По мере развития технологий анализа данных и искусственного интеллекта «сбор данных» привлекает внимание, а вместе с ним — «скрапинг», являющийся методом сбора данных. Я часто вижу такие вопросы, как «Какой язык лучше всего подходит для парсинга веб-страниц?» и «Есть ли простой в использовании инструмент для парсинга веб-страниц?»
На этот раз я представлю рекомендуемые языки программирования и простые в использовании инструменты для парсинга веб-страниц.
Что такое веб-скрапинг?
Веб-скрапинг — это термин, обозначающий различные методы, используемые для сбора информации из Интернета. Как правило, это делается с помощью программного обеспечения, которое имитирует работу человека в Интернете для сбора определенной информации с различных веб-сайтов. Чем больше вы извлекаете данных, тем глубже анализ данных.
3 рекомендуемых языка для парсинга веб-страниц
1. Питон
Python — один из самых популярных языков программирования сегодня, и простота синтаксиса и удобочитаемость действительно учитывались при его разработке. Хорошие привычки программирования помогут вам писать более четкий и читаемый код. Пакеты на основе Python пользуются еще большим успехом, причем Python является самым быстрорастущим языком согласно последним статистическим данным о рейтингах языков программирования tiobe. Около 44% инженеров-программистов используют этот язык программирования, уступая только JavaScript.
Используя Python, относительно легко написать собственную программу для сбора информации. Библиотека существенная, и в принципе все можно сделать. Еще важно то, что в Интернете есть много информации и книг о Python, который очень популярен.
2. Руби
Изначально Ruby был объектно-ориентированным языком программирования сценариев, но со временем он постепенно превратился в интерпретируемый высокоуровневый язык программирования общего назначения. Это очень полезно для повышения производительности труда разработчиков. В Кремниевой долине Ruby очень популярен и известен как язык веб-программирования эпохи облачных вычислений.
Python подходит для анализа данных, а Ruby — для разработки веб-сервисов и социальных сетей. Преимущество по сравнению с Python состоит в том, что его можно реализовать только с помощью облегченной библиотеки. Кроме того, библиотека Nokogiri довольно крутая и намного проще в использовании, чем ее эквивалент на Python.
3. JavaScript
JavaScript — это язык динамического программирования высокого уровня. Очень популярный интерфейсный фреймворк Vue.js был создан с помощью jsJavaScript. Я бы сказал, что JavaScript обязателен, если вы хотите заниматься фронтенд-разработкой.
В последнее время увеличивается количество веб-сайтов, которые используют много JavaScript, таких как SPA, поэтому в этом случае проще всего парсить при работе с безголовым хромом с помощью puppeteer. Node.js (JavaScript), вероятно, станет наиболее подходящим языком для парсинга в ближайшем будущем.
2 рекомендуемых инструмента веб-скрейпинга для тех, кто не является инженером
1. Скребшторм
ScrapeStorm — это мощный, не требующий программирования, простой в использовании инструмент для парсинга веб-страниц с искусственным интеллектом. Он предоставляет два режима парсинга для разных базовых пользователей, 1 щелчок соответствует 99% парсингу веб-страниц. ScrapeStorm позволяет быстро и точно извлекать большие объемы веб-данных. Он прекрасно решает различные проблемы, возникающие при ручном извлечении данных, снижает затраты на получение информации и повышает эффективность работы.
2. ParseHub
ParseHub — бесплатный инструмент для парсинга веб-страниц. Этот продвинутый веб-скребок позволяет извлекать данные одним нажатием на нужные данные. Он позволяет загружать собранные данные в любом формате для анализа.
С помощью метода парсинга даже те, кто не уверен в своих ИТ-навыках или не имеет опыта программирования, могут легко выполнить парсинг.
