7 کتابخانه Python برای وب اسکرپینگ جهت تسلط بر استخراج داده

7 کتابخانه Python برای وب اسکرپینگ جهت تسلط بر استخراج داده

در پیدا کردن بهترین کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ برای پروژه بعدی علوم داده مشکل دارید؟

در این مطلب، هفت کتابخانه برتر پایتون برای وب اسکرپینگ، ویژگی های برجسته آن ها و نکات بیشتری بررسی میشه تا به شما کمک کنه مهارت وب اسکرپینگ رو به سطح بالاتری برسونید.

وب اسکرپینگ (Web Scraping) یا استخراج داده از وب شامل تکنیک های استخراج داده ای هست که برای جمع آوری اطلاعات از وب سایت ها استفاده میشن. در حالی که کاربران میتونن این کار رو به صورت دستی انجام بدن، معمولاً این اصطلاح به فرآیندهای خودکار که با استفاده از نرم افزارهای وب اسکرپینگ انجام میشن، اشاره داره.

چرا کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ مهم هستند؟

وب اسکرپینگ یک تکنیک کپی برداری از داده ها محسوب میشه که در اون اطلاعات عمومی موجود در وب جمع آوری و در یک پایگاه داده محلی یا فایل اکسل ذخیره میشه تا بعداً به راحتی قابل دسترسی و تحلیل باشه.

چرا وب اسکرپینگ مهمه؟

با استفاده از وب اسکرپینگ، افراد و سازمان ها میتونن به حجم قابل توجهی از داده ها دسترسی پیدا کنن و از این داده ها برای موارد زیر استفاده کنن:

• فعالیت های یادگیری ماشین (Machine Learning)
• تحلیل داده ها (Data Analysis)
• بررسی رقبا و کسب مزیت رقابتی در بازار

این روش به شما این امکان رو میده که داده های ارزشمند وب رو استخراج، پردازش و تحلیل کنید و از اون ها برای تصمیم گیری های دقیق تر و استراتژی های تجاری بهتر بهره ببرید.

وب کراولرها و نقش پایتون در وب اسکرپینگ

وب کراولرها (Web Crawlers) اپلیکیشن های وب یا اسکریپت هایی هستن که توسط توسعه دهنده ها ساخته میشن و برای وب اسکرپینگ ضروری هستن. توسعه دهنده ها میتونن از هر زبان برنامه نویسی قدرتمندی برای ساخت وب کراولرها استفاده کنن تا داده ها رو به صورت موثر و کارآمد از وب استخراج کنن. اینجاست که زبان برنامه نویسی پایتون (Python) وارد ماجرا میشه.

پایتون یه انتخاب فوق العاده برای توسعه دهنده ها برای ساخت وب اسکرپرها (Web Scrapers) هست، چون کتابخانه های بومی مخصوص وب اسکرپینگ داره که فرآیند استخراج داده رو خیلی ساده تر میکنن.

چرا پایتون بهترین انتخاب برای وب اسکرپینگ هست؟

• درک ساده – خواندن کدهای پایتون شبیه به خواندن یک جمله انگلیسیه، به همین دلیل سینتکس پایتون خیلی ساده و قابل یادگیریه. ساختار خوانا و استفاده از تورفتگی (Indentation) باعث میشه فهمیدن کدها راحت تر بشه
• صرفه جویی در زمان – هدف اصلی وب اسکرپینگ، صرفه جویی در زمانه. اما اگه مجبور باشید کلی کد بنویسید، چه فایده ای داره؟ پایتون به شما این امکان رو میده که با کمترین میزان کدنویسی، وظایف پیچیده رو انجام بدید و در نتیجه، زمان شما رو ذخیره میکنه
• کتابخانه های گسترده – پایتون اکوسیستم عظیمی از کتابخانه ها داره که شامل ابزارها و سرویس های مختلفیه، مثل Numpy، Matplotlib، Pandas و خیلی موارد دیگه. به همین دلیل، نه تنها برای وب اسکرپینگ مناسبه، بلکه برای تحلیل و پردازش داده های استخراج شده هم کاربرد داره
• پشتیبانی گسترده از جامعه کاربری – همه ما زمانی که با حجم زیادی از داده ها کار میکنیم، نیاز به کمک داریم. پایتون یکی از بزرگترین و قوی ترین جوامع برنامه نویسی رو داره، بنابراین نیازی نیست نگران اشکال زدایی (Troubleshooting) یا رفع مشکلات کدنویسی باشید

چطور بهترین کتابخانه پایتون برای وب اسکرپینگ رو انتخاب کنیم؟

کتابخانه های محبوبی برای وب اسکرپینگ در پایتون وجود دارن که برای استخراج داده های وب بسیار کارآمد هستن. اما چطور میتونید بهترین کتابخانه رو برای پروژه علوم داده (Data Science) بعدی خودتون انتخاب کنید؟

کدوم کتابخانه وب کراولر پایتون بیشترین میزان انعطاف پذیری رو داره؟

بیاید جواب همه این سوال ها رو با هم پیدا کنیم.

7 تا از بهترین کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ

در اینجا هفت مورد از محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ معرفی شدن که هر متخصص داده باید با اون ها آشنا باشه.

1. BeautifulSoup – کتابخانه وب اسکرپینگ پایتون

چرا BeautifulSoup یکی از بهترین کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ هست؟

با بیش از 10,626,990 دانلود در هفته و 1.8K ستاره در گیت هاب، کتابخانه BeautifulSoup یکی از مفیدترین ابزارهای پایتون برای تجزیه (Parsing) اسناد HTML و XML به یک ساختار درختی جهت شناسایی و استخراج داده هاست.

ویژگی های کلیدی BeautifulSoup:

• ارائه رابط پایتونیک (Pythonic Interface) که باعث میشه کار با داده های وب ساده تر باشه
• انجام تبدیل های خودکار کدگذاری (Encoding Conversions) برای مدیریت بهتر داده ها
• نسخه جدید (BeautifulSoup 4.11.1) شامل متدها و تکنیک های بهینه برای مرور، جستجو و تغییر درخت تجزیه شده هست
• پشتیبانی از تبدیل خودکار اسناد ورودی به Unicode و خروجی به UTF-8
• امکان اسکن کل صفحه HTML و پیدا کردن تمامی داده های تکراری مورد نیاز (مثلاً پیدا کردن همه لینک ها در یک سند)
• شناسایی خودکار کدگذاری ها، از جمله کاراکترهای خاص، فقط با چند خط کد

استفاده های واقعی از BeautifulSoup

• انتقال باگ ترکر پایتون از Sourceforge به Roundup توسط توسعه دهنده های پایتون با استفاده از BeautifulSoup
• Jiabao Lin’s DXY-COVID-19-Crawler که از BeautifulSoup برای جمع آوری داده های کووید-19 از یک وب سایت پزشکی چینی استفاده میکنه تا پژوهشگران بتونن شیوع ویروس رو ردیابی کنن
• سازمان NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) از این کتابخانه در اسکریپت TopoGrabber برای دانلود مجموعه داده های با وضوح بالا از USGS (United States Geological Survey) استفاده میکنه

ویژگی های منحصربه‌فرد BeautifulSoup

• پشتیبانی عالی از تشخیص کدگذاری (Encoding Detection) که خروجی های دقیق تری رو از سایت های HTML غیراستاندارد ارائه میده
• ساخته شده روی Parsers معروف پایتون مثل lxml و html5lib که به کاربران امکان میده روش های مختلف تجزیه رو امتحان کنن یا بین سرعت و انعطاف پذیری تعادل برقرار کنن

مزایای BeautifulSoup

• سادگی و انعطاف پذیری کد – این کتابخانه به شما کمک میکنه کدهای ساده و خوانایی بنویسید. اگه تازه کار هستید، یادگیری و استفاده از BeautifulSoup برای وب اسکرپینگ خیلی راحت خواهد بود
• پشتیبانی قوی از جامعه کاربری – جامعه گسترده این کتابخانه باعث میشه که هم توسعه دهنده های مبتدی و هم حرفه ای بتونن به راحتی چالش های وب اسکرپینگ رو برطرف کنن
• مستندات جامع و دقیق – یکی از مهم ترین مزایای BeautifulSoup، مستندات کامل و روان اون هست که یادگیری و استفاده از کتابخانه رو بسیار ساده تر میکنه

معایب BeautifulSoup

• عدم پشتیبانی مستقیم از پروکسی ها (Proxies) – مدیریت درخواست های گسترده از یک سایت دشواره، چون BeautifulSoup به تنهایی قابلیت دور زدن محدودیت های سایت ها رو نداره. این یعنی دانلود حجم زیادی از داده از یک سایت ممکنه منجر به بلاک شدن IP شما بشه
• وابسته به دیگر Parsers – BeautifulSoup به صورت مستقل به عنوان یک تجزیه کننده (Parser) عمل نمیکنه. برای استفاده از اون باید پیش نیازهایی مثل lxml یا html5lib رو نصب کنید

با وجود این محدودیت ها، BeautifulSoup همچنان یکی از ساده ترین و محبوب ترین کتابخانه های وب اسکرپینگ در پایتونه. اما اگه به ابزارهای پیشرفته تر نیاز دارید، در ادامه به بررسی دیگر کتابخانه های مهم پایتون در زمینه وب اسکرپینگ میپردازیم.

2 . Scrapy – کتابخانه وب اسکرپینگ پایتون

با بیش از 44K ستاره در گیت هاب و 18K پرسش در StackOverflow، Scrapy یکی از محبوب ترین و قدرتمندترین کتابخانه های وب اسکرپینگ در پایتون محسوب میشه. Scrapy یک فریمورک کراولینگ (Crawling) و اسکرپینگ هست که به شما این امکان رو میده که سریع و کارآمد وب سایت ها رو کراول کنید و داده های ساختاریافته از صفحاتشون استخراج کنید.

Scrapy تنها یک کتابخانه نیست! میتونید ازش برای وظایف مختلف مثل مانیتورینگ، تست خودکار و داده کاوی (Data Mining) استفاده کنید. این فریمورک دارای ویژگی داخلی Selectors هست که امکان مدیریت درخواست ها به صورت غیرهمزمان (Asynchronous) و استخراج داده های سایت ها رو فراهم میکنه. همچنین Scrapy از روش Auto-Throttling برای تنظیم خودکار سرعت کراولینگ استفاده میکنه تا از بلاک شدن توسط سایت ها جلوگیری کنه.

برای گسترش قابلیت های Scrapy، میتونید اون رو با Splash، یک مرورگر سبک وزن برای اجرای صفحات وب، ادغام کنید.

استفاده های واقعی از Scrapy

• Intoli از Scrapy برای ارائه راه حل های پیشرفته وب اسکرپینگ به مشتریانش استفاده میکنه تا سرنخ های فروش (Lead Generation) ایجاد کنن، محصولات اصلیشون رو توسعه بدن و رقبا رو تحلیل کنن
• Lambert Labs از Scrapy برای جمع آوری متن، تصاویر و ویدیوهای سازمان یافته و غیرسازمان یافته از کل اینترنت استفاده میکنه. این شرکت همچنین Scrapy رو با Selenium ادغام میکنه تا وب سایت های داینامیک جاوا اسکریپتی رو کراول کنه
• Alistek از Scrapy برای به روزرسانی داده های مرتبط با شرکا در سیستم OpenERP خودش استفاده میکنه و اطلاعات رو از منابع مختلف آنلاین و آفلاین استخراج میکنه

ویژگی های Scrapy

• پشتیبانی داخلی از تجزیه و استخراج داده ها از فایل های XML/HTML با استفاده از CSS Selectors، XPath Expressions و متدهای کمکی
• ارائه کنسول Telnet که به شما امکان میده به یک ترمینال پایتون داخل فرآیند Scrapy متصل بشید و کراولر خودتون رو مانیتور و دیباگ کنید
• پشتیبانی از ایجاد خروجی داده در فرمت های مختلف مثل JSON، CSV و XML و ذخیره سازی اون در بک‌اندهای مختلف (FTP، S3، فایل سیستم محلی و…)

مزایای Scrapy

• قابلیت گسترش بالا – Scrapy از سیستم سیگنال و API های ساده برای اضافه کردن ویژگی های جدید (مانند Middleware، Extensions و Pipelines) پشتیبانی میکنه
• دارای یک ترمینال تعاملی (Interactive Shell) – که به IPython متصل میشه و به شما این امکان رو میده که CSS و XPath Expressions رو برای اسکرپینگ داده ها تست کنید
• پشتیبانی قوی از کدگذاری ها – Scrapy دارای تشخیص خودکار Encoding هست که برای پردازش سایت های با کدگذاری غیر استاندارد و خراب مناسبه

معایب Scrapy

• عدم پشتیبانی قوی از سایت های جاوا اسکریپتی – Scrapy به طور پیش‌فرض نمی‌تونه محتواهای لود شده با جاوا اسکریپت رو پردازش کنه، مگر اینکه با Selenium یا Splash ترکیب بشه
• روش نصب متفاوت در سیستم عامل های مختلف – فرآیند نصب Scrapy در بعضی از سیستم عامل ها پیچیده تر از بقیه هست
• نیاز به Python 2.7+ یا نسخه های بالاتر برای اجرا

3. Selenium – کتابخانه وب اسکرپینگ پایتون

Selenium یکی از پرکاربردترین کتابخانه های متن باز (Open-Source) برای اتوماسیون وب هست که به شما امکان میده کارهایی مثل ورود خودکار به سایت های مختلف، پر کردن فرم ها و تعامل با عناصر صفحه رو به صورت خودکار انجام بدید. بیش از 50 هزار کاربر در آمریکا از Selenium استفاده میکنن و این ابزار به دلیل توانایی کار با صفحات وب داینامیک مبتنی بر جاوا اسکریپت یکی از بهترین گزینه ها برای اسکرپینگ سایت های مدرن محسوب میشه، در حالی که سایر کتابخانه های پایتون در این زمینه محدودیت دارن.

برای استفاده از Selenium، ابتدا باید موارد تست عملکردی (Functional Test Cases) رو با استفاده از WebDriver ایجاد کنید. Selenium میتونه با هر مرورگری مثل Firefox، Chrome، Internet Explorer و… کار کنه و اغلب از طریق APIها با پایتون یکپارچه میشه تا تست های خودکار و اسکرپینگ داده رو انجام بده.

موارد کاربرد Selenium در وب اسکرپینگ شامل ورود خودکار به سیستم، ارسال فرم ها، افزودن یا حذف داده، مدیریت اعلان ها و تعامل با عناصر داینامیک صفحه هست.

ویژگی های Selenium

• اجرای جاوا اسکریپت (JavaScript Execution) – یکی از بخش های مهم در وب اسکرپینگ محسوب میشه. Selenium به شما دسترسی کامل به مفسر جاوا اسکریپت داخل مرورگر میده، که امکان کنترل کامل صفحه و تعامل با مرورگر رو فراهم میکنه
• غیرفعال کردن رندر تصاویر برای بهبود سرعت – رندر تصاویر در حین وب اسکرپینگ میتونه زمان زیادی ببره، اما شما میتونید با استفاده از chrome_options در Selenium، مرورگر Chrome رو وادار کنید که از رندر تصاویر صرف نظر کنه

مزایای Selenium

• Selenium دارای ماژولی به نام WebDriver هست که به شما امکان میده داده ها رو از مرورگرهای مختلف استخراج کنید. این ماژول میتونه کارهایی مثل تست خودکار، دریافت کوکی ها، گرفتن اسکرین شات و… رو انجام بده
• بیشتر کتابخانه های وب اسکرپینگ پایتون از WebBrowser Control (مانند Internet Explorer) استفاده میکنن، اما Selenium میتونه داده ها رو با استفاده از مرورگرهای واقعی استخراج کنه
• WebDriver از مرورگرهای مختلفی پشتیبانی میکنه، از جمله Google Chrome، Firefox، Opera، HtmlUnit، Android، iOS و Internet Explorer

معایب Selenium

• یکی از بزرگ ترین مشکلات Selenium در وب اسکرپینگ اینه که سیستم های رهگیری ترافیک جاوا اسکریپت (مانند Google Analytics) به راحتی میتونن تشخیص بدن که شما در حال استفاده از WebDriver برای مرور صفحات هستید. بنابراین، حتی اگه یک سیستم ضد اسکرپینگ پیچیده روی سایت وجود نداشته باشه، ممکنه سایت شما رو بلاک کنه
• لود کردن یک مرورگر کامل در حافظه سیستم هنگام استفاده از WebDriver برای اسکرپینگ، میتونه زمان رو هدر بده، منابع سیستم رو اشغال کنه و حتی باعث فعال شدن سیستم های امنیتی بشه

Selenium یکی از بهترین ابزارها برای اسکرپینگ سایت های جاوا اسکریپتی و تعامل با عناصر داینامیک هست. اما اگه فقط به دنبال استخراج داده های استاتیک از صفحات HTML هستید، ابزارهای سبک تری مثل BeautifulSoup یا Scrapy گزینه های بهتری هستن.

4. Requests – کتابخانه وب اسکرپینگ پایتون

با بیش از 52,881,567 دانلود هفتگی، Requests یکی از محبوب ترین فریمورک های اسکرپینگ در پایتون محسوب میشه که فرآیند ارسال درخواست های HTTP رو بسیار ساده تر میکنه.

در هر فرآیند وب اسکرپینگ، اولین مرحله ارسال درخواست HTTP به سرور سایت برای دریافت داده های صفحه مورد نظره. Requests در این مرحله عملکرد فوق العاده ای داره و به شما کمک میکنه که داده های صفحه وب رو دریافت کنید.

با این حال، Requests به تنهایی برای ساخت یک وب کراولر کامل کافی نیست. برای مدیریت پردازش های موازی (Parallelization)، زمان بندی درخواست ها (Scheduling) و تجزیه داده های HTML، نیاز به ترکیب Requests با دیگر کتابخانه های پایتون مثل BeautifulSoup دارید.

ویژگی های Requests

• پشتیبانی از APIهای RESTful و متدهای HTTP مثل PUT، GET، DELETE، POST
• مستندات کامل و گسترده که یادگیری و استفاده از Requests رو ساده میکنه
• مدیریت خطاهای HTTP مثل Connection Error، Timeout، TooManyRedirect، Response.raise_for_status
• اعتبارسنجی خودکار SSL برای URLهای امن – Requests به صورت پیش‌فرض SSL Verification رو فعال داره و اگه گواهینامه SSL سایت معتبر نباشه، خطا صادر میکنه

Requests یک ابزار سبک، سریع و ساده برای دریافت داده از صفحات وب و APIهاست. اما اگر به یک وب کراولر حرفه ای و پیشرفته نیاز دارید، باید از کتابخانه های Scrapy، Selenium یا BeautifulSoup در کنار Requests استفاده کنید.

5. Urllib3 – کتابخانه پایتون برای وب اسکرپینگ

با بیش از 165,866,058 دانلود، Urllib3 یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای استخراج داده از اسناد HTML یا URLها هست. این کتابخانه عملکردی مشابه با Requests داره و میتونه برای ارسال و دریافت درخواست های HTTP استفاده بشه.

با استفاده از پکیج urllib.request در پایتون، میتونید به راحتی داده های مورد نظر رو از یک URL بازیابی کنید. متد urlopen یک رابط کاربری ساده ارائه میده که امکان دریافت داده از طریق پروتکل های مختلف رو فراهم میکنه. علاوه بر این، Urllib3 یک رابط کاربری پیشرفته تر برای مواردی مثل احراز هویت (Authentication)، کوکی ها و پروکسی ها ارائه میده.

اگرچه نسخه Urllib در Python 3 با Python 2 متفاوت هست، اما هر دو عملکرد مشابهی دارن و میتونید از اون ها برای اجرای درخواست های GET و POST، تجزیه داده ها و تغییر هدرهای HTTP استفاده کنید.

ویژگی های Urllib3

• امکان ارسال داده به سرور مستقیماً از طریق درخواست های HTTP
• امکان ارسال جزئیات اضافی در هدرهای HTTP برای شخصی سازی درخواست ها
• دارای ماژول urllib.error برای مدیریت خطاهای درخواست های HTTP، از جمله:
• HTTPError (برای خطاهایی مثل 404 و 403)
• URLError (زمانی که URL اشتباه باشه یا مشکل اتصال به اینترنت وجود داشته باشه)

مزایای Urllib3

• مدیریت بهینه اتصالات – یک نمونه PoolManager میتونه اتصالات و امنیت رشته ای (Thread Safety) رو مدیریت کنه، بنابراین شما نیازی به مدیریت این موارد ندارید
• دسترسی به پروتکل های مختلف مثل HTTP و FTP برای دریافت و پردازش داده ها

معایب Urllib3

• نسبت به Requests ویژگی های کمتری داره و ممکنه برای کاربران محدودتر باشه
• استفاده از اون کمی پیچیده تر از Requests هست و نیاز به تنظیمات بیشتری داره

Urllib3 یکی از بهترین گزینه ها برای ارسال درخواست های HTTP و دریافت داده از وب سایت های مختلف محسوب میشه. اما اگه به دنبال یک کتابخانه ساده تر و خواناتر هستید، استفاده از Requests میتونه انتخاب بهتری باشه.

6. Lxml – کتابخانه وب اسکرپینگ پایتون

با بیش از 50 میلیون دانلود ماهانه، Lxml یکی از کامل ترین و کاربرپسندترین کتابخانه های پایتون برای تجزیه (Parsing) اسناد XML و HTML محسوب میشه. این کتابخانه یک بایندینگ (Binding) قوی برای libxml2 و libxslt هست که عملکرد سریع و دقیقی ارائه میده.

Lxml از API مربوط به ElementTree استفاده میکنه، که دسترسی ایمن و راحت به داده های HTML و XML رو فراهم میکنه. همچنین با افزودن پشتیبانی از XPath، RelaxNG، XML Schema، XSLT، C14N و چندین زبان دیگر، ElementTree رو بهبود داده و باعث شده که سرعت و قدرت پردازش بالایی داشته باشه.

Lxml یکی از بهترین گزینه ها برای وب اسکرپینگ در مقیاس وسیع و پردازش پایگاه داده های حجیم محسوب میشه. معمولاً این کتابخانه همراه با Requests استفاده میشه تا داده ها رو به‌صورت بهینه از وب دریافت کنه. علاوه بر این، شما میتونید با استفاده از XPath و CSS Selectors داده های بدون ساختار رو از HTML استخراج کنید.

ویژگی های Lxml

• قابلیت ایجاد و مدیریت عناصر XML و HTML همراه با زیرمجموعه های اون ها از طریق ماژول etree
• پشتیبانی از XPath و CSS Selectors برای جستجو و استخراج داده های صفحات وب
• متد ()iselement که امکان بررسی اینکه یک نود (Node) یک عنصر HTML هست یا نه و آیا دارای عناصر فرزند هست یا خیر رو فراهم میکنه، که در مدیریت استثناها برای وب اپلیکیشن ها بسیار مفیده

مزایای Lxml

• تبدیل داده ها به انواع داده پایتون به سادگی انجام میشه، که باعث میشه کار با فایل ها سریع تر و کارآمدتر بشه
• عملکرد فوق العاده سریع در پردازش اسناد پیچیده و حجیم – یکی از بهترین انتخاب ها برای وب اسکرپینگ در مقیاس بزرگ

معایب Lxml

• عملکرد ضعیف در پردازش صفحات HTML بی کیفیت و ناسازگار – اگر با اسنادی که به‌درستی ساختاردهی نشدن کار میکنید، ممکنه Lxml عملکرد خوبی نداشته باشه
• مستندات رسمی Lxml برای مبتدیان چندان کاربرپسند نیست – ممکنه افراد تازه کار برای یادگیری این کتابخانه به منابع آموزشی جانبی نیاز داشته باشن

Lxml یکی از قدرتمندترین و سریع ترین گزینه ها برای پردازش و استخراج داده های HTML و XML محسوب میشه. اگه قصد دارید روی اسناد حجیم و پیچیده کار کنید و از XPath یا CSS Selectors برای استخراج داده ها استفاده کنید، این کتابخانه یکی از بهترین انتخاب هاست.

7. MechanicalSoup – کتابخانه وب اسکرپینگ پایتون

با بیش از 3.8K ستاره در گیت هاب و 217 مخزن وابسته، MechanicalSoup یکی از جدیدترین کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ محسوب میشه که امکان تعامل خودکار با وب سایت ها رو فراهم میکنه. این کتابخانه بر پایه دو ابزار محبوب Requests و BeautifulSoup ساخته شده و API مشابهی به اون ها داره، که باعث میشه کار کردن با اون برای کسانی که با این دو کتابخانه آشنا هستن، بسیار راحت باشه.

MechanicalSoup میتونه ریدایرکت ها رو دنبال کنه، کوکی ها رو به‌صورت خودکار ارسال کنه، لینک ها رو دنبال کنه و فرم ها رو پر و ارسال کنه. این ویژگی ها باعث شده که برای اسکرپینگ و تعاملات ساده با وب سایت ها گزینه‌ی مناسبی باشه.

ویژگی های MechanicalSoup

• StatefulBrowser – این تابع قابلیت ذخیره وضعیت مرورگر رو داره و به شما اجازه میده که با عناصر HTML تعامل داشته باشید، لینک ها رو دنبال کنید و فرم ها رو پر کنید
• کلاس Form – به شما این امکان رو میده که فرم های HTML رو ایجاد یا آماده سازی کنید و انواع مختلف ورودی مثل text، checkbox، radio، select و textarea رو مدیریت کنید

مزایای MechanicalSoup

• ایده آل برای اسکرپینگ ساده بدون نیاز به جاوا اسکریپت – اگه فقط قصد دارید چک‌باکس های یک فرم رو بررسی کنید یا به‌صورت خودکار وارد یک سایت بشید، MechanicalSoup گزینه‌ی مناسبیه
• پشتیبانی از CSS و XPath Selectors – که امکان استخراج داده از صفحات ساده HTML با سرعت بالا و کارایی مناسب رو فراهم میکنه

معایب MechanicalSoup

• عدم پشتیبانی از جاوا اسکریپت – این کتابخانه نمیتونه با عناصر داینامیک مثل منوها، اسلایدشوها یا دکمه هایی که با جاوا اسکریپت کنترل میشن، تعامل داشته باشه
• برای سایت هایی که HTML ندارن، مناسب نیست – اگه سایتی API محور باشه یا از JSON برای نمایش داده ها استفاده کنه، MechanicalSoup نمیتونه اون رو پردازش کنه

MechanicalSoup یک ابزار سریع، سبک و کارآمد برای اسکرپینگ و تعامل با صفحات HTML ساده محسوب میشه. اما اگر نیاز به پردازش سایت های داینامیک با جاوا اسکریپت دارید، بهتره از Selenium یا Playwright استفاده کنید.

جمع بندی

حالا که با 7 کتابخانه برتر پایتون برای وب اسکرپینگ آشنا شدید، میتونید بسته به نیاز خودتون، بهترین گزینه رو انتخاب کنید.

• برای استخراج داده از صفحات استاتیک و APIها: Requests و BeautifulSoup
• برای اسکرپینگ در مقیاس بزرگ و کراول کردن صفحات زیاد: Scrapy
• برای تعامل با سایت های داینامیک و پردازش جاوا اسکریپت: Selenium یا Playwright
• برای پردازش حرفه‌ای اسناد HTML و XML با سرعت بالا: Lxml
• برای اسکرپینگ سبک و سریع فرم های HTML و ورود خودکار: MechanicalSoup

بسته به نوع پروژه و نیاز شما، یکی از این ابزارها میتونه بهترین گزینه برای وب اسکرپینگ شما باشه.

مقایسه بهترین ابزارهای وب اسکرپینگ پایتون

کاوش در کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ از طریق پروژه های عملی

ماژول های پایتون میتونن از اجرای فرآیند وب اسکرپینگ پشتیبانی کنن. میتونید به جای استفاده از Selenium، ماژول Requests رو با BeautifulSoup ترکیب کنید یا Selenium رو به‌صورت مستقل برای وب اسکرپینگ به کار ببرید. به طور خلاصه، همه چیز به مورد استفاده شما بستگی داره. برای درک بهتر کاربردهای هر یک از این کتابخانه های وب اسکرپینگ پایتون، باید کار روی پروژه های عملی رو شروع کنید.

مخزن ProjectPro بیش از ۲۵۰ راه حل پروژه‌ی انتها به انتها در حوزه علوم داده و داده های کلان (Big Data) ارائه میده که شامل پیش نمایش های پروژه راهنمایی شده و ویژگی Live Cloud Labs برای تمرین همزمان با یادگیری هست. با انجام این پروژه ها، دنیای ابزارهای وب اسکرپینگ پایتون رو کاوش کنید!

سوالات متداول درباره کتابخانه های پایتون برای وب اسکرپینگ

۱. کدام کتابخانه ها برای وب اسکرپینگ در پایتون استفاده میشن؟
Requests، BeautifulSoup، Scrapy و Selenium از محبوب ترین کتابخانه های مورد استفاده برای وب اسکرپینگ در پایتون هستن.

۲. آیا پایتون برای وب اسکرپینگ مناسب هست؟
بله، پایتون برای وب اسکرپینگ بسیار مناسب هست، چون سیستم نوع‌گذاری داینامیک (Dynamic Type System) و مدیریت خودکار حافظه داره. همچنین، وجود فریمورک ها و کتابخانه های متنوع و یادگیری ساده، از مهم ترین ویژگی های پایتون هستن.

۳. آیا Scrapy یک کتابخانه پایتون هست؟
بله، Scrapy یک کتابخانه پایتونه که فرایند مرور صفحات وب رو ساده میکنه و داده ها رو به‌صورت کارآمد استخراج میکنه.

در پایان اگر از مطالعه این مقاله لذت بردید خوشحال میشیم که نظرات و سوالاتتون رو برای ما کامنت کنین.