Die 11 besten kostenlosen Web Scraping Frameworks

In den letzten Jahren hat es im Bereich des Web Scraping erhebliche Fortschritte gegeben.

Web Scraping wird als Mittel zum Sammeln und Analysieren von Daten aus dem Internet eingesetzt. Um diesen Prozess zu unterstützen, wurden zahlreiche Frameworks entwickelt, die die unterschiedlichen Anforderungen für verschiedene Anwendungsfälle erfüllen.

Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Web Scraping Frameworks.

Bei den folgenden handelt es sich um selbst gehostete Lösungen, die Sie selbst installieren und konfigurieren müssen. Eine Cloud-basierte Scraping-Lösung finden Sie in diesem Beitrag.

Scrapy

Scrapy ist ein kollaboratives Framework, das auf Python basiert. Es bietet eine vollständige Suite von Bibliotheken. Ein vollständig asynchrones System, das Anfragen annehmen und schneller verarbeiten kann.

Einige der Vorteile von Scrapy sind:

• Superschnell in der Leistung
• Optimale Speichernutzung
• Ähnlich wie das Django-Framework
• Effizienter Vergleichsalgorithmus
• Einfach zu verwendende Funktionen mit umfassender Selektorenunterstützung
• Leicht anpassbares Framework durch Hinzufügen benutzerdefinierter Middleware oder Pipeline für benutzerdefinierte Funktionalitäten
• Portabel
• Bietet eine Cloud-Umgebung zur Ausführung ressourcenintensiver Operationen

Wenn Sie Scrapy ernsthaft erlernen wollen, dann empfehle ich Ihnen diesen Kurs.

MechanicalSoup

MechanicalSoup kann das menschliche Verhalten auf Webseiten simulieren. Es basiert auf der Web-Parsing-Bibliothek BeautifulSoup, die bei einfachen Websites am effizientesten ist.

Vorteile

• Saubere Bibliothek mit sehr geringem Code-Overhead
• Rasend schnell, wenn es um das Parsen einfacher Seiten geht
• Fähigkeit, menschliches Verhalten zu simulieren
• Unterstützt CSS- und XPath-Selektoren

MechanicalSoup ist nützlich, wenn Sie versuchen, menschliche Aktionen zu simulieren, wie z.B. das Warten auf ein bestimmtes Ereignis oder das Anklicken bestimmter Elemente, um ein Popup zu öffnen, anstatt nur Daten zu scrapen.

Jaunt

Jaunt bietet Funktionen wie automatisches Scraping, JSON-basierte Datenabfragen und einen ultraleichten Browser ohne Kopfhörer. Es unterstützt die Verfolgung jeder ausgeführten HTTP-Anfrage/Antwort.

Die wesentlichen Vorteile der Verwendung von Jaunt sind:

• Ein organisiertes Framework für alle Ihre Web-Scraping-Anforderungen
• Ermöglicht JSON-basierte Abfragen von Daten aus Webseiten
• Unterstützt Scraping über Formulare und Tabellen
• Ermöglicht die Kontrolle von HTTP-Anfrage und -Antwort
• Einfache Anbindung an REST-APIs
• Unterstützt HTTP/HTTPS-Proxy
• Unterstützt Search Chaining in der HTML-DOM-Navigation, Regex-basierte Suche, einfache Authentifizierung

Bei Jaunt ist zu beachten, dass die Browser-API keine Javascript-basierten Websites unterstützt. Dies wird durch die Verwendung von Jauntium behoben, das wir im Folgenden besprechen.

Jauntium

Jauntium ist eine verbesserte Version des Jaunt-Frameworks. Es behebt nicht nur die Nachteile von Jaunt, sondern fügt auch weitere Funktionen hinzu.

• Die Möglichkeit, Web-Bots zu erstellen, die die Seiten durchsuchen und bei Bedarf Ereignisse ausführen
• Einfaches Durchsuchen und Manipulieren des DOM
• Möglichkeit, Testfälle zu schreiben, indem Sie die Web-Scraping-Fähigkeiten nutzen
• Unterstützung für die Integration mit Selenium zur Vereinfachung von Frontend-Tests
• Unterstützt Javascript-basierte Websites, was im Vergleich zum Jaunt-Framework ein Plus ist

Geeignet, wenn Sie einige Prozesse automatisieren und auf verschiedenen Browsern testen müssen.

Storm Crawler

Storm Crawler ist ein vollwertiges Java-basiertes Web-Crawler-Framework. Es wird für die Erstellung skalierbarer und optimierter Web-Crawling-Lösungen in Java verwendet. Storm Crawler wird in erster Linie für die Bereitstellung von Eingabeströmen verwendet, bei denen die URLs über Streams zum Crawlen gesendet werden.

Vorteile

• Hochgradig skalierbar und kann für umfangreiche rekursive Aufrufe verwendet werden
• Ausfallsicherer Charakter
• Hervorragende Thread-Verwaltung, die die Latenz beim Crawlen reduziert
• Einfache Erweiterung der Bibliothek mit zusätzlichen Bibliotheken
• Die bereitgestellten Web-Crawling-Algorithmen sind vergleichsweise effizienter

Norconex

Mit dem HTTP-Kollektor vonNorconex können Sie Crawler für Unternehmen erstellen. Er ist als kompilierte Binärdatei verfügbar, die auf vielen Plattformen ausgeführt werden kann.

Vorteile

• Kann auf einem durchschnittlichen Server bis zu Millionen von Seiten crawlen
• Kann Dokumente im Pdf-, Word- und HTML-Format durchsuchen
• Kann Daten direkt aus den Dokumenten extrahieren und sie verarbeiten
• Unterstützt OCR, um Textdaten aus Bildern zu extrahieren
• Fähigkeit, die Sprache des Inhalts zu erkennen
• Eine Geschwindigkeit für das Crawling kann konfiguriert werden
• Kann so eingestellt werden, dass es wiederholt über Seiten läuft, um die Daten kontinuierlich zu vergleichen und zu aktualisieren

Norconex kann sowohl mit Java als auch über die Bash-Kommandozeile integriert werden.

Apify

Apify SDK ist ein JS-basiertes Crawling-Framework, das dem oben beschriebenen Scrapy recht ähnlich ist. Es ist eine der besten Web-Crawling-Bibliotheken, die in Javascript erstellt wurden. Es ist zwar nicht so leistungsfähig wie das Python-basierte Framework, aber es ist vergleichsweise leichtgewichtig und einfacher zu programmieren.

Vorteile

• Eingebaute Unterstützung für JS-Plugins wie Cheerio, Puppeteer und andere
• Verfügt über einen AutoScaled-Pool, der es ermöglicht, mit dem Crawlen mehrerer Webseiten gleichzeitig zu beginnen
• Crawlt schnell durch innere Links und extrahiert Daten nach Bedarf
• Einfachere Bibliothek zum Programmieren von Crawlern
• Kann Daten in Form von JSON, CSV, XML, Excel und auch HTML ausgeben
• Läuft auf Headless Chrome und unterstützt daher alle Arten von Websites

Kimurai

Kimurai ist in Ruby geschrieben und basiert auf den beliebten Ruby-Gems Capybara und Nikogiri, was es für Entwickler einfacher macht, die Verwendung des Frameworks zu verstehen. Es unterstützt die einfache Integration mit Headless Chrome-Browsern, Phantom JS sowie einfache HTTP-Anfragen.

Vorteile

• Kann mehrere Spider in einem einzigen Prozess ausführen
• Unterstützt alle Ereignisse mit Hilfe von Capybara gem
• Automatischer Neustart von Browsern, wenn die Javascript-Ausführung ein Limit erreicht
• Automatische Behandlung von Anfragefehlern
• Kann mehrere Kerne eines Prozessors nutzen und die parallele Verarbeitung mit einer einfachen Methode durchführen

Colly

Colly ist ein einfaches, schnelles, elegantes und leicht zu bedienendes Framework, das auch Anfängern im Bereich Web Scraping hilft. Mit Colly können Sie jede Art von Crawler, Spider und Scraper nach Bedarf schreiben. Es ist vor allem dann von großer Bedeutung, wenn die zu scrappenden Daten strukturiert sind.

Vorteile

• Kann über 1000 Anfragen pro Sekunde verarbeiten
• Unterstützt automatische Sitzungsverwaltung und Cookies
• Unterstützt synchrones, asynchrones und paralleles Scraping
• Caching-Unterstützung für schnelleres Web-Scraping bei wiederholten Abfragen
• Versteht robots.txt und verhindert das Scraping von unerwünschten Seiten
• Unterstützt Google App Engine von Haus aus

Colly eignet sich gut für Datenanalyse- und Mining-Anwendungen.

Grablab

Grablab ist von Natur aus hoch skalierbar. Sie können damit ein einfaches Web-Scraping-Skript von wenigen Zeilen bis hin zu einem komplexen asynchronen Verarbeitungsskript für das Scrapen von einer Million Seiten erstellen.

Vorteile

• Hochgradig erweiterbar
• Unterstützt sowohl die parallele als auch die asynchrone Verarbeitung, um eine Million Seiten gleichzeitig zu scrapen
• Einfacher Einstieg, aber leistungsstark genug, um komplexe Aufgaben zu schreiben
• Unterstützung von API-Scraping
• Unterstützung für den Aufbau von Spidern für jede Anfrage

Grablib verfügt über eine eingebaute Unterstützung für die Verarbeitung der Antworten von Anfragen. Damit ist auch Scraping über Webdienste möglich.

BeautifulSoup

BeautifulSoup ist eine auf Python basierende Web-Scraping-Bibliothek. Sie wird hauptsächlich für HTML- und XML-Web-Scraping verwendet. BeautifulSoup wird normalerweise zusätzlich zu anderen Frameworks eingesetzt, die bessere Such- und Indizierungsalgorithmen erfordern. Das oben beschriebene Scrapy-Framework beispielsweise verwendet BeautifulSoup als eine seiner Abhängigkeiten.

Zu den Vorteilen von BeautifulSoup gehören:

• Unterstützt das Parsen von Broken XML und HTML
• Effizienter als die meisten für diesen Zweck verfügbaren Parser
• Lässt sich leicht in andere Frameworks integrieren
• Kleiner Fußabdruck, der es leichtgewichtig macht
• Kommt mit vorgefertigten Filter- und Suchfunktionen

Schauen Sie sich diesen Online-Kurs an, wenn Sie BeautifulSoap lernen möchten.

Fazit

Wie Sie vielleicht bemerkt haben, basieren sie alle entweder auf Python oder Nodejs, so dass Sie sich als Entwickler gut mit einer Programmiersprache auskennen müssen. Sie sind alle entweder Open Source oder KOSTENLOS, also probieren Sie aus, was für Ihr Unternehmen geeignet ist.