


Scrapy vs. Sup Cantik: Mana yang lebih baik untuk projek anda?
Dengan perkembangan Internet yang semakin meningkat, perangkak web menjadi semakin penting. Perangkak web ialah program yang menggunakan pengaturcaraan untuk mengakses tapak web secara automatik dan mendapatkan data daripadanya. Scrapy dan Beautiful Soup ialah dua perpustakaan Python yang sangat popular di kalangan perangkak web. Artikel ini akan meneroka kebaikan dan keburukan kedua-dua perpustakaan dan cara memilih perpustakaan yang paling sesuai dengan keperluan projek anda.
Kebaikan dan Kelemahan Scrapy
Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang lengkap dan merangkumi banyak ciri lanjutan. Berikut ialah kelebihan dan kekurangan Scrapy:
Kelebihan
Rangka kerja berkuasa
Scrapy menyediakan banyak ciri yang kaya dan berkuasa, seperti perangkak yang diedarkan, pengehadan kadar automatik dan Sokongan untuk pelbagai format data, dsb.
Kecekapan Tinggi
Scrapy menggunakan rangka kerja rangkaian tak segerak Twisted, membolehkannya mengendalikan sejumlah besar permintaan dengan cekap. Pada masa yang sama, perisian tengah Spider dan Pipeline Scrapy sendiri boleh membantu pengguna memproses data.
Reka bentuk modular
Reka bentuk modular Scrapy membolehkan pembangun membuat, menguji dan mengkonfigurasi perangkak dengan mudah, dan ia boleh dikembangkan dan diselenggara dengan lebih mudah.
Dokumentasi lengkap
Scrapy mempunyai dokumentasi rasmi yang lengkap dan sokongan komuniti yang aktif.
Kelemahan
Kos pembelajaran yang tinggi
Bagi pemula, keluk pembelajaran Scrapy mungkin curam.
Konfigurasi yang rumit
Konfigurasi Scrapy memerlukan menulis banyak kod XML dan JSON, yang mungkin mengelirukan pada mulanya.
Kebaikan dan Kelemahan Sup Cantik
Sebaliknya, Beautiful Soup ialah perpustakaan penghurai yang lebih ringan dan fleksibel. Berikut adalah kelebihan dan kekurangan Sup Cantik:
Kelebihan
Mudah dipelajari dan digunakan
Berbanding dengan Scrapy, Sup Cantik mempunyai keluk pembelajaran yang lebih rata, menjadikannya lebih mudah untuk orang baru untuk bermula.
Fleksibiliti tinggi
API Beautiful Soup sangat mesra pengguna dan boleh mengendalikan kebanyakan sumber data dengan mudah.
Kod ringkas
Kod Beautiful Soup sangat mudah dan hanya memerlukan beberapa baris kod untuk menangkap dan menghuraikan data.
Kelemahan
Kekurangan Labah-labah dan Talian Paip
Sebaliknya, Beautiful Soup tidak mempunyai fungsi Spider dan Pipeline seperti Scrapy.
Lambat memproses tapak besar
Oleh kerana Sup Cantik ialah kaedah "cari dan kemudian ekstrak", apabila memproses tapak besar, berbilang gelung diperlukan dan kecekapannya lebih perlahan daripada Scrapy.
Scrapy vs. Sup Cantik: Bagaimana untuk memilih?
Apabila membuat keputusan untuk menggunakan Scrapy and Beautiful Soup, timbang projek dan keperluan anda sendiri. Jika anda perlu menghuraikan tapak yang besar atau ingin membina rangka kerja perangkak web yang lengkap, Scrapy ialah pilihan yang lebih baik. Walau bagaimanapun, jika projek anda lebih mudah dan perlu dilaksanakan dengan cepat, maka anda boleh memilih Sup Cantik.
Selain itu, gabungan kedua-dua perpustakaan ini juga boleh digunakan. Gunakan Scrapy untuk merangkak halaman web dan mengekstrak maklumat yang diperlukan, kemudian gunakan Beautiful Soup untuk menghuraikan dan mengekstrak. Melakukannya memerlukan yang terbaik dari kedua-dua dunia.
Akhir sekali, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa Scrapy dan Beautiful Soup berfungsi dengan baik dengan perpustakaan dan alatan lain dalam Python, seperti NumPy dan Pandas. Pustaka yang anda pilih bergantung terutamanya pada keperluan khusus anda, saiz data dan pilihan peribadi.
Kesimpulan
Ringkasnya, Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang berkuasa dengan banyak ciri lanjutan, seperti perangkak teragih, pengehadan kadar dan sokongan format data. Beautiful Soup ialah pustaka penghurai yang ringan, mudah dipelajari dan mudah digunakan sesuai untuk merangkak dan menghuraikan data ringkas. Apabila anda memilih Sup Scrapy dan Cantik, anda perlu menimbang keperluan projek dan jadual masa anda untuk memutuskan dengan lebih baik perpustakaan mana yang terbaik untuk projek anda.
Atas ialah kandungan terperinci Scrapy vs. Sup Cantik: Mana yang lebih baik untuk projek anda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Scrapy melaksanakan rangkak artikel dan analisis akaun awam WeChat WeChat ialah aplikasi media sosial yang popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dan akaun awam yang dikendalikan di dalamnya juga memainkan peranan yang sangat penting. Seperti yang kita sedia maklum, akaun awam WeChat adalah lautan maklumat dan pengetahuan, kerana setiap akaun awam boleh menerbitkan artikel, mesej grafik dan maklumat lain. Maklumat ini boleh digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti laporan media, penyelidikan akademik, dsb. Jadi, artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak dan menganalisis artikel akaun awam WeChat. Scr

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python sumber terbuka yang boleh mendapatkan data daripada tapak web dengan cepat dan cekap. Walau bagaimanapun, banyak tapak web menggunakan teknologi pemuatan tak segerak Ajax, menjadikannya mustahil untuk Scrapy mendapatkan data secara langsung. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan Scrapy berdasarkan pemuatan tak segerak Ajax. 1. Prinsip pemuatan tak segerak Ajax Pemuatan tak segerak Ajax: Dalam kaedah pemuatan halaman tradisional, selepas pelayar menghantar permintaan kepada pelayan, ia mesti menunggu pelayan mengembalikan respons dan memuatkan keseluruhan halaman sebelum meneruskan ke langkah seterusnya.

Scrapy ialah rangka kerja perangkak berasaskan Python yang boleh mendapatkan maklumat berkaitan dengan cepat dan mudah di Internet. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan kes Scrapy untuk menganalisis secara terperinci cara merangkak maklumat syarikat di LinkedIn. Tentukan URL sasaran Mula-mula, kita perlu menjelaskan dengan jelas bahawa sasaran kita ialah maklumat syarikat di LinkedIn. Oleh itu, kita perlu mencari URL halaman maklumat syarikat LinkedIn. Buka laman web LinkedIn, masukkan nama syarikat dalam kotak carian, dan

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang berkuasa yang boleh digunakan untuk mendapatkan sejumlah besar data daripada Internet. Walau bagaimanapun, apabila membangunkan Scrapy, kami sering menghadapi masalah merangkak URL pendua, yang membuang banyak masa dan sumber serta menjejaskan kecekapan. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman Scrapy untuk mengurangkan rangkak URL pendua dan meningkatkan kecekapan perangkak Scrapy. 1. Gunakan atribut start_urls dan allowed_domains dalam perangkak Scrapy untuk

Menggunakan Selenium dan PhantomJSScrapy dalam perangkak Scrapy Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang sangat baik di bawah Python dan telah digunakan secara meluas dalam pengumpulan dan pemprosesan data dalam pelbagai bidang. Dalam pelaksanaan perangkak, kadangkala perlu untuk mensimulasikan operasi penyemak imbas untuk mendapatkan kandungan yang dibentangkan oleh tapak web tertentu Dalam kes ini, Selenium dan PhantomJS diperlukan. Selenium mensimulasikan operasi manusia pada penyemak imbas, membolehkan kami mengautomasikan ujian aplikasi web

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang berkuasa yang boleh membantu kami mendapatkan data di Internet dengan cepat dan fleksibel. Dalam proses merangkak sebenar, kami sering menghadapi pelbagai format data seperti HTML, XML dan JSON. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Scrapy untuk merangkak ketiga-tiga format data ini masing-masing. 1. Merangkak data HTML dan mencipta projek Scrapy Pertama, kita perlu membuat projek Scrapy. Buka baris arahan dan masukkan arahan berikut: scrapys

Memandangkan aplikasi Internet moden terus berkembang dan meningkat dalam kerumitan, perangkak web telah menjadi alat penting untuk pemerolehan dan analisis data. Sebagai salah satu rangka kerja perangkak paling popular dalam Python, Scrapy mempunyai fungsi yang berkuasa dan antara muka API yang mudah digunakan, yang boleh membantu pembangun merangkak dan memproses data halaman web dengan cepat. Walau bagaimanapun, apabila berhadapan dengan tugas merangkak berskala besar, satu contoh perangkak Scrapy mudah dihadkan oleh sumber perkakasan, jadi Scrapy biasanya perlu disimpan dalam bekas dan digunakan ke bekas Docker.

Dengan perkembangan Internet, orang ramai semakin bergantung kepada Internet untuk mendapatkan maklumat. Bagi pencinta buku, Douban Books telah menjadi platform yang sangat diperlukan. Di samping itu, Douban Books juga menyediakan banyak penilaian dan ulasan buku, membolehkan pembaca memahami buku dengan lebih komprehensif. Walau bagaimanapun, mendapatkan maklumat ini secara manual adalah sama dengan mencari jarum dalam timbunan jerami Pada masa ini, kita boleh menggunakan alat Scrapy untuk merangkak data. Scrapy ialah rangka kerja perangkak web sumber terbuka berdasarkan Python, yang boleh membantu kami dengan cekap
