無料の Web スクレイピング フレームワーク トップ 11

ここ数年で、Web スクレイピングの分野では大きな進歩が見られました。

Web スクレイピングは、Web 全体でデータを収集および分析する手段として使用されています。このプロセスをサポートするために、さまざまなユースケースのさまざまな要件を満たす多数のフレームワークが登場しました。

人気のある Web スクレイピング フレームワークをいくつか見てみましょう。

以下はセルフホスト型ソリューションであるため、自分でインストールして構成する必要があります。クラウドベースのスクレイピング ソリューションについては、この投稿をチェックしてください。

スクレイピー

Scrapy は 、Python に基づいた共同作業フレームワークです。完全なライブラリスイートを提供します。リクエストを受け入れ、より高速に処理できる完全非同期。

Scrapy の利点には次のようなものがあります。

• 超高速なパフォーマンス
• 最適なメモリ使用量
• Django フレームワークによく似ています
• 効率的な比較アルゴリズム
• セレクターのサポートが充実した使いやすい機能
• カスタムミドルウェアまたはカスタム機能用のパイプラインを追加することで、簡単にカスタマイズ可能なフレームワーク
• ポータブル
• リソースを大量に消費する操作を実行するためのクラウド環境を提供します

Scrapy を真剣に学習したい場合は、この コース を紹介します。

メカニカルスープ

MechanicalSoup は Web ページ上で人間の行動をシミュレートできます。これは、単純なサイトで最も効率的な Web 解析ライブラリ BeautifulSoup に基づいています。

利点

• コードのオーバーヘッドが非常に少ないきちんとしたライブラリ
• 単純なページの解析に関しては非常に高速です
• 人間の行動をシミュレートする能力
• CSS および XPath セレクターのサポート

MechanicalSoup は、単にデータをスクレイピングするのではなく、特定のイベントを待ったり、特定の項目をクリックしてポップアップを開くなど、人間のアクションをシミュレートしようとする場合に役立ちます。

ジョウント

自動スクレイピング、JSON ベースのデータクエリ、ヘッドレス超軽量ブラウザなどの Jaunt 機能。実行されるすべての HTTP リクエスト/レスポンスの追跡をサポートします。

Jaunt を使用することの大きな利点は次のとおりです。

• Web スクレイピングのすべてのニーズに対応する、体系化されたフレームワーク
• Web ページからのデータの JSON ベースのクエリを許可します
• フォームとテーブルのスクレイピングをサポート
• HTTPリクエストとレスポンスの制御を可能にします
• REST APIとの簡単なインターフェース
• HTTP/HTTPSプロキシをサポート
• HTML DOM ナビゲーションでの検索チェーン、正規表現ベースの検索、基本認証をサポート

Jaunt の場合に注意すべき点は、そのブラウザ API が Javascript ベースの Web サイトをサポートしていないことです。これは、次に説明する Jauntium を使用することで解決されます。

ジャンティウム

Jauntium は 、Jaunt フレームワークの拡張バージョンです。 Jaunt の欠点を解決するだけでなく、より多くの機能を追加します。

• ページをスクレイピングし、必要に応じてイベントを実行する Web ボットを作成する機能
• DOM の検索と操作が簡単にできます
• Web スクレイピング機能を活用してテスト ケースを作成する機能
• フロントエンドのテストを簡素化するための Selenium との統合のサポート
• Jaunt フレームワークと比較して有利な Javascript ベースの Web サイトをサポート

一部のプロセスを自動化し、別のブラウザーでテストする必要がある場合に使用するのに適しています。

ストーム・クローラー

Storm Crawler は 、本格的な Java ベースの Web クローラー フレームワークです。これは、Java でスケーラブルで最適化された Web クローリング ソリューションを構築するために利用されます。 Storm Crawler は主に、URL がクロール用のストリームを介して送信される入力ストリームを提供するのに適しています。

利点

• スケーラビリティが高く、大規模な再帰呼び出しにも使用可能
• 自然の中で回復力がある
• クロールの待ち時間を短縮する優れたスレッド管理
• ライブラリを追加してライブラリを拡張するのが簡単
• 提供される Web クローリング アルゴリズムは比較的効率的です

ノーコネックス

Norconex HTTP コレクターを使用すると、エンタープライズ グレードのクローラーを構築できます。これは、多くのプラットフォームで実行できるコンパイル済みバイナリとして入手できます。

利点

• 平均的なサーバーで最大数百万ページまでクロール可能
• PDF、Word、HTML 形式のドキュメントをクロール可能
• ドキュメントからデータを直接抽出して処理できる
• OCRをサポートして画像からテキストデータを抽出します
• コンテンツの言語を検出する機能
• クロールの速度を設定可能
• ページ全体で繰り返し実行するように設定して、データを継続的に比較および更新できます。

Norconex は、Java だけでなく、bash コマンド ライン上でも動作するように統合できます。

アピファイ

Apify SDK は、 上で説明した Scrapy によく似た JS ベースのクロール フレームワークです。これは、JavaScript で構築された最高の Web クローリング ライブラリの 1 つです。 Python ベースのフレームワークほど強力ではないかもしれませんが、比較的軽量で、コーディングがより簡単です。

利点

• Cheerio、Puppeteer などの組み込みサポート JS プラグイン
• 複数の Web ページのクロールを同時に開始できる AutoScaled プールを備えています
• 内部リンクをすばやくクロールし、必要に応じてデータを抽出します
• クローラーをコーディングするためのよりシンプルなライブラリ
• HTML だけでなく、JSON、CSV、XML、Excel の形式でデータをスローできる
• ヘッドレス Chrome で実行されるため、あらゆる種類の Web サイトをサポートします

キムライ

Kimrei は Ruby で書かれており、人気のある Ruby gem Capybara と Nikogiri に基づいているため、開発者はフレームワークの使用方法を理解しやすくなります。ヘッドレス Chrome ブラウザ、Phantom JS、および単純な HTTP リクエストとの簡単な統合をサポートしています。

利点

• 単一プロセスで複数のスパイダーを実行可能
• Capybara gemのサポートですべてのイベントをサポートします
• JavaScriptの実行が制限に達した場合にブラウザを自動再起動します。
• リクエストエラーの自動処理
• プロセッサの複数のコアを活用し、簡単な方法で並列処理を実行できます。

コリー

Colly は 、Web スクレイピング ドメインの初心者でもスムーズ、高速、エレガントで使いやすいフレームワークです。 Colly を使用すると、必要に応じて、あらゆる種類のクローラー、スパイダー、スクレーパーを作成できます。これは主に、スクレイピングするデータが構造化されている場合に非常に重要です。

利点

• 1秒あたり1000以上のリクエストを処理可能
• 自動セッション処理と Cookie をサポート
• 同期、非同期、および並列スクレイピングをサポート
• 繰り返し実行する場合の Web スクレイピングを高速化するためのキャッシュのサポート
• robots.txt を理解し、不要なページのスクレイピングを防止します
• すぐに使える Google App Engine のサポート

Colly は、データ分析とマイニング アプリケーションの要件に適しています。

グラブラブ

Grablab は 本質的に拡張性が非常に高いです。これを使用すると、数行の単純な Web スクレイピング スクリプトから、100 万ページをスクレイピングする複雑な非同期処理スクリプトまでを構築できます。

利点

• 高い拡張性
• 100万ページを同時にスクレイピングするための並列処理と非同期処理をサポート
• 簡単に始めることができますが、複雑なタスクを作成するのに十分強力です
• APIスクレイピングのサポート
• あらゆるリクエストに応じた Spider の構築をサポート

Grablib には、リクエストからの応答を処理するためのサポートが組み込まれています。したがって、Web サービスを介したスクレイピングも可能になります。

美しいスープ

BeautifulSoup は、Python ベースの Web スクレイピング ライブラリです。これは主に HTML および XML Web スクレイピングに使用されます。 BeautifulSoup は通常、より優れた検索アルゴリズムとインデックス作成アルゴリズムを必要とする他のフレームワークの上で利用されます。たとえば、上で説明した Scrapy フレームワークは、依存関係の 1 つとして BeautifulSoup を使用します。

BeautifulSoup の利点は次のとおりです。

• 壊れた XML と HTML の解析をサポート
• この目的に使用できる効率的なパーサーのほとんど
• 他のフレームワークと簡単に統合
• 設置面積が小さいため軽量です
• 事前に構築されたフィルタリングおよび検索機能が付属しています

BeautifulSoap の学習に興味がある場合は、この オンライン コース をチェックしてください。

結論

お気づきかと思いますが、これらはすべて Python または Nodejs に基づいているため、開発者は下線プログラミング言語に精通している必要があります。これらはすべてオープンソースまたは無料なので、あなたのビジネスに何が役立つかを試してみてください。