleure idée de quand utiliser quoi. Nous commencerons par l'implémentation du module de base, puis nous verrons les mécanismes de fonctionnement des deux bibliothèques. Enfin, nous conclurons en nous penchant sur les différences entre les deux outils. Commençons par approfondir Scrapy,

Ferraille

Scrapy est un cadre collaboratif open-source permettant d'extraire des données des sites web de notre choix. Il s'agit de l'une des bibliothèques Python les plus puissantes en raison de ses performances élevées. L'un des principaux avantages de Scrapy est qu'il utilise un mécanisme non bloquant lors de l'envoi de requêtes aux utilisateurs, car il est construit au-dessus d'un cadre asynchrone torsadé. 

Les requêtes asynchrones sont beaucoup plus avantageuses que les requêtes synchrones car elles suivent des appels d'E/S non bloquants au serveur.

Voici quelques-unes des principales caractéristiques de Scrapy,

• Le support intégré permet à Scrapy d'extraire des données de sources HTML en utilisant des expressions XPath et CSS.
• Il est compatible avec plusieurs plateformes, ce qui le rend portable (il est écrit en Python et fonctionne sur Mac, Windows, Linux et BSD).
• Cette bibliothèque est facilement extensible.
• Elle peut extraire les sites web 20 fois plus vite que les autres outils, ce qui en fait la bibliothèque de scraping la plus robuste.
• Il est très léger et consomme donc moins de mémoire et d'utilisation du processeur.
• Il peut être optimisé pour créer des applications robustes et flexibles dotées d'un grand nombre de fonctionnalités étonnantes. 
• La documentation n'est pas très bonne et n'est pas adaptée aux débutants, mais dans l'ensemble, la communauté des développeurs bénéficie d'un bon soutien.  

Une belle soupe

Comme son nom l'indique, il s'agit d'un excellent outil pour les scrappeurs de sites web grâce à ses fonctionnalités de base. Il extrait rapidement les données de la page web selon le choix du programmeur. Cet outil est pratique lorsqu'il s'agit d'extraire les données des fichiers HTML et XML. Mais le problème de Beautiful Soup est qu'il ne fonctionne pas de manière autonome. Il s'appuie sur d'autres modules pour effectuer le travail.

Les dépendances de Beautiful Soup sont les suivantes,

• Il nécessite une bibliothèque pour faire une demande au site web parce qu'il n'est pas en mesure de faire une demande au serveur en question. Pour résoudre ce problème, il dépend des deux bibliothèques les plus populaires appelées Requests ou urllib2. Ces bibliothèques permettent d'adresser une requête au serveur.
• Il nécessite également un analyseur externe pour analyser les données téléchargées sous forme de HTML ou de XML. Certains des analyseurs les plus connus sont html.parser, HTML5lib, lxml's HTML parser.

Les avantages de l'utilisation de Beautiful Soup sont les suivants, 

• Il est facile à apprendre et à maîtriser. Pour mieux comprendre comment il peut être utilisé pour extraire des données d'un site web, prenons l'exemple suivant

Figure 1 : Exemple d'utilisation de Beautiful Soup

• Comme on peut le voir dans le code ci-dessus, nous utilisons html.parser pour analyser le contenu du html_doc. Sa facilité et sa simplicité sont parmi les raisons les plus importantes pour lesquelles les développeurs utilisent Beautiful Soup.
• Il dispose d'une documentation très complète qui facilite son apprentissage et sa mise en œuvre.
• Le vaste soutien de la communauté aide à comprendre et à résoudre les problèmes rapidement et facilement.

Choisir la meilleure bibliothèque : Une belle soupe ou un tas de ferraille ?

Chaque bibliothèque a ses avantages et ses inconvénients, de sorte que plusieurs facteurs clés interviennent dans le choix de la bibliothèque idéale pour mener à bien le projet. Cette section aborde les critères de sélection nécessaires pour choisir la meilleure bibliothèque pour notre projet. Les facteurs clés qui jouent un rôle important sont les suivants,

Extensibilité

Scrapy : Il dispose d'une architecture bien définie pour personnaliser l'intergiciel de sorte que les fonctionnalités personnalisées peuvent être ajoutées facilement. Cela rend notre projet plus robuste et plus flexible.

La migration d'un projet à un autre devient très facile dans le cas de l'utilisation de Scrapy. Scrapy est donc très pratique pour gérer les grands projets.

Si le projet nécessite proxys, des pipelines de données, etc., Scrapy serait le meilleur choix.

Une belle soupe : C'est une solution très intéressante pour les petits projets et les projets moins complexes, car elle permet de conserver un code simple et flexible.

Il est principalement recommandé aux débutants pour apprendre rapidement et effectuer des opérations de web scraping.

Performance

Scrapy : En utilisant des appels système asynchrones, il peut faire les choses rapidement. Ses performances sont exceptionnelles par rapport à toutes les autres bibliothèques existantes.

Beautiful Soup : Les performances de Beautiful Soup sont un peu lentes, mais il est possible d'utiliser le concept de multithreading pour surmonter ce problème. Cependant, le programmeur doit comprendre le concept de multithreading pour le mettre en œuvre efficacement. Cela peut être la cause de la réduction de la taille de Beautiful Soup. 

EcoSystème

Scrapy : Nous pouvons utiliser proxys et VPN pour automatiser la tâche grâce à son bon écosystème. Il peut être utile pour gérer des projets complexes. 

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Belle Soupe : En raison du grand nombre de dépendances, cette bibliothèque ne peut pas être utilisée dans des projets complexes. 

Voici les trois facteurs communs qui permettent de faire le bon choix entre Scrapy et Beautiful Soup.

Conclusion sur Beautiful Soup vs. Scrapy

Dans cet article, nous avons abordé Scrapy et Beautiful Soup en détail. Nous avons presque tout vu sur les bibliothèques de web scraping les plus couramment utilisées de manière détaillée. Récapitulons ci-dessous ce que nous avons abordé jusqu'à présent,

Scrapy est le meilleur choix pour les opérations de scraping complexes qui nécessitent une vitesse élevée et une faible consommation d'énergie.

Beautiful Soup est le meilleur choix pour ceux qui sont novices en programmation et qui veulent travailler avec les meilleurs projets de scraping. Il est facile à apprendre et vous permet de travailler avec des projets jusqu'à un certain niveau de complexité.

Les deux bibliothèques Python de web scraping sont conçues pour effectuer des tâches différentes. Beautiful Soup est le meilleur outil pour analyser le HTML et extraire les données, tandis que Scrapy est le meilleur outil pour télécharger le HTML, traiter les données et les enregistrer dans le format souhaité.

J'espère que cet article vous aidera à choisir la meilleure bibliothèque parmi Scrapy et Beautiful Soup pour vos projets de web scraping.