Alam

الصفحة الرئيسية
Produktivitas

Aplikasi open source web scraping terbaik dengan bahasa pemrograman Python

Web scraping adalah proses ekstraksi data dari situs web secara otomatis menggunakan perangkat lunak atau skrip tertentu. Ini melibatkan pengambilan informasi dari halaman web dengan mengakses HTML atau struktur data lainnya yang ada di dalamnya. Data yang diambil dapat berupa teks, gambar, tautan, tabel, atau informasi lainnya yang tersedia di halaman web.

Berikut ini adalah aplikasi web scraping yang bisa digunakan dengan basis bahasa pemrograman Python.

1. Scrapy

Scrapy adalah alat web crawler open-source dan alat web scraping kolaboratif yang paling populer dalam bahasa pemrograman Python. Ini membantu dalam mengekstraksi data dengan efisien dari situs web, memprosesnya sesuai kebutuhan Anda, dan menyimpannya dalam format yang Anda inginkan (JSON, XML, dan CSV). Scrapy dibangun di atas kerangka kerja jaringan asinkron twisted yang dapat menerima permintaan dan memprosesnya dengan lebih cepat. Dengan Scrapy, Anda akan dapat mengelola proyek web scraping yang besar dengan cara yang efisien dan fleksibel.

Kelebihan:

  • Cepat dan kuat: Scrapy dirancang untuk menangani proyek-proyek web scraping yang besar dengan efisien.
  • Mudah digunakan dengan dokumentasi yang lengkap: Scrapy menyediakan dokumentasi yang rinci dan mudah diikuti, sehingga memudahkan pengguna untuk mempelajari dan menggunakannya.
  • Kemampuan untuk menambahkan fungsi baru tanpa harus menyentuh inti: Scrapy dirancang dengan struktur modular, yang memungkinkan pengguna untuk menambahkan fungsi tambahan sesuai kebutuhan tanpa harus memodifikasi inti dari kerangka kerja.
  • Komunitas yang aktif dan sumber daya yang melimpah: Scrapy didukung oleh komunitas yang sehat dan banyak sumber daya, termasuk tutorial, forum, dan paket-paket tambahan yang dikembangkan oleh pengguna lain.
  • Lingkungan cloud untuk menjalankan scraper: Scrapy mendukung menjalankan scraper di lingkungan cloud, memungkinkan pengguna untuk mengoptimalkan kinerja dan skala proyek web scraping mereka.

2. MechanicalSoup

MechanicalSoup adalah sebuah Python library yang dirancang untuk mensimulasikan interaksi manusia dengan situs web saat menggunakan browser. Perpustakaan ini dibangun di sekitar dua perpustakaan besar dalam bahasa pemrograman Python, yaitu Requests (untuk sesi HTTP) dan BeautifulSoup (untuk navigasi dokumen). MechanicalSoup secara otomatis menyimpan dan mengirimkan cookies, mengikuti pengalihan, mengikuti tautan, dan mengirimkan formulir. Jika Anda mencoba mensimulasikan perilaku manusia seperti menunggu kejadian tertentu atau mengklik elemen tertentu bukan hanya melakukan scraping data.

Kelebihan:
  • Kemampuan untuk mensimulasikan perilaku manusia: MechanicalSoup dirancang untuk mensimulasikan interaksi manusia dengan situs web saat menggunakan browser. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mensimulasikan perilaku seperti menunggu kejadian tertentu atau mengklik elemen tertentu.
  • Sangat cepat untuk melakukan scraping pada situs web yang cukup sederhana: MechanicalSoup memiliki kinerja yang cepat untuk melakukan scraping pada situs web yang relatif sederhana.
  • Mendukung pemilih CSS & XPath: MechanicalSoup mendukung pemilih CSS & XPath, yang memudahkan pengguna dalam menavigasi dan mengambil elemen-elemen yang diinginkan dari halaman web.

3. PySpider

PySpider adalah sistem web crawler yang kuat dalam bahasa pemrograman Python. PySpider memiliki antarmuka pengguna berbasis web yang mudah digunakan dan arsitektur terdistribusi dengan komponen-komponen seperti scheduler, fetcher, dan processor. PySpider mendukung berbagai jenis database seperti MongoDB dan MySQL untuk penyimpanan data.

Kelebihan:
  • WebUI yang kuat dengan editor skrip, pemantau tugas, pengelola proyek, dan penampil hasil: PySpider menyediakan antarmuka pengguna berbasis web yang kuat, memudahkan pengguna dalam mengelola, memantau, dan mengedit skrip scraping mereka.
  • RabbitMQ, Beanstalk, Redis, dan Kombu sebagai antrian pesan: PySpider mendukung berbagai sistem antrian pesan seperti RabbitMQ, Beanstalk, Redis, dan Kombu, yang membantu dalam mengatur dan mengelola proses scraping secara terdistribusi.
  • Arsitektur terdistribusi: PySpider memiliki arsitektur terdistribusi dengan komponen seperti scheduler, fetcher, dan processor. Ini memungkinkan pengguna untuk melakukan scraping secara terdistribusi dan mempercepat proses ekstraksi data.
  • Dukungan untuk berbagai database: PySpider mendukung berbagai database seperti MongoDB dan MySQL, sehingga pengguna dapat menyimpan data hasil scraping dengan mudah.
Seorang blogger yang jarang menulis.