Los lenguajes de programación Go y Python son dos lenguajes muy populares para el Scraping web gracias a sus numerosas ventajas únicas. Por ejemplo, la eficiencia en el rendimiento de Go, su sólido soporte para la concurrencia y su robusta biblioteca estándar lo hacen ideal para tareas de Scraping web que requieren alta velocidad y el manejo de múltiples tareas simultáneamente.
Por el contrario, la facilidad de uso de Python, su amplio ecosistema de bibliotecas y el gran apoyo de la comunidad lo hacen ideal para la creación rápida de prototipos y para los principiantes en el Scraping web.
Tanto si priorizas el rendimiento y la escalabilidad como la facilidad de uso y el apoyo de la comunidad, ambos lenguajes proporcionan herramientas fiables y eficaces para las tareas de Scraping web.
En este artículo, compararemos Go y Python para el Scraping web. Analizaremos específicamente su rendimiento, su capacidad para manejar sitios web y escenarios complejos, y las bibliotecas disponibles en cada lenguaje.
¿Qué es Go?
Go es un lenguaje de tipado estático y compilado, lo que le proporciona las ventajas de rendimiento de los lenguajes compilados. También cuenta con inferencia de tipos y una sintaxis optimizada, cuyo objetivo es ofrecer una experiencia de programación más cercana a la de los lenguajes de tipado dinámico.
Go es ideal para el Scraping web cuando se necesita un alto rendimiento y escalabilidad, ya que garantiza la obtención rápida de los datos. La robusta biblioteca estándar de Go facilita el desarrollo web, la manipulación de datos y la creación de redes, componentes clave en las operaciones de Scraping web.
Go cuenta con una sólida comunidad y el respaldo corporativo de Google. Esto garantiza que siga evolucionando y mejorando. Si te interesa el Scraping web con Go, lee este tutorial sobre Scraping web con Go.
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y de uso general. Destaca en el Scraping web debido a su amplia biblioteca estándar y su tipado dinámico. Además, su rico ecosistema de bibliotecas de terceros permite una extracción y manipulación de datos eficiente.
Aunque la naturaleza interpretada de Python puede comprometer el rendimiento, su rápido prototipado lo convierte a menudo en la opción preferida para las tareas de Scraping web. Si te interesa saber más, lee el tutorial Web Scraping con Python.
Una de las mayores fortalezas de Python es su amplia y activa comunidad, que contribuye a un ecosistema de bibliotecas y marcos en constante crecimiento. Esto reduce la cantidad de código que los desarrolladores deben escribir desde cero.
Go frente a Python para tareas de Scraping web
En la siguiente comparación, se evaluarán Go y Python en función de tres criterios: rendimiento, capacidad para manejar sitios web/escenarios complejos y bibliotecas disponibles.
En cuanto al rendimiento, se analizará la velocidad y la eficiencia de cada lenguaje en la ejecución de tareas de Scraping web, teniendo en cuenta factores como el tiempo de compilación y la compatibilidad con la concurrencia.
La evaluación de su capacidad para manejar sitios web y escenarios complejos muestra lo bien que cada lenguaje puede navegar por estructuras de sitios web intrincadas, gestionar cookies y tratar con solicitudes AJAX o contenido cargado dinámicamente.
Por último, el examen de la disponibilidad y la solidez de las bibliotecas de cada lenguaje se centra en cómo estas herramientas preconstruidas pueden ayudar en el proceso de Scraping web, haciéndolo más fácil, más eficiente y con más funciones.
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Rendimiento
En lo que respecta al rendimiento, Go es especialmente útil para tareas de Scraping web que requieren alta velocidad y eficiencia. Traduce el código fuente a código máquina por adelantado, lo que generalmente da como resultado una ejecución más rápida. Por el contrario, en un lenguaje interpretado como Python, el código fuente se traduce sobre la marcha durante la ejecución, lo que a menudo da como resultado un rendimiento más lento.
Además, la naturaleza compilada de Go lo hace muy eficiente en términos de uso de CPU y memoria. Esta característica permite a Go manejar fácilmente tareas de Scraping web a gran escala. Otra ventaja de Go es su soporte integrado para la concurrencia a través de goroutines. Esto lo hace eficiente para tareas que implican realizar múltiples solicitudes de red simultáneamente, un requisito común en el Scraping web.
El modelo de concurrencia de Go se inspira en los procesos secuenciales comunicantes (CSP), lo que permite la gestión de múltiples tareas sin la complejidad de los modelos de subprocesos tradicionales. Esto resulta especialmente útil cuando se extraen datos de sitios web que tienen funciones de limitación de velocidad o cuando se necesita extraer datos de varias páginas rápidamente.
La biblioteca estándar de Go también ofrece paquetes para una programación de red y una manipulación de datos eficientes. Por ejemplo, el paquete HTTP es altamente personalizable y está optimizado para la velocidad, lo que facilita la creación de Scrapers web rápidos y eficientes.
Capacidad para manejar sitios web/escenarios complejos
Las ventajas de Go en el Scraping web no se limitan a su rendimiento y características de concurrencia. La biblioteca estándar de Go también incluye paquetes completos para gestionar solicitudes HTTP, realizar parseo de HTML y XML, y gestionar cookies y sesiones.
Además, el paquete encoding/JSON simplifica el proceso de codificación y descodificación de datos JSON, un requisito común al interactuar con los servicios web modernos. Esto facilita la navegación por estructuras web complejas, la gestión de interacciones con estado e incluso el tratamiento de solicitudes AJAX o contenido cargado dinámicamente. Por ejemplo, el paquetenet/http proporciona un cliente HTTP personalizable que se puede utilizar para gestionar cookies, configurar encabezados y manejar redireccionamientos. Esto proporciona al usuario un alto grado de control sobre las interacciones web.
Cuando se trata de manejar escenarios complejos, una de las características más destacadas de Go es su soporte integrado para la concurrencia a través de goroutines. Esto es especialmente útil cuando se trata de sitios web que emplean limitación de velocidad o requieren interacciones asíncronas. El usuario puede generar fácilmente múltiples goroutines para realizar tareas como obtener simultáneamente varias páginas o esperar a que se carguen ciertos elementos. Esto hace que Go sea eficiente para tareas de scraping que involucran datos en tiempo real, múltiples fuentes de datos o secuencias de navegación complejas.
Además, los sólidos mecanismos de tipado y gestión de errores de Go pueden ser útiles cuando se trata de escenarios de scraping complejos, como el scraping de sitios web con contenido cargado con AJAX, que requiere la gestión de la carga de datos asíncronos. El sistema de tipos estáticos del lenguaje puede detectar errores en tiempo de compilación, lo que reduce la probabilidad de errores en tiempo de ejecución al navegar por sitios web complejos.
Bibliotecas disponibles
El ecosistema de Go no es tan extenso como el de Python en lo que respecta al Scraping web, pero está creciendo de forma constante.
Para el parseo de HTML, bibliotecas como goquery y colly son opciones populares. goquery se inspira en jQuery y permite recorrer y manipular fácilmente documentos HTML. Por su parte, la biblioteca colly es una potente herramienta diseñada específicamente para el Scraping web y el rastreo web. Ofrece una API limpia y una variedad de funciones, como limitación de velocidad, almacenamiento en caché y gestión automática de reintentos.
Otra biblioteca destacada es chromedp. Se utiliza para controlar navegadores mediante el protocolo Chrome DevTools y es especialmente útil para extraer datos de sitios web que dependen en gran medida de JavaScript para cargar o mostrar contenido.
Más allá de las bibliotecas más utilizadas, como net/http, colly, goquery y chromedp, también existe jaeles, que está orientada a las pruebas de seguridad, pero que puede adaptarse a escenarios complejos de Scraping web que requieren sondeos o interacciones avanzadas.
Python
Rendimiento
Si bien Go es conocido por su impresionante velocidad de ejecución, Python tiene sus propias ventajas de rendimiento únicas, especialmente cuando se trata de tareas que dependen más de la E/S que de la CPU. Por ejemplo, en escenarios de Scraping web, a menudo se dedica más tiempo a esperar respuestas de la red que a realizar operaciones que requieren un uso intensivo de la CPU. En este escenario, la velocidad de ejecución bruta del lenguaje de programación pierde importancia. El bloqueo global del intérprete (GIL) de Python puede obstaculizar el rendimiento en tareas vinculadas a la CPU, pero por lo general no supone un problema significativo para actividades vinculadas a la E/S, como el Scraping web.
Python también ofrece varias formas de mejorar el rendimiento, como la programación multihilo y asíncrona. Sus bibliotecas permiten operaciones de E/S asíncronas y permiten al usuario gestionar simultáneamente múltiples solicitudes de red. Esto es especialmente útil para tareas de Scraping web que requieren la obtención de datos de múltiples páginas o fuentes simultáneamente.
Capacidad para manejar sitios web/escenarios complejos
Gracias al amplio ecosistema de bibliotecas y marcos especializados de Python, puede manejar escenarios complejos de Scraping web. Sus bibliotecas facilitan el parseo de documentos HTML y XML, la navegación por el DOM y la extracción de los datos necesarios.
Además, estas bibliotecas tienen funciones integradas para gestionar cookies, manejar sesiones y procesar solicitudes AJAX, lo que ofrece una experiencia optimizada. La naturaleza dinámica y la facilidad de uso de Python también facilitan la adaptación de los scripts de Scraping web para manejar escenarios complejos.
Por ejemplo, se pueden integrar fácilmente scripts de Python con controladores web como Selenium para interactuar con sitios web de una manera que imita el comportamiento humano, como desplazarse por las páginas, rellenar formularios o incluso realizar la Resolución de CAPTCHA. Esto es especialmente valioso cuando se trata de sitios web que emplean técnicas sofisticadas para disuadir el acceso automatizado.
Bibliotecas disponibles
Python cuenta con un rico ecosistema de bibliotecas y marcos diseñados específicamente para el Scraping web. Una de las bibliotecas más conocidas es Beautiful Soup, que proporciona expresiones idiomáticas de Python para iterar, buscar y modificar árboles de parseo de HTML o XML. A menudo se utiliza junto con la biblioteca Requests, una biblioteca HTTP sencilla pero potente para enviar solicitudes HTTP y gestionar respuestas.
Scrapy es otro marco de trabajo completo para el Scraping web que proporciona todas las herramientas necesarias para extraer datos de sitios web y procesarlos. Ofrece funciones como el manejo de cookies, la suplantación de agentes de usuario y el manejo de redireccionamientos, lo que lo convierte en una opción sólida para tareas de Scraping web más complejas. Scrapy también permite solicitudes paralelas, lo que acelera significativamente el proceso de extracción de datos.
Para aquellos que buscan una alternativa ligera a Selenium, MechanicalSoup automatiza la navegación por sitios web y el rellenado de formularios sin necesidad de un navegador sin interfaz gráfica. El paquete es especialmente útil para tareas de Scraping web que no implican la ejecución de JavaScript del lado del cliente, lo que lo convierte en una opción más rápida y que consume menos recursos.
Pyppeteer es otra biblioteca para controlar navegadores sin interfaz gráfica, que ofrece una versión en Python de la popular biblioteca JavaScript Puppeteer.
Además de estas, Python cuenta con bibliotecas especializadas para el parseo y la manipulación de datos, como lxml para el parseo de XML y HTML, y pandas para la manipulación y el análisis de datos.
Conclusión
Tanto Go como Python ofrecen ventajas distintivas para el Scraping web. Go es una buena opción para tareas que requieren un alto rendimiento, eficiencia y la capacidad de manejar múltiples tareas simultáneamente. Su naturaleza compilada y su robusta biblioteca estándar lo hacen muy adecuado para tareas de Scraping web a gran escala y alta velocidad.
En comparación, Python es fácil de usar, gracias a su amplia gama de bibliotecas y marcos especializados. Python es especialmente adecuado para la creación rápida de prototipos y escenarios de Scraping web complejos. Tanto si eres un desarrollador principiante como experimentado, ambos lenguajes ofrecen herramientas fiables y eficaces para el Scraping web.
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