BeautifulSoup ile Scrapy Farkı: Kütüphane mi, Tarama Çatısı mı?
BeautifulSoup ile Scrapy aynı işin farklı büyüklükteki parçalarını üstlenir: biri yalnız HTML'i okur, diğeri sayfaları indirip izler, veriyi temizler ve dosyaya yazar. Seçim, kaç sayfa taradığınıza, işin tekrarlanıp tekrarlanmayacağına ve kodun ne kadar büyüyeceğine göre değişir.
Bir bakışta
- BeautifulSoup sayfa indirmez, yalnız elindeki işaretlemeyi çözümler. Sayfayı getirmek için requests gibi ayrı bir kütüphane ve kendi döngünüz gerekir.
- Scrapy istekleri eşzamansız yönetir, çok sayfada hızlıdır. Bir isteğin bitmesini beklemeden diğerlerini gönderir; başarısız istek diğerlerini durdurmaz.
- Tek seferlik küçük işlerde BeautifulSoup, düzenli ve büyük taramalarda Scrapy uygundur. Ara bölgede karar, işin tekrarlanma sıklığına ve bakım yüküne göre verilir.
- İkisi de tarayıcı gibi JavaScript çalıştırmaz. Dinamik içerikte önce verinin geldiği isteği bulmak, olmazsa tarayıcı otomasyonuna geçmek önerilir.
Aynı amaç, farklı kapsam
Web kazımanın amacı, sayfalarda insan için yazılmış bilgiyi tabloya ya da veritabanına aktarılabilir yapılandırılmış veriye çevirmektir. Bu iş birkaç parçadan oluşur: sayfayı indirmek, HTML içinde aranan öğeyi bulmak, değeri temizlemek, sonraki sayfaya geçmek ve sonucu kaydetmek. BeautifulSoup ve Scrapy'nin farkı, bu parçalardan kaçını üstlendiğindedir.
BeautifulSoup belgeleri kendini "HTML ve XML dosyalarından veri çekmek için bir Python kütüphanesi" olarak tanımlar. Kütüphaneye bir metin ya da açık bir dosya verirsiniz, o da bunu aranabilir bir ağaca çevirir. Sayfayı internetten getirmek, istekler arasında beklemek, hata olursa yeniden denemek ve sonucu yazmak sizin kodunuzun işidir.
Scrapy ise belgelerinde "web sitelerini taramak ve yapılandırılmış veri çıkarmak için bir uygulama çatısı" olarak tanımlanır. İndirme, zamanlama, bağlantı izleme, CSS ve XPath seçicileri, veriyi işleyen ardışık adımlar ve farklı biçimlerde dışa aktarma çatının içinde gelir. Siz yalnız neyin, nereden ve nasıl çıkarılacağını tanımlarsınız.
BeautifulSoup tek bir katmanı, Scrapy tüm zinciri üstlenir
- İndirme ve zamanlamaBeautifulSoup'ta yok, requests ve kendi döngünüz gerekir; Scrapy'de çatının içinde, eşzamansız.
- Ayrıştırma ve seçmeBeautifulSoup'un asıl işi; Scrapy'de CSS ve XPath seçicileriyle yapılır.
- Temizleme ve kayıtBeautifulSoup'ta kendi kodunuz; Scrapy'de item pipeline ve dışa aktarma ayarlarıyla.
Ölçüt ölçüt fark
İki aracı yan yana koyarken şu ölçütler belirleyicidir:
- Tür: BeautifulSoup: ayrıştırma kütüphanesi. / Scrapy: proje yapısı olan tarama çatısı.
- İndirme: BeautifulSoup: kendisi indirmez, requests gibi bir kütüphaneyle birlikte kullanılır. / Scrapy: istekleri kendisi gönderir ve sıraya koyar.
- Hız ve eşzamanlılık: BeautifulSoup + requests: varsayılan olarak sayfalar tek tek, sırayla indirilir. / Scrapy: istekler eşzamansız işlenir, alan adı başına eşzamanlılık sınırı ayarlanabilir.
- Nazik tarama: BeautifulSoup tarafında bekleme süresini, robots.txt kontrolünü ve yeniden denemeyi siz yazarsınız. / Scrapy'de indirme gecikmesi, otomatik yavaşlatma ve robots.txt desteği hazır ayarlardır.
- Öğrenme eğrisi: BeautifulSoup birkaç satırla sonuç verir, Python'a yeni başlayan için anlaşılırdır. / Scrapy'de proje yapısını, spider, item ve pipeline kavramlarını öğrenmek gerekir.
- Çıktı: BeautifulSoup'ta dosyaya yazmayı siz kurarsınız. / Scrapy, sonuçları komut satırı seçeneğiyle farklı biçimlerde dışa aktarabilir.
Kısacası BeautifulSoup esneklik ve sadelik, Scrapy ölçek ve düzen sunar.
Aynı işi iki araçla düşünmek
Bir e-ticaret analistinin, rakip bir sitenin kategori sayfalarındaki ürün adlarını ve listelenen bilgileri düzenli olarak toplamak istediğini düşünün. BeautifulSoup ile yaklaşım şöyledir: requests ile ilk kategori sayfası indirilir, BeautifulSoup ile ürün kartları seçilir, her karttan ad ve bağlantı alınır, "sonraki sayfa" bağlantısı bulunur ve bir döngüyle aynı işlem tekrarlanır. İstekler arasına bekleme, hata yakalama ve CSV'ye yazma da elle eklenir. Küçük bir katalog için bu kısa ve anlaşılır bir betiktir.
Aynı iş Scrapy ile bir spider sınıfı olarak yazılır. Başlangıç adresi tanımlanır, parse yönteminde ürün kartları seçilip her biri yield ile döndürülür, sonraki sayfa bağlantısı response.follow ile kuyruğa eklenir. Bekleme, eşzamanlılık ve dışa aktarma ayar dosyasından yönetilir.
Katalog büyüdükçe, iş her hafta tekrarlandıkça ve birden fazla site eklendikçe fark belirginleşir: BeautifulSoup betiği giderek kendi küçük çatısına dönüşür, Scrapy projesi ise aynı yapıyla büyümeye devam eder.
JavaScript ile yüklenen sayfalar
Sık karşılaşılan bir yanlış beklenti, Scrapy'nin "daha güçlü" olduğu için JavaScript ile yüklenen içeriği okuyacağıdır. İki araç da sunucudan gelen ham yanıtla çalışır; tarayıcı gibi sayfadaki betikleri çalıştırmaz. Sayfa kaynağında görünmeyen ama tarayıcıda görünen veri, iki araçta da bulunamaz.
Scrapy belgeleri bu durumda önce verinin kaynağını bulmayı önerir: tarayıcının ağ aracıyla, sayfanın veriyi hangi istekle aldığına bakmak ve o isteği doğrudan yeniden üretmek. Bu yol, ayrıştırması kolay, eksiksiz ve yapılandırılmış veri verir; çoğu zaman HTML kazımaktan daha sağlamdır. Aynı yaklaşım BeautifulSoup ve requests ile de uygulanabilir.
İsteği yeniden üretmek mümkün olmadığında tarayıcı otomasyonu gerekir. Scrapy belgeleri bu iş için Playwright'ı ve Scrapy bileşenleriyle daha iyi bütünleşen scrapy-playwright eklentisini anlatır. BeautifulSoup tarafında da Selenium ya da Playwright ile sayfa açılıp oluşan HTML BeautifulSoup'a verilebilir. Her iki durumda tarama yavaşlar; bu yüzden tarayıcı otomasyonu ilk değil, son çaredir.
Projeye göre seçim
Seçimi araçların ününe göre değil, işin şekline göre yapın. Tek bir sayfadan ya da az sayıda sayfadan bir kez veri alacaksanız, BeautifulSoup ile yazılmış kısa bir betik en hızlı yoldur; proje kurmaya değmez. Jupyter defterinde keşif yaparken de BeautifulSoup, sonucu adım adım görmeyi kolaylaştırır.
Çok sayıda sayfayı tarayacak, işi düzenli aralıklarla çalıştıracak ya da birden fazla siteyi aynı yapıyla yönetecekseniz Scrapy'nin hazır altyapısı, kendi yazacağınız bekleme, yeniden deneme ve kayıt kodundan daha güvenilirdir. Ekipte birden fazla kişinin aynı tarayıcı üzerinde çalışacağı durumlarda da Scrapy'nin standart proje yapısı ortak bir dil sağlar.
Her iki durumda da önce sitenin kullanım koşullarını ve robots.txt dosyasını okuyun, sunucuyu yormayacak bir hız belirleyin ve kişisel veri içeren sayfalarda hukuki sınırları gözetin.
Projenin ölçeği ve tekrarı, aracı belirler
- Az sayıda sayfa, tek seferlik işrequests ve BeautifulSoupKısa betik yeterlidir, proje kurmaya gerek yoktur.
- Çok sayfa ya da düzenli tekrarScrapyEşzamanlılık, bekleme ve dışa aktarma hazır gelir.
- Veri JavaScript ile yükleniyorÖnce verinin geldiği isteği bulunOlmazsa Playwright ile tarayıcı otomasyonu düşünülür.
- Karmaşık HTML, Scrapy projesiScrapy içinde BeautifulSoupYanıt metni BeautifulSoup'a verilip çözümlenebilir.
İkisini birlikte kullanmak
BeautifulSoup ile Scrapy birbirini dışlamaz. Scrapy'nin parse yönteminde gelen yanıtın metni BeautifulSoup'a verilip çözümlenebilir. Bu, özellikle bozuk ya da düzensiz HTML'de ya da ekip BeautifulSoup'un find ve select yöntemlerine alışkın olduğunda işe yarar. Bu durumda Scrapy indirme, kuyruk ve kayıt işini, BeautifulSoup da sayfa içi arama işini üstlenir.
Bir başka yaygın düzen, aşamalı geçiştir: veri kaynağı önce BeautifulSoup ile hızlıca keşfedilir, hangi öğelerin hangi seçicilerle alınacağı netleşir, iş kalıcı hale gelince aynı seçiciler bir Scrapy spider'ına taşınır. Keşif hızlı kalır, kalıcı iş düzenli bir yapıya kavuşur.
Birlikte kullanırken bir noktaya dikkat edin: BeautifulSoup'un ayrıştırma hızı, Scrapy'nin kendi seçicilerine göre çok büyük sayfa hacminde fark yaratabilir. Hacim büyükse darboğazın ayrıştırmada mı indirmede mi olduğunu ölçerek karar verin.
Mindset programlarında web kazıma
Data Science Bootcamp'teki Veri Edinimi ve Çıkartma modülleri, HTML yapısını anlamayı, BeautifulSoup ve Selenium ile web kazımayı, JavaScript ile yüklenen verilerle başa çıkmayı ve web kazımanın etik boyutunu ele alır. Bu çerçeve, analistin hangi aracı ne zaman seçeceğine karar verebilmesini sağlar.
Python ile Web Scraping ve Veri Toplama eğitimi doğrudan bu alana odaklanır; Python ile Programlama Eğitimi ise iki aracı kullanmak için gereken temel dil bilgisini verir.
İlgili Mindset programı
Data Science Bootcamp
Sık sorulan sorular
BeautifulSoup ile lxml aynı şey mi?
Hayır. lxml, HTML ve XML'i çözümleyen hızlı bir ayrıştırıcı kütüphanedir. BeautifulSoup ise ayrıştırıcının üzerinde çalışan, aramayı ve gezinmeyi kolaylaştıran bir arayüzdür ve Python'un yerleşik html.parser'ı, lxml ya da html5lib ile birlikte kullanılabilir. Yani lxml, BeautifulSoup'un altında motor olarak çalışabilir.
Scrapy ile giriş gerektiren sayfalar taranabilir mi?
Teknik olarak Scrapy form gönderebilir ve oturum çerezlerini taşıyabilir, bu yüzden oturum açılan sayfalara erişmek mümkündür. Ancak giriş gerektiren alanlar genellikle kullanım koşullarıyla korunur ve içerikleri kişisel ya da ticari açıdan hassas olabilir. Böyle bir işe başlamadan önce sitenin izni olup olmadığını ve resmî bir API sunup sunmadığını kontrol edin.
Scrapy Jupyter defterinde çalıştırılabilir mi?
Çalıştırılabilir ama doğal ortamı değildir. Scrapy, komut satırından çalışan bir proje yapısı ve kendi olay döngüsüyle tasarlanmıştır; defter içinde yeniden başlatma gibi durumlarda sorun çıkarabilir. Keşif aşamasında Scrapy'nin etkileşimli kabuğu ya da BeautifulSoup kullanmak, kalıcı tarayıcıyı ise proje olarak komut satırından çalıştırmak daha rahattır.
Hangisi engellenmeye karşı daha dayanıklı?
Engellenme aracın adından değil, tarama davranışından kaynaklanır. Çok hızlı ve sık istek, aynı kaynaktan gelen yoğun trafik ve robots.txt kurallarının yok sayılması iki araçta da engellemeye yol açar. Scrapy'nin hazır gecikme ve otomatik yavaşlatma ayarları nazik taramayı kolaylaştırır; BeautifulSoup ile aynı davranışı kendi kodunuzla kurmanız gerekir.
API varsa kazıma yapmalı mıyım?
Genellikle hayır. Site resmî bir API sunuyorsa veri yapılandırılmış biçimde, kullanım koşulları belli olarak gelir ve sayfa tasarımı değiştiğinde kodunuz bozulmaz. Kazıma, API olmadığında ya da API'nin vermediği bir bilgiye ihtiyaç duyduğunuzda başvurulan yoldur ve bu durumda da sitenin koşullarına uymak gerekir.