Apakah web scraping lebih baik dilakukan dengan R atau Python?

Anda ingin mengekstrak data dari web, tetapi Anda bingung antara Gunakan R atau Python Jangan panik! Dalam artikel ini, kami akan membandingkan Python dan R dalam hal web scraping.

Ekosistem, perpustakaan, kemudahan belajar… mari kita temukan bersama apakah Web scraping lebih baik dilakukan dengan R atau Python..

Python vs R: mana yang lebih baik untuk web scraping?

Python dan R adalah dua bahasa pemrograman yang kuat untuk pengikisan web. Setiap orang memiliki pendekatan dan ekosistemnya sendiri untuk pengumpulan data. Dan jangan lupa kemudahan penggunaannya!

Berikut ini adalah tabel kecil yang merangkum keunggulan masing-masing dari kedua bahasa pemrograman:

Python vs R: Ekosistem dan Perpustakaan

Python

Python memiliki ekosistem yang sangat kaya Untuk web scraping, dengan perpustakaan yang sudah mapan:

• ✅ BeautifulSoup untuk mengambil dan menganalisis HTML (parsing)

Kami akan memberikan informasi lebih lanjut dalam artikel kami yang khusus membahas tentang Web scraping Python dengan BeautifulSoup.

• ✅ Scrapy sebagai kerangka kerja lengkap untuk pengumpulan data skala besar / profesional

Python sangat cocok untuk tugas-tugas standar atau yang dapat diskalakan. Perpustakaannya memungkinkan pengambilan data secara bersamaan. sederhana, modular, dan terdokumentasi dengan baik.

R

R juga menyediakan alat yang efektif untuk melakukan web scraping. paket rvest adalah salah satu yang paling sering digunakan untuk mengekstrak data dan informasi dengan mudah dari halaman HTML.

Dan berkat integrasi dengan tidyverse, Anda dapat melakukan pembersihan/pengolahan data setelah ekstraksi. Ini merupakan keuntungan saat Anda melakukan Pengambilan data web dan analisis secara langsung.

UNTUK MENUTUP

👉 Ekosistem Python sangat cocok untuk web scraping yang bersifat teknis murni atau skala besar.

👉 Ekosistem R sangat ideal untuk pemrosesan data dan pemanfaatan setelah proses scraping.

Python vs R: Kemudahan dalam belajar dan implementasi

Dengan Python, penulisan skrip menjadi sederhana, langsung, dan tidak memerlukan tidak ada konfigurasi yang rumit.

Dan jika Anda mengalami kesulitan, Anda dapat dengan mudah menemukan tutorial web scraping Python.

R juga dapat diakses, tetapi pendekatannya terhadap pengikisan web adalah sedikit kurang intuitif Jika Anda masih pemula dalam pemrograman.

UNTUK MENUTUP

👉 Python adalah solusi web scraping yang sempurna untuk pemula yang sama sekali belum memiliki pengalaman dalam pemrograman.

👉 R sangat ideal untuk scraping dan pengumpulan data jika Anda sudah tahu cara menggunakannya.

Python vs R: Pengelolaan skenario kompleks (JavaScript, Login, Anti-bot)

Python

Python menawarkan solusi yang andal untuk mengelola situs web dinamis, termasuk yang menggunakan JavaScript, sesi login, dan perlindungan anti-bot. Ini termasuk Selenium dan Penulis naskah. 

itu scraping web dengan Python Dengan demikian, Anda dapat mengotomatisasi interaksi yang kompleks, mensimulasikan browser, atau melewati perlindungan anti-bot. Python sangat cocok untuk hal ini. Pengikisan situs web modern !

R

R juga dapat menangani beberapa kasus kompleks ini berkat RSelenium yang memungkinkan Meniru browser.

Namun, ini adalah alat komunitas yang tidak selalu diperbarui. Dokumentasinya kurang lengkap, komunitasnya lebih kecil, dan beberapa fitur lebih rumit untuk diimplementasikan.

UNTUK MENUTUP

👉 Python menawarkan lebih banyak kemungkinan untuk web scraping pada situs-situs modern dan kompleks.

Python vs R: Bahasa pemrograman mana yang sebaiknya dipilih untuk web scraping?

Python atau R Kedua bahasa pemrograman tersebut sangat baik, tetapi tidak dalam bidang yang sama.

👉 Pilihan yang tepat untuk web scraping tergantung pada apa yang ingin Anda lakukan: mengotomatisasi, menganalisis, atau memvisualisasikan data Anda?

Berikut adalah beberapa skenario yang dapat membantu Anda memilih bahasa pemrograman yang ideal!

Kapan sebaiknya memilih Python untuk web scraping?

• ✅ Skenario 1 – Scraping skala besar: Ketika Anda bekerja dengan ratusan atau ribuan halaman, atau proyek memerlukan arsitektur yang kokoh.
• ✅ Skenario 2 – Situs web kompleks: Anda dapat menggunakan Scrapy untuk mengekstrak data dari situs-situs yang menggunakan banyak JavaScript atau memiliki perlindungan terhadap bot.
• ✅ Skenario 3 – Integrasi ke dalam pipeline canggih: Python lebih cocok jika proyek tersebut memerlukan machine learning, API, atau deployment.

Kapan sebaiknya memilih R untuk web scraping?

• ✅ Skenario 1 – Analisis statistik langsung: Lebih baik menggunakan R jika tujuan Anda adalah mengekstrak data untuk dianalisis atau ditampilkan langsung di R.
• ✅ Skenario 2 – Proyek penelitian di R: Jika bagian lain dari proyek sudah dikembangkan dalam R, tidak perlu mengganti bahasa pemrograman hanya untuk pengambilan data.
• ✅ Skenario 3 – Data sederhana: R lebih dari cukup untuk meng-scrape halaman statis, tabel HTML, atau daftar tanpa JavaScript yang kompleks.

Lalu bagaimana? Apakah web scraping itu Yang terbaik dalam R atau Python Tidak ada yang namanya «yang terbaik secara mutlak»: semuanya tergantung pada keterampilan dan kebutuhan scraping Anda, serta konteks dan situs web yang Anda minati.

👉 Python lebih baik untuk web scraping murni, tetapi juga untuk proyek-proyek kompleks dan/atau berskala besar, atau dengan batasan teknis khusus.

👉 R sangat baik jika scraping merupakan bagian dari pipeline statistik/analitik yang lebih luas, atau jika Anda sudah bekerja dalam lingkungan R.

Menurut Anda, mana dari dua bahasa pemrograman ini yang paling sesuai dengan kebutuhan dan tugas scraping Anda? Mana yang Anda rencanakan untuk digunakan? Jangan ragu untuk berbagi pendapat Anda di kolom komentar!