5 کتابخانه وب‌ اسکرپینگ پایتون که در 2025 باید یاد بگیرید!

وب اسکرپینگ یک تکنیک قدرتمند برای استخراج داده‌ها از وب‌سایت‌ها است که به کاربران امکان می‌دهد اطلاعات ارزشمند را برای تحلیل، تحقیق یا خودکارسازی جمع‌آوری کنند. پایتون به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای وب اسکرپینگ شناخته شده است، به دلیل سادگی و مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های موجود.

چه بخواهید از یک وب‌سایت کوچک داده استخراج کنید و چه با جمع‌آوری داده‌های گسترده در مقیاس بزرگ سر و کار داشته باشید، پایتون ابزارهای متنوعی را برای انجام کار به‌صورت مؤثر در اختیار شما قرار می‌دهد.

در این مقاله، ما به بررسی ۵ ابزار برتر وب اسکرپینگ در پایتون خواهیم پرداخت که هر کدام ویژگی‌های منحصربه‌فردی برای پاسخگویی به نیازهای مختلف وب اسکرپینگ ارائه می‌دهند. ما توانایی‌ها، موارد استفاده و نحوه استفاده از این ابزارها در پروژه‌های اسکرپینگ شما را بررسی خواهیم کرد.

1. بیوتیفول‌سوپ (BeautifulSoup)

بیوتیفول‌سوپ یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون برای وب اسکرپینگ است که به دلیل سادگی استفاده و قابلیت تجزیه اسناد HTML و XML شناخته شده است.

این کتابخانه به شما کمک می‌کند تا درخت تجزیه را پیمایش کنید، به دنبال تگ‌های خاص بگردید و داده‌ها را به صورت ساختارمند استخراج کنید.

ویژگی‌های کلیدی:

• سینتکس ساده و آسان برای استفاده.
• قابلیت مدیریت اسناد HTML با ساختار ضعیف (مانند تگ‌های ناقص یا ساختار شکسته).
• پشتیبانی از چندین تجزیه‌گر مانند lxml و html5lib.
• قابلیت همکاری بی‌دردسر با کتابخانه‌هایی مثل requests برای دریافت محتوا.

موارد استفاده:
بیوتیفول‌سوپ برای مبتدیان و کسانی که نیاز به اسکرپینگ وب‌سایت‌های ساده با محتوای استاتیک یا HTML خوش‌ساخت دارند، ایده‌آل است. این کتابخانه به‌خصوص برای استخراج متن، لینک‌ها و دیگر داده‌ها از تگ‌های HTML بسیار مفید است.

مثال:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = https://example.com
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# Extract all links
links = soup.find_all('a')
for link in links:
 print(link.get('href'))

2. اسکرپی (Scrapy)

اسکرپی یک فریم‌ورک پیشرفته و کامل برای وب اسکرپینگ است که برای وظایف بزرگ و در مقیاس وسیع طراحی شده است.

برخلاف دیگر کتابخانه‌ها، اسکرپی با در نظر گرفتن عملکرد بالا ساخته شده و از ویژگی‌های متعددی مانند مدیریت درخواست‌ها، دنبال کردن لینک‌ها و ذخیره داده‌ها پشتیبانی می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی:

• پشتیبانی داخلی برای مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها.
• قابلیت دنبال کردن لینک‌ها و اسکریپینگ چندین صفحه.
• امکان ذخیره داده‌ها در فرمت‌های مختلف مانند JSON، CSV و XML.
• غیرهم‌زمان (Asynchronous) و سریع، که آن را برای پروژه‌های بزرگ مقیاس مناسب می‌کند.
• پشتیبانی از میان‌افزارها (middlewares) و پایپ‌لاین‌ها برای پردازش اضافی.

موارد استفاده:
اسکرپی برای توسعه‌دهندگانی مناسب است که نیاز به اسکرپینگ وب‌سایت‌هایی با ساختارهای پیچیده یا مدیریت حجم زیادی از داده دارند. این ابزار گزینه‌ای عالی برای اسکرپینگ چندین صفحه یا کل وب‌سایت‌ها است و اغلب در پروژه‌های داده‌کاوی و وب کراولینگ استفاده می‌شود.

مثال:

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['https://example.com']

 def parse(self, response):
 for link in response.css('a::attr(href)'):
 yield {'link': link.get()}

برای اجرای اسپایدر (Spider)، اسکریپت را با نام example_spider.py ذخیره کنید و آن را با استفاده از خط فرمان اسکرپی (Scrapy) اجرا کنید:

scrapy runspider example_spider.py -o output.json

3. سلنیوم (Selenium)

سلنیوم یک ابزار قدرتمند برای خودکارسازی مرورگرهای وب است. اگرچه بیشتر برای تست برنامه‌های وب استفاده می‌شود، اما برای اسکرپینگ وب‌سایت‌هایی که نیاز به تعامل دارند یا محتوای آن‌ها توسط جاوااسکریپت رندر می‌شود نیز بسیار مؤثر است.

ویژگی‌های کلیدی:

• خودکارسازی تعامل با صفحات وب (مانند کلیک روی دکمه‌ها و پر کردن فرم‌ها).
• قابلیت مدیریت وب‌سایت‌های سنگین از نظر جاوااسکریپت که محتوای خود را به صورت پویا بارگذاری می‌کنند.
• پشتیبانی از مرورگرهای مختلف از جمله Chrome، Firefox و Safari.
• قابل استفاده برای اسکریپینگ و همچنین وظایف مرور خودکار.

موارد استفاده:
سلنیوم برای اسکرپینگ وب‌سایت‌های داینامیک یا وب‌سایت‌هایی که نیاز به تعامل کاربر دارند ایده‌آل است، مانند ورود به حساب کاربری، پیمایش در صفحات یا پر کردن فرم‌ها. این ابزار زمانی استفاده می‌شود که کتابخانه‌هایی مانند BeautifulSoup یا Scrapy قادر به مدیریت محتوای رندر شده با جاوااسکریپت نباشند.

مثال:

from selenium import webdriver

# Initialize the WebDriver (e.g., Chrome)
driver = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver')

# Open the target URL
driver.get('https://example.com')

# Extract page content
content = driver.page_source

# Parse the content using BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

# Extract all links
links = soup.find_all('a')
for link in links:
 print(link.get('href'))

# Close the browser
driver.quit()

4. ریکوئست (Requests)

کتابخانه Requests-HTML یک کتابخانه پایتون است که وب اسکرپینگ را با ترکیب سادگی کتابخانه requests و قدرت رندر جاوااسکریپت آسان‌تر می‌کند. این کتابخانه بر پایه PyQuery ساخته شده و یک رابط کاربری ساده برای ارسال درخواست‌های HTTP، تجزیه HTML و مدیریت جاوااسکریپت ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی:

• رندر محتوای جاوااسکریپت با استفاده از مرورگر داخلی (بر پایه Pyppeteer).
• پشتیبانی از اسکریپینگ غیرهم‌زمان (Asynchronous).
• امکان تجزیه آسان HTML و دستکاری عناصر DOM.
• سینتکس ساده که برای مبتدیان مناسب است.

موارد استفاده:
Requests-HTML برای اسکرپینگ وب‌سایت‌هایی که برای نمایش محتوا به جاوااسکریپت وابسته هستند ایده‌آل است. این ابزار می‌تواند در پروژه‌هایی استفاده شود که نیاز به تعامل با صفحات وب بارگذاری شده به‌صورت پویا دارند، بدون نیاز به پیچیدگی‌های سلنیوم.

مثال:

from requests_html import HTMLSession

# Create a session
session = HTMLSession()

# Fetch the page
response = session.get('https://example.com')

# Render JavaScript
response.html.render()

# Extract links from the page
links = response.html.find('a')
for link in links:
 print(link.attrs['href'])

5. پای کوئری (PyQuery)

کتابخانه PyQuery یک کتابخانه شبیه jQuery برای پایتون است که به شما امکان می‌دهد اسناد HTML را به‌راحتی دستکاری و پرس‌وجو کنید. این کتابخانه سینتکسی الهام‌گرفته از jQuery ارائه می‌دهد که برای توسعه‌دهندگانی که با jQuery آشنا هستند، بسیار شهودی است.

ویژگی‌های کلیدی:

• سینتکس الهام‌گرفته از jQuery برای پرس‌وجو و دستکاری HTML.
• سبک و سریع.
• قابلیت مدیریت اسناد HTML و XML.
• ادغام آسان با کتابخانه‌هایی مثل Requests برای دریافت داده‌ها.

موارد استفاده:
PyQuery برای توسعه‌دهندگانی مناسب است که ترجیح می‌دهند از یک رابط شبیه jQuery برای وب اسکرپینگ استفاده کنند. این ابزار گزینه خوبی برای کسانی است که با جاوااسکریپت و jQuery آشنا هستند و می‌خواهند با محتوای HTML در پایتون کار کنند.

مثال:

from pyquery import PyQuery as pq
import requests

url = &quothttps://example.com&quot
response = requests.get(url)
doc = pq(response.text)

# Extract all links
links = doc('a')
for link in links.items():
 print(link.attr('href'))

سخن پایانی ⚡

پایتون مجموعه‌ای از ابزارهای قدرتمند برای وب اسکرپینگ ارائه می‌دهد که هر کدام نقاط قوت و موارد استفاده خاص خود را دارند.

چه یک مبتدی باشید که قصد دارید وب‌سایت‌های ساده را با BeautifulSoup اسکریپ کنید یا یک توسعه‌دهنده که با صفحات پیچیده و رندر شده با جاوااسکریپت سر و کار دارد و از Selenium استفاده می‌کند، ابزاری مناسب برای نیازهای شما وجود دارد.

برای اسکرپینگ در مقیاس بزرگ و با عملکرد بالا، Scrapy یک انتخاب عالی است، در حالی که Requests-HTML یک راه‌حل ساده برای مدیریت محتوای داینامیک ارائه می‌دهد.

برای جمع‌بندی، در اینجا 5 ابزار برتر وب اسکرپینگ پایتون آورده شده است:

1. BeautifulSoup — ایده‌آل برای مبتدیان، مناسب برای تجزیه ساده HTML.
2. Scrapy — یک فریم‌ورک قدرتمند برای اسکرپینگ و کراولینگ در مقیاس بزرگ.
3. Selenium — بهترین گزینه برای اسکرپینگ وب‌سایت‌های داینامیک که نیاز به تعامل دارند.
4. Requests-HTML — ساده‌سازی رندر جاوااسکریپت و اسکرپینگ .
5. PyQuery — یک کتابخانه سبک و شبیه به jQuery برای پایتون.

ابزاری را انتخاب کنید که به بهترین شکل با نیازهای پروژه شما مطابقت دارد و استخراج داده‌های ارزشمند از وب را شروع کنید!

لینک‌های مفید:

آموزش کامل پایتون (کلیک کنید)
همه چیز درمورد وب‌اسکرپینگ (کلیک کنید)
پروژه قیمت دلار با وب‌اسکرپینگ (کلیک کنید)