اسکرپینگ وب: JavaScript یا Python؟

تقریباً هر کسی که پروژه اسکرپینگ وب را آغاز می‌کند با یک پرسش روبه‌رو می‌شود: Python یا JavaScript؟ هر دو زبان این کار را به‌راحتی انجام می‌دهند و در هر دو سو ابزارهای بالغی وجود دارد. انتخاب درست به ساختار سایت‌های مقصد، سرنوشت داده پس از جمع‌آوری و زبانی که تیم شما از پیش می‌داند بستگی دارد.

در این نوشته دو زبان را روی یک کار یکسان مقایسه می‌کنیم، اکوسیستم ابزارها و رفتارشان در صفحه‌های پویا و در مقیاس بالا و بار استقرار و نگهداری را بررسی می‌کنیم و راهنمایی برای آسان‌تر شدن تصمیم ارائه می‌دهیم.

یک کار، دو زبان#

کار ساده است: دریافت HTML یک صفحه از طریق پروکسی و خواندن عنوان آن. هر دو نمونه زیر کار یکسانی انجام می‌دهند.

Python: کتابخانه Requests و Beautiful Soup#

pip install requests beautifulsoup4

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

PROXY = "http://user:pass@pr.proxynet.io:8000"

html = requests.get(
    "https://example.com",
    proxies={"http": PROXY, "https": PROXY},
    timeout=20,
).text

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
print(soup.select_one("h1").get_text(strip=True))

JavaScript (Node.js): کتابخانه fetch و Cheerio#

npm install undici cheerio

import { fetch, ProxyAgent } from "undici";
import * as cheerio from "cheerio";

const dispatcher = new ProxyAgent("http://user:pass@pr.proxynet.io:8000");

const html = await (await fetch("https://example.com", { dispatcher })).text();
const $ = cheerio.load(html);
console.log($("h1").first().text().trim());

همان‌طور که می‌بینید، برای یک صفحه ایستا هر دو زبان تقریباً با طول و منطق یکسان کار می‌کنند. حتی نحو انتخابگر هم یکی است: فراخوانی select_one در Beautiful Soup و $() در Cheerio هر دو انتخابگر CSS می‌پذیرند. تفاوت‌های اصلی با بزرگ‌تر شدن کار آشکار می‌شوند.

اکوسیستم ابزارها کنار هم#

هر دو ستون کامل‌اند؛ تفاوت در این است که کدام حلقه قوی‌تر است. در Python حلقه پردازش داده و در JavaScript حلقه مرورگر برجسته است.

جاهایی که Python قوی است#

• اکوسیستم پردازش داده. کتابخانه‌هایی مانند pandas و NumPy برای پاک‌سازی، تحلیل و خروجی گرفتن از داده جمع‌آوری‌شده بسیار بالغ‌اند. اگر خروجی کار اسکرپینگ به یک خط لوله تحلیل یا یادگیری ماشین می‌رود، Python انتخابی طبیعی است؛ در یک زبان می‌مانید.
• چارچوب آماده اسکرپینگ. Scrapy صف درخواست، تلاش دوباره، محدود کردن نرخ، خروجی گرفتن از داده و معماری لایه میانی (middleware) را در یک بسته ارائه می‌دهد. برای کارهای پیمایش بزرگ و تکرارشونده اسکلتی محکم فراهم می‌کند؛ چرخش پروکسی با یک لایه میانی افزوده می‌شود.
• گزینه‌های کلاینت HTTP. برای کارهای ساده Requests و برای هم‌زمانی بالا HTTPX یا AIOHTTP وجود دارد. تفاوت آن‌ها را در مقایسه HTTPX، Requests و AIOHTTP توضیح داده‌ایم.
• آسانی یادگیری. برای کسی که تازه برنامه‌نویسی را آغاز کرده، نحو Python معمولاً قابل‌فهم‌تر است؛ ساختار ناهمگام الزامی نیست و هنگام نیاز افزوده می‌شود.
• هماهنگی با تیم‌های علم داده. تیم‌های تحلیلگر و دانشمند داده بیشتر Python می‌دانند؛ اینکه کد اسکرپینگ به زبانی باشد که آن‌ها بتوانند بخوانند و تغییر دهند بار نگهداری را کم می‌کند.

جاهایی که JavaScript قوی است#

• صفحه‌های پویا. در سایت‌هایی که محتوا در مرورگر با JavaScript بارگذاری می‌شود، ابزارهایی لازم است که مرورگر را کنترل کنند. Puppeteer و Playwright پیشگامان این حوزه‌اند و در اکوسیستم Node.js پدید آمده‌اند. هم‌زبان بودن با کدی که درون صفحه اجرا می‌شود یعنی کدی که درون page.evaluate می‌نویسید با بقیه اسکریپت یک زبان است؛ اشکال‌زدایی آسان‌تر می‌شود.
• هم‌زمانی طبیعی. Node.js از ابتدا بر پایه حلقه رویداد ساخته شده است؛ منتظر ماندن هم‌زمان برای درخواست‌های زیاد شیوه کار پیش‌فرض این محیط است. در Python برای این کار asyncio و کتابخانه‌های سازگار لازم است.
• یک زبان با ابزارهای مرورگر. انتخابگر یا کدی را که در کنسول توسعه‌دهنده آزموده‌اید می‌توانید مستقیم به اسکریپت منتقل کنید.
• تیم‌های تمام‌پشته. اگر تیم شما از پیش برنامه وب را با JavaScript یا TypeScript می‌نویسد، نگهداری کد اسکرپینگ به همان زبان بار نگهداری را کم می‌کند و امکان اشتراک تعریف نوع‌ها را می‌دهد.
• چارچوب‌های نوینی مانند Crawlee. چارچوب‌هایی که پیمایشگرهای مبتنی بر HTTP و مرورگر را در یک رابط گرد می‌آورند و مدیریت نشست و پروکسی را درون‌ساخت ارائه می‌دهند در سمت Node.js بالغ شده‌اند.

جدول مقایسه#

محتوای پویا: نقطه اصلی جدایی#

انتخاب را اغلب نه زبان، بلکه نحوه بارگذاری صفحه مقصد تعیین می‌کند. اگر داده‌ای که می‌خواهید در کد منبع صفحه (در مرورگر «مشاهده منبع صفحه») وجود دارد، یک درخواست ساده HTTP کافی است و هر دو زبان کارتان را به‌سرعت انجام می‌دهند.

اگر داده پس از باز شدن صفحه با JavaScript بارگذاری می‌شود، دو گزینه وجود دارد:

1. یافتن درخواست API در پس‌زمینه. در سربرگ شبکه ابزارهای توسعه‌دهنده مرورگر ببینید صفحه داده را از کدام نشانی دریافت می‌کند. اغلب این نشانی مستقیم JSON برمی‌گرداند و دیگر به مرورگر نیازی ندارید. این روش هم سریع‌تر است و هم منابع کمتری مصرف می‌کند؛ در هر دو زبان به همان آسانی انجام می‌شود.
2. اجرای یک مرورگر واقعی. اگر API پیدا نشد یا تعامل پیچیده لازم است، از Playwright (در هر دو زبان موجود است)، Puppeteer (JavaScript) یا Selenium (Python) استفاده می‌شود.

خودکارسازی مرورگر دشواری‌های خودش را دارد: برای هر صفحه یک مرورگر واقعی اجرا می‌شود، مصرف حافظه و پردازنده چندین برابر یک درخواست HTTP است و محافظت‌های ضدربات به ردپای مرورگر نگاه می‌کنند. اینکه چرا کپچا فعال می‌شود را در نوشته Puppeteer و CAPTCHA و ابزارهای سمت Python را در نوشته‌های Selenium و Undetected ChromeDriver بررسی کرده‌ایم.

همان کار، با مرورگر#

برای خواندن همان عنوان در یک صفحه پویا در هر دو زبان می‌توان از Playwright استفاده کرد؛ نحو آن تقریباً یکسان است.

Python:

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(proxy={
        "server": "http://pr.proxynet.io:8000",
        "username": "user",
        "password": "pass",
    })
    page = browser.new_page()
    page.goto("https://example.com")
    print(page.locator("h1").first.inner_text())
    browser.close()

JavaScript:

import { chromium } from "playwright";

const browser = await chromium.launch({
  proxy: { server: "http://pr.proxynet.io:8000", username: "user", password: "pass" },
});
const page = await browser.newPage();
await page.goto("https://example.com");
console.log(await page.locator("h1").first().innerText());
await browser.close();

اینکه Playwright در هر دو زبان API یکسانی ارائه می‌دهد، تصمیم درباره زبان به خاطر خودکارسازی مرورگر را بی‌مورد می‌کند. تفاوت در این است که داده‌ای که از مرورگر بیرون می‌آید پس از آن به کجا می‌رود.

در مقیاس بالا چه تغییر می‌کند؟#

در کاری با صد صفحه تفاوت زبان احساس نمی‌شود. در صد هزار صفحه سه موضوع برجسته می‌شود:

• مدیریت هم‌زمانی. در Node.js طبیعی و در Python با asyncio. در هر دو سو باید هم‌زمانی را محدود کرد (سمافور، صف)؛ هم‌زمانی نامحدود سایت مقصد و سقف اتصال‌های خود شما را تحت فشار می‌گذارد.
• حافظه. در اسکرپینگ مبتنی بر مرورگر، مصرف حافظه نه از زبان بلکه از مرورگر می‌آید. در اسکرپینگ مبتنی بر HTTP هر دو زبان سبک‌اند.
• خطا و تلاش دوباره. برای خطاهای شبکه، پاسخ‌های 429 و خطاهای پروکسی، تلاش دوباره با انتظار نمایی در هر دو زبان دستی یا با کمک چارچوب نوشته می‌شود. Scrapy و Crawlee این را درون‌ساخت ارائه می‌دهند.

اما موضوع چهارمی که در مقیاس بالا تعیین‌کننده است هیچ ربطی به زبان ندارد: دسترسی.

بخش مستقل از زبان: دسترسی#

هر زبانی که انتخاب کنید، وقتی مقیاس بزرگ می‌شود با مشکل‌های یکسانی روبه‌رو می‌شوید: مسدود شدن IP، محدودیت نرخ و محتوایی که با مکان تغییر می‌کند. این مشکل‌ها نتیجه کد نیستند، بلکه نتیجه این‌اند که ترافیک از کجا و چگونه می‌آید.

• اگر صفحه‌های مستقل زیادی دریافت می‌کنید، پروکسی چرخشی با استفاده از IP متفاوت در هر درخواست بار را پخش می‌کند.
• در مقصدهای محافظت‌شده، پروکسی مسکونی که از نشانی‌های کاربران واقعی می‌آید با مانع کمتری روبه‌رو می‌شود؛ دلیلش را در نوشته تفاوت پروکسی مسکونی و دیتاسنتر توضیح داده‌ایم.
• در جریان‌های چندمرحله‌ای یا دارای ورود به حساب، پروکسی با نشست ثابت همان IP را در طول نشست حفظ می‌کند.
• اگر قیمت‌ها یا نتایج جستجو را در کشورهای مختلف مقایسه می‌کنید، IPهای دارای هدف‌گیری مکانی لازم است؛ جزئیات در صفحه‌های پایش سئو و SERP و پایش قیمت ما.

بهره گرفتن از مدل‌های هوش مصنوعی برای فهم محتوای صفحه نیز در هر دو زبان ممکن است؛ جایگاه آن در جریان اسکرپینگ را در نوشته اسکرپینگ وب با ⁦GPT-6 Astra⁩ بررسی کرده‌ایم. اینکه کدام داده در چه شرایطی قابل جمع‌آوری است نیز مستقل از زبان است؛ آن را در نوشته آیا اسکرپینگ وب قانونی است؟ بررسی کرده‌ایم.

کدام را انتخاب کنید؟#

• Python را انتخاب کنید: اگر برای خط لوله تحلیل داده، گزارش‌گیری یا یادگیری ماشین داده جمع می‌کنید؛ اگر برای کارهای پیمایش بزرگ و منظم چارچوبی مانند Scrapy می‌خواهید؛ اگر تیم شما Python می‌داند.
• JavaScript را انتخاب کنید: اگر مقصدهای شما بیشتر سایت‌های پویا و نیازمند مرورگرند؛ اگر تیم شما از پیش با Node.js یا TypeScript کار می‌کند؛ اگر کد اسکرپینگ بخشی از یک برنامه وب خواهد بود.

اگر مردد ماندید، با زبانی آغاز کنید که تیمتان بیش از همه به کار می‌برد. ابزارهای هر دو زبان به اندازه کافی بالغ‌اند؛ آنچه پروژه را به موفقیت می‌رساند معمولاً نه زبان، بلکه راهبرد درست دسترسی و مدیریت محکم خطاست.

راهنمای تصمیم#

پرسش‌های متداول#

از نظر کارایی کدام سریع‌تر است؟#

در اسکرپینگ بخش بزرگ زمان در شبکه، یعنی در انتظار پاسخ سرور، می‌گذرد. وقتی در هر دو زبان از کلاینت‌های ناهمگام استفاده شود، تفاوت تعیین‌کننده نیست. سرعت تجزیه صفحه هم در بیشتر پروژه‌ها گلوگاه نیست.

Playwright با کدام زبان بهتر است؟#

Playwright به‌طور رسمی برای JavaScript و TypeScript، Python، Java و .NET پشتیبانی می‌شود. ویژگی‌های تازه معمولاً نخست به نسخه Node.js می‌رسند، اما نسخه Python هم برای کارهای روزمره اسکرپینگ کامل است.

می‌توانم هر دو زبان را در یک پروژه به کار ببرم؟#

بله. مثلاً می‌توانید صفحه‌های پویا را با Node.js پیمایش کنید و داده خام را در یک صف بنویسید و کار تحلیل و پاک‌سازی را در سمت Python انجام دهید. صف یا پایگاه داده رابط طبیعی میان این دو دنیاست.

تفاوت Scrapy و Crawlee چیست؟#

هر دو چارچوب کامل اسکرپینگ‌اند. Scrapy مبتنی بر HTTP است و برای مرورگر افزونه لازم دارد؛ Crawlee پیمایشگرهای مبتنی بر HTTP و مرورگر را در یک رابط ارائه می‌دهد. Scrapy قدیمی‌تر است و اکوسیستمی گسترده دارد؛ Crawlee با پشتیبانی TypeScript و مدیریت نشست درون‌ساخت برجسته است.

برای اسکرپینگ از TypeScript استفاده کنم؟#

اگر تیم شما TypeScript می‌داند بله؛ تعریف طرح داده تجزیه‌شده به‌صورت نوع، تغییر نام فیلدها را در زمان کامپایل آشکار می‌کند. در اسکریپت‌های کوچک JavaScript ساده کافی است.

استفاده از پروکسی بسته به زبان تغییر می‌کند؟#

منطق یکسان است: نشانی پروکسی و اطلاعات ورود به کلاینت HTTP یا مرورگر داده می‌شود. نحو بسته به کتابخانه تغییر می‌کند؛ برای نمونه‌های Python نوشته چرخاندن پروکسی‌ها در Python و برای Node.js نوشته معادل cURL در JavaScript را ببینید.

جمع‌بندی#

Python وقتی پای پردازش داده جمع‌آوری‌شده و چارچوب‌های پیمایش بزرگ در میان است، و JavaScript در صفحه‌های پویا و خودکارسازی مرورگر برجسته است. در صفحه‌های ایستا هر دو زبان به یک اندازه خوب‌اند و به لطف Playwright خودکارسازی مرورگر هم تصمیم زبان را تعیین نمی‌کند. انتخاب هرچه باشد، با بزرگ شدن مقیاس، زیرساخت دسترسی تعیین‌کننده است. برای پروژه‌های بزرگ راهکارهای استخراج داده ما را ببینید.