Top 11 KOSTENLOSE Web Scraping Frameworks

In den letzten Jahren wurden im Bereich Web Scraping erhebliche Fortschritte erzielt.

Web Scraping wird als Mittel zum Sammeln und Analysieren von Daten im gesamten Web verwendet. Um diesen Prozess zu unterstützen, wurden zahlreiche Frameworks entwickelt, um unterschiedliche Anforderungen für verschiedene Anwendungsfälle zu erfüllen.

Werfen wir einen Blick auf einige der gängigen Web-Scraping-Frameworks.

Die folgenden Lösungen sind selbst gehostet, sodass Sie sie selbst installieren und konfigurieren müssen. Sie können diesen Beitrag für überprüfen Cloud-basierte Scraping-Lösung.

Scrapy

Scrapy ist ein kollaboratives Framework, das auf Python basiert. Es bietet eine komplette Suite von Bibliotheken. Eine vollständig asynchrone Funktion, die Anforderungen schneller annehmen und verarbeiten kann.

Einige der Dosenvorteile von Scrapy sind:

• Superschnelle Leistung
• Optimale Speichernutzung
• Ganz ähnlich wie das Django-Framework
• Effizient in seinem Vergleichsalgorithmus
• Einfach zu bedienende Funktionen mit umfassender Auswahl an Selektoren
• Leicht anpassbares Framework durch Hinzufügen einer benutzerdefinierten Middleware oder Pipeline für benutzerdefinierte Funktionen
• Handy
• Bietet seine Cloud-Umgebung für ressourcenintensive Vorgänge

Wenn Sie es ernst meinen, Scrapy zu lernen, dann würde ich Sie darauf verweisen Kurs.

MechanicalSoup

Mechanische Suppe kann menschliches Verhalten auf Webseiten simulieren. Es basiert auf einer Web-Parsing-Bibliothek BeautifulSoup, die auf einfachen Websites am effizientesten ist.

Vorteile

• Ordentliche Bibliothek mit sehr wenig Code-Overhead
• Blitzschnell, wenn es darum geht, einfachere Seiten zu analysieren
• Fähigkeit, menschliches Verhalten zu simulieren
• Unterstützt CSS- und XPath-Selektoren

MechanicalSoup ist nützlich, wenn Sie versuchen, menschliche Aktionen wie das Warten auf ein bestimmtes Ereignis zu simulieren oder auf bestimmte Elemente zu klicken, um ein Popup zu öffnen, anstatt nur Daten zu kratzen.

Jaunt

Ausflug Funktionen wie automatisiertes Scraping, JSON-basierte Datenabfrage und ein kopfloser ultraleichter Browser. Es unterstützt die Verfolgung jeder ausgeführten HTTP-Anforderung / Antwort.

Zu den wesentlichen Vorteilen der Verwendung von Jaunt gehören:

• Ein organisiertes Framework, das alle Ihre Web-Scraping-Anforderungen erfüllt
• Ermöglicht die JSON-basierte Abfrage von Daten von Webseiten
• Unterstützt das Durchsuchen von Formularen und Tabellen
• Ermöglicht die Steuerung der HTTP-Anforderung und -Antwort
• Einfache Anbindung an REST-APIs
• Unterstützt HTTP / HTTPS-Proxy
• Unterstützt die Suchverkettung in der HTML-DOM-Navigation, die Regex-basierte Suche und die grundlegende Authentifizierung

Bei Jaunt ist zu beachten, dass die Browser-API keine Javascript-basierten Websites unterstützt. Dies wird durch die Verwendung von Jauntium behoben, das als nächstes besprochen wird.

Jauntium

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

• Möglichkeit, Web-Bots zu erstellen, die die Seiten durchsuchen und Ereignisse nach Bedarf ausführen
• Durchsuchen und manipulieren Sie DOM einfach
• Möglichkeit zum Schreiben von Testfällen durch Nutzung der Web-Scraping-Fähigkeiten
• Unterstützung für die Integration in Selenium zur Vereinfachung des Frontend-Testens
• Unterstützt Javascript-basierte Websites, die im Vergleich zum Jaunt-Framework von Vorteil sind

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

Storm Crawler

Sturm-Crawler ist ein vollwertiges Java-basiertes Webcrawler-Framework. Es wird zum Erstellen skalierbarer und optimierter Webcrawling-Lösungen in Java verwendet. Storm Crawler wird in erster Linie bevorzugt, um Streams von Eingaben bereitzustellen, bei denen die URLs zum Crawlen über Streams gesendet werden.

Vorteile

• Hoch skalierbar und kann für große rekursive Aufrufe verwendet werden
• Belastbar in der Natur
• Hervorragendes Thread-Management, das die Latenz beim Crawlen reduziert
• Einfache Erweiterung der Bibliothek um zusätzliche Bibliotheken
• Die bereitgestellten Web-Crawler-Algorithmen sind vergleichsweise effizienter

Norconex

Norconex Mit HTTP Collector können Sie Crawler für Unternehmen erstellen. Es 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 verarbeiten
• Unterstützt OCR zum Extrahieren von Textdaten aus Bildern
• Fähigkeit, die Sprache des Inhalts zu erkennen
• Eine Crawling-Geschwindigkeit kann konfiguriert werden
• Kann so eingestellt werden, dass es wiederholt über Seiten ausgeführt wird, um die Daten kontinuierlich zu vergleichen und zu aktualisieren

Norconex kann sowohl für die Arbeit mit Java als auch über die Bash-Befehlszeile integriert werden.

Apify

Apify-SDK ist ein NodeJS-basiertes Crawler-Framework, das dem oben beschriebenen Scrapy ziemlich ähnlich ist. Es ist eine der besten in Javascript erstellten Webcrawling-Bibliotheken. Obwohl es möglicherweise nicht so leistungsfähig ist wie das Python-basierte Framework, ist es vergleichsweise leicht und einfacher zu codieren.

Vorteile

• Eingebaute Unterstützung für NodeJS-Plugins wie Cheerio, Puppeteer und andere
• Verfügt über einen AutoScaled-Pool, mit dem mehrere Webseiten gleichzeitig gecrawlt werden können
• Kriecht schnell durch innere Links und extrahiert Daten nach Bedarf
• Einfachere Bibliothek zum Codieren von Crawlern
• Kann Daten in Form von JSON, CSV, XML, Excel sowie HTML ausgeben
• Läuft auf kopflosem Chrom und unterstützt daher alle Arten von Websites

Kimurai

Kimurai ist in Ruby geschrieben und basiert auf beliebten Ruby-Edelsteinen Capybara und NikogiriDies erleichtert Entwicklern das Verständnis für die Verwendung des Frameworks. Es unterstützt die einfache Integration in Headless Chrome-Browser, Phantom JS sowie einfache HTTP-Anforderungen.

Vorteile

• Kann mehrere Spinnen in einem einzigen Prozess ausführen
• Unterstützt alle Veranstaltungen mit der Unterstützung von Capybara Gem
• Startet Browser automatisch neu, falls die Ausführung von Javascript ein Limit erreicht
• Automatische Behandlung von Anforderungsfehlern
• Kann mehrere Kerne eines Prozessors nutzen und mit einer einfachen Methode eine parallele Verarbeitung durchführen

Colly

Collie ist ein reibungsloses, schnelles, elegantes und benutzerfreundliches Framework für Anfänger in der Web-Scraping-Domäne. Mit Colly können Sie nach Bedarf alle Arten von Crawlern, Spinnen und Schabern schreiben. Es ist in erster Linie von großer Bedeutung, wenn die zu kratzenden Daten strukturiert sind.

Vorteile

• Kann über 1000 Anfragen pro Sekunde bearbeiten
• Unterstützt die automatische Sitzungsbehandlung sowie Cookies
• Unterstützt synchrones, asynchrones sowie paralleles Scraping
• Caching-Unterstützung für schnelleres Web-Scraping bei wiederholten Vorgängen
• Verstehen Sie robots.txt und verhindern Sie, dass unerwünschte Seiten verschrottet werden
• Unterstützen Sie Google App Engine sofort

Colly eignet sich gut für die Anforderungen von Datenanalysen und Mining-Anwendungen.

Grablab

Grablab ist von Natur aus hoch skalierbar. Es kann verwendet werden, um ein einfaches Web-Scraping-Skript mit wenigen Zeilen zu einem komplexen asynchronen Verarbeitungsskript zu erstellen, um Millionen Seiten zu durchsuchen.

Vorteile

• Sehr erweiterbar
• Unterstützt parallele und asynchrone Verarbeitung, um gleichzeitig Millionen Seiten zu durchsuchen
• Einfach zu beginnen, aber leistungsstark genug, um komplexe Aufgaben zu schreiben
• API-Scraping-Unterstützung
• Unterstützung beim Bau von Spinnen für jede Anfrage

Grablib verfügt über eine integrierte Unterstützung für die Bearbeitung der Antwort auf Anfragen. Somit können auch Webdienste durchsucht werden.

BeautifulSoup

BeautifulSuppe ist eine Python-basierte Web-Scraping-Bibliothek. Es wird hauptsächlich verwendet für HTML und XML Web-Scraping. BeautifulSoup wird normalerweise zusätzlich zu anderen Frameworks eingesetzt, die bessere Such- und Indizierungsalgorithmen erfordern. Beispielsweise verwendet das oben beschriebene Scrapy-Framework BeautifulSoup als eine seiner Abhängigkeiten.

Zu den Vorteilen von BeautifulSoup gehören:

• Unterstützt das Parsen von Broken XML und HTML
• Effizient als die meisten Parser, die für diesen Zweck verfügbar sind
• Einfache Integration in andere Frameworks
• Geringer Platzbedarf macht es leicht
• Kommt mit vorgefertigten Filter- und Suchfunktionen

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Fazit

Wie Sie vielleicht bemerkt haben, basieren sie alle entweder auf Python oder Nodejs. Als Entwickler müssen Sie mit einer unterstrichenen Programmiersprache vertraut sein. Sie sind alle entweder Open Source oder KOSTENLOS. Probieren Sie also aus, was für Ihr Unternehmen funktioniert.