Web scraping: Python atau R, mana yang lebih baik pada tahun 2026?

Kamu masih ragu antara Python dan R untuk membuat pengikisan web ? Kedua bahasa tersebut memungkinkan untuk mengekstrak data dari halaman HTML, namun pustaka, pengelolaan kode, dan integrasinya ke dalam alur kerja data mereka sangat berbeda.

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

Python dan R adalah dua bahasa pemrograman yang kuat untuk pengikisan web.

Tabel ini merangkum kelebihan masing-masing dari kedua bahasa tersebut:

Python vs R: Ekosistem dan Pustaka

Python

Python memiliki sebuah ekosistem yang sangat kaya untuk web scraping. Pustaka-pustakanya mencakup semua kebutuhan, mulai dari kode sumber HTML hingga data yang kompleks:

• Requests : pustaka HTTP dasar, untuk mengirim permintaan dan mengambil kode sumber HTML satu halaman.
• BeautifulSoup : untuk menganalisis kode HTML dan mengekstrak datanya. BeautifulSoup mendeteksi tag HTML dan mengambil isinya hanya dengan beberapa baris kode. Alat ini kompatibel dengan parser html.parser dan lxml.
• Scrapy : sebuah kerangka kerja lengkap untuk mengumpulkan data dalam skala besar. Kerangka kerja ini memungkinkan pengiriman data ke API, basis data, atau gudang data, untuk keperluan profesional.

Kami akan membahasnya lebih lanjut dalam artikel kami yang membahas tentang web scraping Python dengan BeautifulSoup.

Python cocok baik untuk proyek sederhana maupun arsitektur yang kompleks. Pustaka-pustakanya memudahkan proses scraping modular, terdokumentasi dengan baik dan mudah dikembangkan.

R

R juga menyediakan alat-alat yang efektif untuk mengekstrak data. The paket rvest merupakan salah satu metode yang paling banyak digunakan untuk mengambil data dari kode HTML suatu halaman, tanpa perlu menggunakan peramban.

Berkat integrasi dengan tidyverse, kamu bisa membersihkan dan menganalisis datamu segera setelah proses ekstraksi selesai. Ini merupakan keuntungan yang nyata saat kamu melakukan pengumpulan data dan analisis secara bersamaan.

Python vs R: kemudahan dalam mempelajari dan mengimplementasikannya

Dengan Python, penulisan kode sangat mudah dan tidak memerlukan tidak ada konfigurasi yang rumit. Jika kamu mengalami kesulitan pada suatu bagian, sebuah komunitas yang sangat besar dan banyak tutorial tersedia secara daring.

R juga dapat diakses, tetapi pendekatannya terhadap pengikisan web adalah kurang intuitif bagi pemula. Alat ini benar-benar menjadi aset yang berharga begitu kamu sudah menguasai dasar-dasarnya dalam pengumpulan dan analisis data.

Python vs R: Penanganan skenario kompleks (JavaScript, login, anti-bot)

Python

Python menawarkan solusi yang andal untuk situs web dinamis : halaman berbasis JavaScript, sesi dengan login, perlindungan anti-bot. Dua alat yang menjadi acuan adalah Selenium dan Playwright.

itu scraping web dengan Python memungkinkan Anda untuk’mengotomatiskan interaksi yang kompleks. Selenium mengemudikan satu browser Chrome Di mana Firefoxsementara Playwright meluncurkan sebuah browser headless : peramban menjalankan kode JavaScript dan menampilkan konten HTML halaman tersebut.

R

R juga dapat menangani beberapa kasus yang rumit berkat RSelenium, yang memungkinkan untuk Meniru browser untuk menjalankan kode JavaScript pada sebuah halaman. Namun, ini adalah alat yang dikembangkan oleh komunitas sehingga tidak selalu diperbarui.

Dokumentasinya kurang lengkap, komunitasnya lebih kecil, dan beberapa fitur lebih sulit untuk diterapkan. Untuk lokasi-lokasi modern dan terlindungi, Python jelas masih unggul.

Python atau R: bahasa pemrograman mana yang sebaiknya dipilih untuk web scraping?

Kedua bahasa pemrograman tersebut sangat bagus, tetapi tidak di bidang yang sama. Pilihan yang tepat bergantung pada tujuanmu: mengumpulkan data dalam skala besar, atau menganalisis secara langsung Apa yang kamu ambil?

Kapan sebaiknya memilih Python untuk web scraping?

• Pengumpulan data skala besar: kamu sedang mengerjakan ratusan atau ribuan halaman, atau proyekmu membutuhkan arsitektur yang kokoh untuk mengumpulkan data.
• Situs web yang kompleks: dengan Scrapy Di mana Selenium, kamu mengekstrak data dari situs-situs yang penuh dengan JavaScript atau dilindungi dari bot. Sebuah peramban headless mendukung proses rendering kode JavaScript, kemudian BeautifulSoup mengekstrak data dari HTML yang dikembalikan.
• Integrasi ke dalam alur kerja tingkat lanjut: Python harus dilakukan jika kamu melanjutkan dengan pembelajaran mesin atau API. Baik itu ke API REST, API internal, maupun API pihak ketiga, Python dapat diintegrasikan ke dalam setiap tahap alur kerja data.

Kapan sebaiknya memilih R untuk web scraping?

• Analisis statistik langsung: kamu mengekstrak data untuk menganalisis atau menampilkannya langsung ke R, tanpa perlu menggunakan alat lain.
• Proyek yang sudah berada di tahap R: jika bagian lain dari pekerjaanmu berjalan di bawah R, tidak perlu mengganti bahasa pemrograman hanya untuk melakukan scraping. Pustaka rvest melakukan pekerjaannya dengan sangat baik.
• Data sederhana: R sudah lebih dari cukup untuk mengumpulkan data dari halaman statis, tabel HTML, atau daftar tanpa JavaScript kompleks.

Tidak ada pemenang mutlak. Python tetap menjadi pilihan utama untuk scraping murni, proyek-proyek kompleks, dan pengumpulan data berskala besar. R bersinar ketika scraping hanyalah salah satu tahap dalam alur kerja analisis, atau jika kamu sudah terbiasa bekerja di lingkungan R. Semuanya tergantung pada kemampuanmu, kebutuhanmu, dan situs yang kamu minati.

Bagaimana denganmu, manakah dari kedua bahasa ini yang paling sesuai dengan kebutuhanmu? Beri tahu kami di kolom komentar.