Scrapy vs Beautiful Soup para Web Scraping

Las librerías Python más famosas para web scraping son Scrapy y Beautiful Soup, pero cada librería tiene sus pros y sus contras. Nada es perfecto en este mundo. A veces una librería supera a la otra y viceversa. En este artículo, analizaremos ambas librerías con diferentes aspectos para que los lectores puedan tener una mejor

Las librerías Python más famosas para web scraping son Scrapy y Beautiful Soup, pero cada librería tiene sus pros y sus contras. Nada es perfecto en este mundo. A veces una librería supera a la otra y viceversa. En este artículo, vamos a analizar ambas bibliotecas con diferentes aspectos para que los lectores puedan tener una mejor idea de cuándo usar qué. Empezaremos desde la implementación del módulo central, y después de eso, también veremos los mecanismos de trabajo de ambas librerías. Por último, llegaremos a la conclusión profundizando en las diferencias de cada herramienta. Empecemos por profundizar en Scrapy,

Chatarra

Scrapy es un framework colaborativo de código abierto para extraer datos de los sitios web que elijamos. Es una de las bibliotecas de Python más potentes que existen gracias a su rendimiento de alta velocidad. Una de las principales ventajas de utilizar Scrapy es que utiliza un mecanismo no bloqueante mientras envía peticiones a los usuarios, ya que está construido sobre un framework asíncrono y retorcido. 

Las peticiones asíncronas son mucho más beneficiosas que las síncronas porque siguen llamadas de E/S no bloqueantes al servidor.

Algunas de las características más destacadas de Scrapy son,

• El soporte incorporado permite a Scrapy extraer datos de fuentes HTML utilizando expresiones XPath y expresiones CSS.
• Es multiplataforma, por lo que es portátil (está escrito en Python y funciona en Mac, Windows, Linux y BSD).
• Esta biblioteca es fácilmente ampliable.
• Puede extraer los sitios web 20 veces más rápido que otras herramientas, lo que la convierte en la biblioteca de scraping más robusta.
• Es muy ligero y, por tanto, consume menos memoria y CPU.
• Además, puede optimizarse para crear aplicaciones robustas y flexibles con un montón de funcionalidades asombrosas. 
• La documentación no es tan buena ni está pensada para principiantes, pero en general cuenta con un buen apoyo de la comunidad de desarrolladores.  

Sopa hermosa

Al igual que su nombre, es una hermosa herramienta para los raspadores web debido a sus funcionalidades básicas. Extrae rápidamente los datos de la página web según la elección del programador. Esta herramienta es conveniente cuando se trata de extraer los datos de archivos HTML y XML. Pero el problema con Beautiful Soup es que no funciona de forma independiente. Depende de otros módulos para hacer el trabajo.

Algunas de las dependencias de Beautiful Soup son,

• Requiere que una librería haga una petición al sitio web porque no es capaz de hacer una petición al servidor concreto. Para resolver este problema, depende de las dos bibliotecas más populares llamadas Requests o urllib2. Estas librerías permiten realizar la petición al servidor.
• También requiere el Parser Externo para analizar los datos descargados que están en forma de HTML, XML. Algunos de los parsers más famosos son html.parser, HTML5lib, lxml's HTML parser.

Los beneficios de usar Beautiful Soup son, 

• Es fácil de aprender y dominar. Para comprender mejor cómo se puede utilizar para extraer datos del sitio web, veamos el siguiente ejemplo

Figura 1: Ejemplo de uso de Beautiful Soup

• Como se puede ver en el código anterior, estamos utilizando html.parser para analizar el contenido del html_doc. Su facilidad y simplicidad son algunas de las razones más sustanciales para que los desarrolladores utilicen Beautiful Soup.
• Cuenta con una documentación muy completa que facilita su aprendizaje y aplicación.
• El amplio apoyo de la comunidad ayuda a averiguar y resolver los problemas de forma rápida y sencilla.

Elegir la mejor biblioteca: ¿Sopa Bonita o Chatarra?

Cada biblioteca tiene sus pros y sus contras, por lo que hay varios factores clave a la hora de elegir la biblioteca perfecta para realizar el trabajo. En esta sección se analizarán los criterios de selección necesarios para elegir la mejor biblioteca para nuestro proyecto. Algunos factores clave que desempeñan un papel importante son,

Extensibilidad

Scrapy: Tiene una arquitectura bien definida para personalizar el middleware de manera que las funcionalidades personalizadas se pueden añadir fácilmente. Hace que nuestro proyecto sea más robusto y flexible.

La migración de proyectos de uno a otro se hace muy fácil en el caso de utilizar Scrapy. Así que Scrapy es muy conveniente en el manejo de grandes proyectos.

Si el proyecto necesita proxies, canalizaciones de datos, etc., Scrapy sería la mejor opción.

Beautiful Soup: Es bastante sorprendente para proyectos pequeños y menos complejos porque mantiene el código simple y flexible.

Se recomienda principalmente para los principiantes para aprender las cosas rápidamente y realizar operaciones de raspado web.

Rendimiento

Scrapy: Al hacer uso de llamadas asíncronas al sistema, puede hacer las cosas rápidamente. Tiene un rendimiento sobresaliente entre todas las demás bibliotecas que existen.

Beautiful Soup: El rendimiento de Beautiful Soup es un poco lento, pero puede utilizar el concepto Multithreading para superar este problema. Sin embargo, el programador necesita entender el concepto de multithreading para implementarlo efectivamente. Puede ser la causa de la disminución del rendimiento de Beautiful Soup. 

Ecosistema

Scrapy: Podemos utilizar proxies y VPNs para automatizar la tarea debido a su buen ecosistema. Puede ser beneficioso para manejar proyectos complejos. 

Si buscas servicios proxy increíbles, no olvides echar un vistazo a ProxyScrape proxies residenciales y premium. ¿Necesitas buenos proxies para tus proyectos de webscraping? No busque más; vaya a ProxyScrape para más detalles. 

Bonita sopa: Debido a un gran número de dependencias, esta biblioteca podría no ser utilizada en proyectos complejos. 

Arriba se explican los tres factores comunes para la selección correcta entre Scrapy y Beautiful Soup.

Conclusión sobre Beautiful Soup vs. Scrapy

En este artículo, hemos discutido Scrapy y Beautiful Soup en detalle. Hemos visto casi todo sobre las librerías de web scraping más utilizadas de forma detallada. Vamos a resumir a continuación lo que hemos discutido hasta ahora,

Scrapy sería la mejor opción si se trata de operaciones complejas de scraping que requieren alta velocidad con bajo consumo de energía.

Beautiful Soup sería la mejor opción para aquellos que son nuevos en la programación y quieren trabajar con los mejores proyectos de scraping. Es fácil de aprender y permite trabajar con proyectos hasta un cierto nivel de complejidad.

Las dos librerías Python de web scraping están hechas para hacer diferentes tareas. Beautiful Soup es la mejor para analizar HTML y extraer los datos, mientras que Scrapy es la mejor herramienta para descargar HTML, procesar datos y guardarlos en el formato deseado.

Espero que este artículo te ayude a elegir la mejor librería entre Scrapy y Beautiful Soup para tus proyectos de web scraping.