Ist Web Scraping in R oder Python besser?

Sie möchten Daten aus dem Internet extrahieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie R oder Python verwenden Keine Panik! In diesem Artikel bieten wir Ihnen einen kleinen Vergleich zwischen Python und R in Bezug auf Web Scraping.

Ökosystem, Bibliotheken, einfache Lernbarkeit ... lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, ob das Web Scraping ist besser in R oder Python.

Python vs. R: Was eignet sich besser für das Web-Scraping?

Python und R sind zwei leistungsstarke Sprachen für Web Scraping betreiben. Jeder hat jedoch seinen eigenen Ansatz und sein eigenes Ökosystem für die Datenerfassung. Und nicht zu vergessen die Benutzerfreundlichkeit!

Hier ist eine kleine Tabelle, die die jeweiligen Vorteile der beiden Programmiersprachen zusammenfasst:

Python vs. R: Das Ökosystem und die Bibliotheken

Python

Python verfügt über ein sehr artenreiches Ökosystem für Web Scraping, mit gut etablierten Bibliotheken:

• ✅ BeautifulSoup zum Abrufen und Analysieren von HTML (Parsing)

Mehr dazu erfahren Sie in unserem Artikel, der sich speziell mit diesem Thema befasst. Web Scraping mit Python und BeautifulSoup.

• ✅ Scrapy als umfassendes Framework für die groß angelegte/professionelle Datenerfassung

Python eignet sich perfekt für Standardaufgaben oder skalierbare Aufgaben. Seine Bibliotheken ermöglichen sowohl Scraping als auch einfach, modular, und gut dokumentiert.

R

R bietet auch leistungsstarke Tools für das Web Scraping. Das Paket rvest ist eines der am häufigsten verwendeten Tools, um Daten und Informationen einfach aus HTML-Seiten zu extrahieren.

Und dank der Integration mit dem Tidyverse können Sie die Daten nach der Extraktion bereinigen/verarbeiten. Das ist ein Pluspunkt, wenn Sie Web Scraping und Analyse direkt.

ZUM ABSCHLUSS

👉 Das Python-Ökosystem eignet sich perfekt für rein technisches oder groß angelegtes Web-Scraping.

👉 Das R-Ökosystem eignet sich ideal für die Datenverarbeitung und -auswertung nach dem Scraping.

Python vs. R: Einfachheit des Erlernens und der Umsetzung

Mit Python ist das Schreiben von Skripten einfach, unkompliziert und erfordert keine besonderen Kenntnisse. keine komplexe Konfiguration.

Und wenn Sie einmal nicht weiterkommen, finden Sie ganz einfach Tutorials zum Thema Python-Webscraping.

R ist ebenfalls zugänglich, aber sein Ansatz zum Web Scraping ist etwas weniger intuitiv wenn Sie noch Anfänger in der Programmierung sind.

ZUM ABSCHLUSS

👉 Python ist die perfekte Web-Scraping-Lösung für absolute Programmieranfänger.

👉 R ist ideal für das Scraping und Sammeln von Daten, wenn Sie bereits wissen, wie man es verwendet.

Python vs. R: Verwaltung komplexer Szenarien (JavaScript, Login, Anti-Bots)

Python

Python bietet robuste Lösungen für die Verwaltung dynamischer Websites, die JavaScript, Sitzungen mit Login und Schutz vor Bots verwenden. Zu nennen sind Selenium und Playwright. 

das web scraping mit Python ermöglicht es Ihnen somit, komplexe Interaktionen zu automatisieren, einen Browser zu simulieren oder Anti-Bot-Schutzmaßnahmen zu umgehen. Python eignet sich perfekt für Scraping moderner Websites !

R

R kann auch einige dieser komplexen Fälle dank RSelenium welches erlaubt einen Browser simulieren.

Es handelt sich jedoch um ein Community-Tool, das nicht immer aktualisiert wird. Die Dokumentation ist weniger umfangreich, die Community kleiner und einige Funktionen sind komplexer in der Umsetzung.

ZUM ABSCHLUSS

👉 Python bietet mehr Möglichkeiten für das Web-Scraping moderner und komplexer Websites.

Python vs. R: Welche Sprache sollte man für das Web-Scraping wählen?

Python oder R Beide Programmiersprachen sind hervorragend, jedoch nicht in denselben Bereichen.

👉 Die richtige Wahl für das Web-Scraping hängt davon ab, was Sie tun möchten: Ihre Daten automatisieren, analysieren oder visualisieren?

Hier sind einige Szenarien, die Ihnen bei der Auswahl der idealen Programmiersprache helfen könnten!

Wann sollte man Python für das Web Scraping wählen?

• ✅ Szenario 1 – Scraping in großem Umfang: wenn Sie mit Hunderten oder Tausenden von Seiten arbeiten oder das Projekt eine solide Architektur erfordert.
• ✅ Szenario 2 – Komplexe Websites: Sie können Scrapy verwenden, um Daten von Websites zu extrahieren, die viel JavaScript verwenden oder über Schutzmaßnahmen gegen Bots verfügen.
• ✅ Szenario 3 – Integration in eine erweiterte Pipeline: Python ist besser geeignet, wenn das Projekt anschließend maschinelles Lernen, eine API oder eine Bereitstellung erfordert.

Wann sollte man R für das Web Scraping wählen?

• ✅ Szenario 1 – Sofortige statistische Analyse: Es ist besser, R zu verwenden, wenn das Ziel darin besteht, Daten zu extrahieren, um sie direkt in R zu analysieren oder zu visualisieren.
• ✅ Szenario 2 – Forschungsprojekt in R: Wenn der Rest des Projekts bereits in R entwickelt wurde, muss die Sprache nicht extra für das Scraping von Daten geändert werden.
• ✅ Szenario 3 – Einfache Daten: R ist völlig ausreichend, um statische Seiten, HTML-Tabellen oder Listen ohne komplexes JavaScript zu scrapen.

Aber wie sieht es nun aus? Ist Web Scraping am besten in R oder Python Es gibt kein «absolut Bestes»: Alles hängt also von Ihren Fähigkeiten und Anforderungen beim Scraping ab, aber auch vom Kontext und der Website, die Sie interessiert.

👉 Python ist besser für reines Web-Scraping, sondern auch für komplexe und/oder groß angelegte Projekte oder Projekte mit besonderen technischen Anforderungen.

👉 R eignet sich hervorragend, wenn das Scraping Teil einer größeren statistischen/analytischen Pipeline ist oder wenn Sie bereits in einer R-Umgebung arbeiten.

Welche dieser beiden Programmiersprachen entspricht Ihrer Meinung nach am besten Ihren Anforderungen und Scraping-Aufgaben? Welche möchten Sie verwenden? Teilen Sie uns Ihre Meinung gerne in den Kommentaren mit!