Scrapy vs BeautifulSoup：哪个是您业务的最佳选择？

“Beautiful Soup”可以帮助从目标网页中提取特定元素，而“Scrapy”可以管理异步数据检索，从而提高效率。不确定哪个选项最适合您的业务需求？本指南可以提供帮助。

什么是Beautiful Soup？

Beautiful Soup 是一个广泛使用的基于 Python 的库，用于数据收集。它使用“类似分支”的结构进行操作，这种结构在解析 XML 或 HTML 格式的目标数据时非常有用。

Beautiful Soup 网络抓取相对容易，特别是对于那些熟悉 Python 编码约定的人来说。传出信息自动格式化为 UTF-8，而传入数据集转换为 Unicode。

重要的是要了解 Beautiful Soup 可以帮助从目标网页中提取特定元素，但它本身并不是一个独立的抓取工具。

您可以通过以下命令开始使用 Beautiful Soup：

pip install BeautifulSoup4

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Beautiful Soup 的主要特点

数据收集专业人员欣赏的主要功能是 Beautiful Soup 支持大量解析策略敏捷性。这是因为它的库基于通常与 Python 一起使用的解析器，例如：

• HTML5库

• lxml

什么是Scrapy？

虽然一些专业人士可能更喜欢使用Python 进行网页抓取，但其他人更喜欢使用 Scrapy。

但什么是 Scrapy？

Scrapy 是一种开源抓取工具，可让人们执行数据收集、网络爬虫、数据挖掘、执行测试自动化以及其他基于网络的任务。Scrapy 是基于应用程序编程接口 (API) 的，可以用作构建定制网络蜘蛛的框架。

Scrapy 受以下支持，并可与以下内容结合使用：

• PyPy 5.9

• Python 3.5+

• PyPy

• CPython

Scrapy 的好处在于它可以独立使用以抓取、检索和解析数据，但也支持/集成各种扩展和软件。Scrapy 还可以管理异步请求，这意味着可以同时访问许多目标页面以进行数据检索。

您可以通过以下命令开始使用 Scrapy：

pip install scrapy

图片由Scrapy社区提供

Scrapy 的主要功能

数据专家喜欢的一些 Scrapy 功能包括 Scrapy 与 XPath 的兼容性，以及由其交互式 shell 控制台启用的 CSS。Scrapy 还可用于从同时使用 XML 和 HTML 的源中检索数据。最后，Scrapy 允许专业人士轻松地将数据集导出为各种格式，例如 JSON、XML 和 CSV。

Scrapy 如何与 Beautiful Soup 相媲美？

为了简化比较过程，我们整理了一张比较图表，方便您使用：

比较	Scrapy	BeautifulSoup
工具类型	一个 Spider 和一个完整的抓取工具	解析器和库
支持系统	大型在线和专用社区	一般 Python 论坛
需要技术知识	数据和 DevOps 专家	新手友好的框架
可扩展性	有能力处理大型项目	更适合提取特定元素
执行速度	快速的数据检索速度	比较慢

比较这两个抓取选项时，Beautiful Soups 的明显优势包括它对初学者更友好，并提供良好的支持文档。

另一方面，Scrapy 易于扩展，速度非常快，内存/CPU 效率很高。它还拥有强大的社区和内置支持。另一方面——它的文档非常少，尤其是对于新手。

The bottom line

对于具有更复杂和不断增长/变化的数据收集需求的大公司来说，Scrapy 是一个很好的选择。另一方面，Beautiful Soup 更适合由需求非常特殊且技术能力有限的个人经营的小型企业。

但是希望收集数据以发展业务的人们应该知道还有第三种方法。近年来，自动化数据收集工具占据了前沿和中心位置。公司对这个选项的欣赏是：

• 它是全自动的

• 专业人员不需要任何编码背景即可受益

• 重试逻辑确保轻松规避目标站点封锁

• 无需维护内部人员、软件或硬件

• 最后，数据收集操作可以随时扩大或缩小

如果您想阅读更技术性的Scrapy 与 Beautiful Soup比较，您可以查看这个Stackoverflow 线程，其中包含世界上最好的网络抓取专家的答案。