Что лучше для веб-парсинга: R или Python?

Вы хотите извлечь данные из Интернета, но не можете определиться между использовать R или Python Не паникуйте! В этой статье мы предлагаем вам небольшое сравнение Python и R в отношении веб-парсинга.

Экосистема, библиотеки, простота обучения... давайте вместе выясним, является ли Веб-парсинг лучше в R или Python.

Python vs R: что лучше для веб-парсинга?

Python и R — два мощных языка для скраппинг. Однако каждый из них имеет свой собственный подход и экосистему для сбора данных. И не забываем о простоте использования!

Вот небольшая таблица, в которой обобщены преимущества обоих языков программирования:

Python vs R: экосистема и библиотеки

Python

Python имеет очень богатая экосистема для веб-парсинга, с хорошо зарекомендовавшими себя библиотеками:

• ✅ BeautifulSoup для извлечения и анализа HTML (парсинг)

Более подробную информацию вы найдете в нашей статье, специально посвященной этой теме. Веб-парсинг на Python с помощью BeautifulSoup.

• ✅ Scrapy как полноценный фреймворк для сбора данных в больших масштабах / профессиональный

Python идеально подходит для стандартных или масштабируемых задач. Его библиотеки позволяют одновременно выполнять скрапинг просто, модульный, а также хорошо документированный.

р

R также предлагает эффективные инструменты для веб-парсинга. пакет rvest является одним из наиболее часто используемых для простого извлечения данных и информации из HTML-страниц.

А благодаря интеграции с tidyverse вы можете очистить/обработать данные после извлечения. Это большой плюс, когда вы занимаетесь веб-парсинг и анализ напрямую.

В ЗАКЛЮЧЕНИЕ

👉 Экосистема Python идеально подходит для чисто технического или крупномасштабного веб-парсинга.

👉 Экосистема R идеально подходит для обработки данных и их использования после скрапинга.

Python vs R: простота обучения и внедрения

С Python написание скриптов становится простым, понятным и не требует нет сложной настройки.

И если вы застрянете на чем-то, вы легко найдете учебные материалы по веб-парсингу на Python.

R также доступен, но его подход к скраппинг является немного менее интуитивный если вы еще новичок в программировании.

В ЗАКЛЮЧЕНИЕ

👉 Python — идеальное решение для веб-парсинга для тех, кто только начинает изучать программирование.

👉 R идеально подходит для скрапинга и сбора данных, если вы уже знаете, как им пользоваться.

Python vs R: управление сложными сценариями (JavaScript, вход в систему, защита от ботов)

Python

Python предлагает надежные решения для управления динамическими веб-сайтами, которые используют JavaScript, сессии с входом в систему и защиту от ботов. К ним относятся Селен а также Драматург. 

в Веб-скраппинг с помощью Python позволяет автоматизировать сложные взаимодействия, имитировать браузер или обходить защиту от ботов. Python идеально подходит для скрепинг современных сайтов !

р

R также может обрабатывать некоторые из этих сложных случаев благодаря RSelenium который позволяет симулировать браузер.

Однако это инструмент сообщества, который не всегда обновляется. Документация менее обширна, сообщество более ограниченное, а некоторые функции сложнее реализовать.

В ЗАКЛЮЧЕНИЕ

👉 Python предлагает больше возможностей для веб-парсинга современных и сложных сайтов.

Python vs R: какой язык выбрать для веб-парсинга?

Python или R Оба языка программирования превосходны, но не в одинаковых областях.

👉 Правильный выбор для веб-парсинга зависит от того, что вы хотите сделать: автоматизировать, анализировать или визуализировать свои данные?

Вот несколько сценариев, которые могут помочь вам выбрать идеальный язык программирования!

Когда выбирать Python для веб-парсинга?

• ✅ Сценарий 1 – Массовый скрейпинг: когда вы работаете с сотнями или тысячами страниц, или когда проект требует надежной архитектуры.
• ✅ Сценарий 2 – Сложные веб-сайты: Вы можете использовать Scrapy для извлечения данных с сайтов, которые используют много JavaScript или имеют защиту от ботов.
• ✅ Сценарий 3 – Интеграция в расширенный конвейер: Python более подходит, если проект в дальнейшем потребует машинного обучения, API или развертывания.

Когда выбирать R для веб-парсинга?

• ✅ Сценарий 1 – Немедленный статистический анализ: лучше использовать R, если цель состоит в извлечении данных для их анализа или визуализации непосредственно в R.
• ✅ Сценарий 2 – Исследовательский проект в области R: если остальная часть проекта уже разработана на R, нет необходимости менять язык только для сбора данных.
• ✅ Сценарий 3 – Простые данные: R вполне достаточно для скрапирования статических страниц, HTML-таблиц или списков без сложного JavaScript.

Но тогда? Является ли веб-парсинг лучше на R или Python ? Не существует «абсолютного лучшего» варианта: все зависит от ваших навыков и потребностей в области скрапинга, а также от контекста и веб-сайта, который вас интересует.

👉 Python лучше подходит для чистый веб-парсинг, но также и для сложных и/или крупномасштабных проектов, или проектов со специфическими техническими ограничениями.

👉 R отлично подходит, если скрапинг является этапом более широкого статистического/аналитического конвейера или если вы уже работаете в среде R.

По вашему мнению, какой из этих двух языков программирования лучше всего соответствует вашим потребностям и задачам по скрапингу? Какой из них вы планируете использовать? Не стесняйтесь делиться своим мнением в комментариях!