В этом видео мы сравним Scrapy и Beautiful Soup.
- мы собрали сложный материал по Python и объясняем его максимально просто в нашем телеграм канале с разбором кода.
- маст-хэв папка для Python разработчиков.
Гибкость
Scrapy: Архитектура Scrapy хорошо спроектирована так, чтобы настраивать промежуточное ПО для добавления наших собственных функциональных возможностей. Эта особенность помогает нам сделать наш проект более надежным и гибким.
Одним из самых больших преимуществ Scrapy является то, что мы можем очень легко перенести наш существующий проект в другой проект. Поэтому для больших / сложных проектов Scrapy - лучший выбор для разработки.
Если вашему проекту нужны прокси, конвейер данных, то Scrapy будет лучшим выбором.
Beautiful Soup: Когда речь идет о небольшом проекте, или о низкоуровневом сложном проекте Beautiful Soup может выполнить задачу довольно хорошо. Это помогает нам поддерживать наш код простым и гибким.
Если вы новичок, и хотите быстро что-то освоить, хотите выполнить операции по поиску в Интернете, то Beautiful Soup - лучший выбор.
Selenium: когда вы имеете дело с Javascript на сайте, Selenium будет лучшим выбором. но размер данных должен быть ограничен.
Производительность
Scrapy: самый быстрый из всех.
Beautiful Soup: довольно медленно выполняет определенную задачу, но мы можем преодолеть эту проблему с помощью концепции многопоточности, но программисту необходимо знать концепцию многопоточности очень хорошо. Это обратная сторона Beautiful Soup.
Selenium: он может работать довольно быстро, но не эквивалентно Scrapy.
Экосистема
Scrapy: у него хорошая экосистема, мы можем использовать прокси и VPN для автоматизации задач. Это одна из причин выбора библиотеки для сложных проектов. мы можем отправлять несколько запросов с нескольких прокси-адресов.
BeautifulSoup: эта библиотека имеет много зависимостей в экосистеме. Это один из недостатков этой библиотеки для сложного проекта
Selenium: у него хорошая экосистема для развития, но проблема в том, что мы не можем использовать прокси “из коробки“.
9 views
453
128
1 year ago 00:17:16 1
Работаем с JSON файлами. Чтение и запись JSON в
1 year ago 00:10:11 1
😱 Python ТОП 7 модулей из PyPi!
1 year ago 00:16:51 1
Уроки Arduino. Общение по Serial, парсинг данных, протоколы связи
1 year ago 00:14:38 1
. Урок 8. Аутентификация и авторизация
1 year ago 01:23:08 1
Кластеризация запросов семантического ядра - примеры и фишки
1 year ago 00:21:29 1
Telegram-бот + парсер на Python
1 year ago 00:22:53 1
Chat gpt 4 и Арсенкин: сбор маркерных запросов для key collector 4
1 year ago 00:08:58 1
Виртуальное окружение в Python | Менеджер пакетов PIP | Файл
1 year ago 00:14:24 1
Пишем реальный TELEGRAM бот на Python | БД + Парсинг
1 year ago 00:22:14 1
Social Lift. Подарки на 50$ и более. Авто-программа. Биржа аватаров. 3800$ за 1,5 месяца. Обзор
1 year ago 00:13:04 1
Всегда проверяйте наличие скрытого API при парсинге сайтов
1 year ago 00:22:35 1
Урок 9. Парсинг аудитории. Курс по таргетированной рекламе
1 year ago 00:10:06 8
Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4
1 year ago 00:05:27 7
Практика парсинга Python
1 year ago 00:05:59 7
Полный Гайд по парсингу на Python: Практика. Часть 2
1 year ago 00:17:14 1
Подбор ключевых запросов с google для любой страны/парсинг Google Adwords
1 year ago 07:03:09 1
Учим python за 7 часов! Уроки Python Полный курс обучения программированию на python с нуля
1 year ago 01:00:01 1
Урок настройка SEO, Рекламы, Авторекламы Wildberries с сервисом Marpla
1 year ago 00:07:01 2
Python с нуля | if __name__ == ’__main__’ | Зачем? И почему нужно использовать
1 year ago 00:11:03 1
Парсинг в Python за 10 минут!
1 year ago 00:23:05 1
Скрейпинг сайтов с помощью библиотек Beautifulsoup и Requests на Python
1 year ago 00:09:08 1
Парсинг на JAVASCRIPT за 10 мин!
1 year ago 00:42:38 1
Парсинг: Как собрать данные с динамических сайтов? Практический урок на примере Wildberries
1 year ago 00:05:39 2
Парсинг фотографий из поисковой выдачи на python (питон)