Es gibt Tausende von Parsing-Bibliotheken. Welche eignen sich am besten zum Parsen von HTML-Code aus Websites?
Möglicherweise wissen Sie bereits, wie Sie HTML nutzen können, um Inhalte auf Ihrer Website anzuzeigen, aber wussten Sie auch, dass es Tools gibt, mit denen Sie die benötigten Daten extrahieren können, ohne selbst Code schreiben zu müssen? Diese Bibliotheken übernehmen alles – vom Abrufen von Seitentiteln und Meta-Beschreibungen bis hin zur Erkennung von Bildern, Links und sogar Telefonnummern und E-Mail-Adressen –, und das mit geringem oder gar keinem zusätzlichen Aufwand Ihrerseits.
Dieser Artikel gibt einen Überblick über die besten Parsing-Bibliotheken und enthält Empfehlungen, die davon abhängen, welche Arten von Inhalten Sie parsen möchten und welche Programmiersprache Ihre Website verwendet.
Was ist Parsing?
„Parsing“ ist ein anderer Begriff für die syntaktische Analyse, also den Vorgang, bei dem Teile eines Satzes – oder in unserem Fall – eine Codezeile analysiert werden. Wenn Sie HTML parsen, analysieren Sie Tags und Elemente auf einer Webseite und extrahieren Daten aus diesen.
Was versteht man unter dem Parsen von HTML?
Hypertext Markup Language (HTML) ist eine Computersprache, mit der Sie den Text einer Website formatieren. Sie können sie nur im Entwicklermodus sehen, doch HTML arbeitet im Hintergrund und gibt den aufrufenden Computern Anweisungen, wie der Text der Webseite angezeigt werden soll.
Parser zerlegen die HTML-Zeilen in kleinere Teile und weisen ihnen Tags zu, die der jeweiligen Kategorie entsprechen. Je nachdem, welche Parsing-Bibliothek Sie verwenden, können Sie verschiedene Tagging-Systeme nutzen und HTML aus verschiedenen Programmiersprachen für Websites parsen.
Sie sind beim Web-Scraping nützlich, da sie es Ihnen ermöglichen, große, schwer lesbare Websites in überschaubare Teile zu zerlegen. Wenn Sie herausfinden möchten, wie Ihre Lieblingsgeschäfte funktionieren, sollten Sie als ersten Schritt einen Blick auf deren HTML-Code werfen.
Was sind Parsing-Bibliotheken?
Parsing-Bibliotheken sind Frameworks zum Einlesen, Analysieren und Organisieren von Webdaten. Sie sind wie Schlüssel, die Codezeilen in verschiedene wertvolle Ergebnisse umwandeln. So benötigen Sie beispielsweise eine C#-Parsing-Bibliothek, um Daten von einer mit C# erstellten Website zu extrahieren und zu verarbeiten.
Im Folgenden untersuchen wir Parsing-Bibliotheken für einige der gängigsten Programmiersprachen, auf die Sie beim Web-Scraping stoßen können, darunter Java, Python, C# und JavaScript.
HTML-Analyse in Java.
Die meisten Entwickler wissen, dass Java eine beliebte Sprache für die Entwicklung von APIs und Backend-Systemen ist, doch nur wenigen ist vielleicht bewusst, dass sie sich auch beim Schreiben von Parsern als nützlich erweist. Derzeit befinden sich mehrere Java-Parsing-Bibliotheken in der Entwicklung, darunter Jsoup, Lagarto und HTMLCleaner. Sie können nun Ihre Kenntnisse der Java-Syntax nutzen, um Web-Scraping mit C# und Node.js durchzuführen. Jede dieser Sprachen bietet Entwicklern, die groß angelegte Anwendungen erstellen, ganz eigene Vorteile.
Jsoup
Jsoup ist eine Java-Bibliothek für die Arbeit mit realen Webseiten. Sie bietet eine komfortable API zum Extrahieren und Bearbeiten von Daten unter Verwendung der besten DOM-, CSS- und jQuery-ähnlichen Methoden.
Jsoup implementiert HTMLParser von Grund auf auf Basis von jsoup.dom. Sie können diesen Parser mit anderen gängigen Frameworks wie Xpath, JQuery usw. verwenden. Während Sie eine Webseite erstellen, können Sie diese ganz einfach in ein XML-Dokument umwandeln, Elemente daraus extrahieren und deren Inhalt mit nur wenigen Zeilen Code weiter bearbeiten.
Lagarto
Lagarto ist ein Tool zur Datenextraktion und ein Webcrawler. Es verfügt sowohl über Java- als auch über JavaScript-Implementierungen. Es kann Daten aus HTML-, XML-, CSV-, JSON- und OpenDocument-Tabellenkalkulationsdateien extrahieren. Lagarto richtet sich an Entwickler, die die volle Kontrolle über die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Inhalten wünschen. Die vorrangigen Entwicklungsziele waren Einfachheit und schnelle Entwicklung, jedoch nicht auf Kosten der Leistung oder Korrektheit. Dank der niedrigen Einstiegshürde von Lagarto können Entwickler mit begrenzter Erfahrung im Parsen schnell loslegen, indem sie ihre vorhandenen Kenntnisse über reguläre Ausdrücke oder CSS-Selektoren nutzen, um eigene Parser für benutzerdefinierte Eingabeformate zu erstellen oder sogar völlig neue Eingabeformate von Grund auf zu entwickeln.
HTMLCleaner
HTMCleaner ist ein Parser für Webinhalte, der eine CSS-ähnliche Syntax verwendet, um Daten aus HTML-Code zu extrahieren. Mit HTMCleaner können Sie Dokumente auf verschiedene nützliche Arten analysieren, bearbeiten und erneut analysieren. Im Vergleich zu Lagarto oder Jsoup bietet HTMCleaner keine API für benutzerdefiniertes Parsing; es dient ausschließlich der Extraktion von Daten aus HTML-Quellcode (seine Methoden ähneln jedoch eher der DOM-API). Diese Eigenschaft kann für Entwickler von Vorteil sein, die mehr Kontrolle über den Parsing-Prozess benötigen, als dies mit der DOM-API möglich ist. Der Hauptzweck von HTMLCleaner besteht darin, eine einfache Extraktion von Inhalten zu ermöglichen und gleichzeitig die Trennung zwischen Darstellung und Struktur (HTML) aufrechtzuerhalten. Das bedeutet, dass Sie Ihre Darstellungsschicht auf der Grundlage der bestehenden Dokumentstruktur aufbauen können.
HTML-Analyse in Python.
Die derzeit beliebtesten Python-Bibliotheken zum Parsen sind Scrapy, Beautiful Soup und lxml. Jede hat ihre Stärken und Schwächen; Sie sollten die Wahl entsprechend Ihren Anforderungen treffen. Die beste Option hängt davon ab, in welchen Sprachen Ihre Website programmiert ist, wie dynamisch sie ist, wie viele Seiten Sie auslesen müssen usw.
Scrapy
Scrapy ist leistungsstark und schnell; es unterstützt mehrere Programmiersprachen wie Python, Java und Ruby, doch das Erstellen eines Spiders für Scrapy kann sich als schwierig erweisen, wenn Sie noch keine Erfahrung mit Web-Scraping haben.
Beautiful Soup
Beautiful Soup eignet sich hervorragend für Anfänger, da es eine einfache Möglichkeit bietet, mithilfe regulärer Ausdrücke Daten aus einer HTML-Seite zu extrahieren. Darüber hinaus steht hinter Beautiful Soup eine aktive Community, die es leicht macht, Unterstützung zu erhalten.
LXML
Wenn Sie eine flexiblere Lösung wünschen, ist lxml eine hervorragende Wahl. Es handelt sich um einen C-basierten Web-Scraper-Parser, der XPath- und CSS-Selektoren für eine schnelle Analyse nutzt. Wenn Ihre Website in Sprachen wie PHP oder ASP erstellt wurde, könnte lxml eine gute Wahl sein. Auch wenn es nicht so einfach zu handhaben ist wie Beautiful Soup, können Sie für lxml benutzerdefinierte Regeln schreiben, falls Sie Funktionen benötigen, die über den Standardumfang hinausgehen. Darüber hinaus lässt es sich nahtlos in Nokogiri integrieren, was es noch leistungsfähiger und vielseitiger macht als Beautiful Soup. Dies hat jedoch seinen Preis: Es ist deutlich langsamer und schwieriger zu erlernen als BS oder Scrapy.
Wir empfehlen Ihnen, zunächst „Beautiful Soup“ auszuprobieren, wenn Sie noch keine Erfahrung mit Web-Scraping haben. Sobald Sie dann bereit für eine schnellere und fortgeschrittenere Lösung sind, probieren Sie „Scrapy“ aus. Falls Sie (aufgrund bestimmter geschäftlicher Anforderungen) keine andere Wahl haben, als mit einem XML-Dokument zu arbeiten, wird die Verwendung eines XML-Parsers die Arbeit vereinfachen.
HTML-Analyse in C#.
Es ist wichtig zu beachten, dass es nur wenige Optionen gibt, wenn Sie einen HTML-Parser für C# benötigen, und dass diese alle austauschbar sind. Wenn Sie es mit modernen Webseiten zu tun haben, stehen die Chancen gut, dass eine dieser Bibliotheken ohne großen Aufwand oder Probleme für Sie funktioniert. Wenn Ihre Aufgabe darin besteht, Daten aus älteren Websites zu extrahieren – wie beispielsweise solchen, die mit ASP Classic oder sogar JSP erstellt wurden –, wird die Sache etwas komplizierter und leider auch kniffliger.
AngleSharp
AngleSharp ist ein relativ neues Open-Source-Projekt, das derzeit in der Version 1.4.4 vorliegt und plattformübergreifende Unterstützung sowohl für Web-Clients als auch für Windows-Desktopanwendungen bietet. Es wird aktiv gepflegt, verfügt über einen umfangreichen Funktionsumfang und bietet eine benutzerfreundliche API.
Allerdings bietet AngleSharp nach wie vor keine Unterstützung für ältere Plattformen wie Silverlight oder JSP und verfügt nicht über einige der Zusatzfunktionen, die andere Bibliotheken bieten. So bietet es beispielsweise keine integrierte Verarbeitung von XML innerhalb seines Frameworks, was bedeutet, dass Sie einen weiteren Parser benötigen, um diesen Aspekt zu bewältigen, falls dies für Ihre Anwendung unerlässlich ist.
HtmlAgilityPack
HtmlAgilityPack ähnelt AngleSharp in vielerlei Hinsicht. Es ist plattformübergreifend, wird aktiv gepflegt und weiterentwickelt. Zudem bietet es zahlreiche Funktionen und Dienste, auf die Sie über eine benutzerfreundliche API zugreifen können. Das einzige wirkliche Problem besteht darin, dass die Dokumentation weniger umfassend ist als die von AngleSharp, was es für neue Nutzer schwieriger macht, die Funktionsweise zu verstehen, wenn sie noch keine Erfahrung mit Parsing-Bibliotheken haben. Darüber hinaus verfügt es über keine zusätzlichen Funktionen wie beispielsweise die Verarbeitung von XML. Das bedeutet, dass Sie einen separaten XML-Parser benötigen, wenn Sie Daten aus mehreren Quellen gleichzeitig verarbeiten möchten. Ansonsten kann HtmlAgilityPack so gut wie alles andere genauso gut oder sogar besser als AngleSharp und ist auf jeden Fall einen Blick wert, wenn Sie auf der Suche nach einem soliden HTML-Parser für C# sind.
HTML-Analyse in JavaScript.
jQuery
Mit jQuery können Sie HTML-Elemente auf sehr übersichtliche Weise auswählen, finden und ändern. Sie können relativ schnell mit jQuery loslegen; wenn Sie bereits Erfahrung mit jQuery haben, lässt sich Ihr Wissen leicht auf C# übertragen. Einige Funktionen erfordern etwas mehr Aufwand als die in jQuery integrierten Methoden, doch genau hier kommen Parsing-Bibliotheken ins Spiel!
Node.js
Node.js ist eine auf Chrome basierende Plattform, mit der Sie JavaScript-Code außerhalb einer Browserumgebung ausführen können. Dies kann bei der Erstellung von Befehlszeilentools oder beim Auswerten von Daten aus Websites hilfreich sein. Die Plattform eignet sich hervorragend zum Betreiben einer Website auf Ihrem Computer, jedoch weniger zum Auswerten von Code, der auf externen Servern wie beispielsweise Facebook oder Amazon ausgeführt wird.
Für diese Fälle benötigen Sie eine API, die serverseitiges Web-Scraping in Java ermöglicht. Wenn Sie sowohl Web-Scraping als auch das Erfassen und Filtern von Betriebssysteminformationen benötigen (z. B. das Filtern von Daten anhand ihrer Herkunft), ist Htmlparser2 die ideale Lösung. Es bietet Flexibilität und hohe Leistung. Eine seiner Funktionen ermöglicht zudem den Zugriff auf verschiedene Bibliotheken von Drittanbietern, was es für die Datenverarbeitung nützlich macht, wenn es für ein Problem möglicherweise mehr als einen Lösungsansatz gibt.
Bis bald
Im Gegensatz zu jQuery ist Cheerio ein wesentlich schlankeres Framework, mit dem Sie weniger Code schreiben müssen, um viele Ihrer gewünschten Aufgaben zu erledigen. Es verfügt zwar nicht über zahlreiche Funktionen, bietet jedoch unter anderem eine asynchrone Ajax-Engine mit Caching-Unterstützung (sehr praktisch), die einfache Einbindung von Callbacks und Ereignisbehandlungsroutinen sowie weitere Vorteile. Dieses leichtgewichtige Framework kann eine gute Wahl sein, wenn Sie nach einer schnellen und dennoch leistungsstarken Lösung suchen.
Darüber hinaus bietet es Unterstützung für clientseitige Vorlagen, mit denen Benutzer Filter in Echtzeit auf Daten anwenden können. Es stehen Plugins zur Verfügung, die die Verarbeitung von CSS-Selektoren in Vorlagen ermöglichen, sodass Benutzer ihre Ausgabe auf einfache Weise entsprechend formatieren können und die Kompatibilität mit den meisten Parsing-Bibliotheken gewährleistet ist.
Proxy-Rotation zur Vereinfachung der Datenerfassung.
Zwar lassen sich einige Web-Scraping-Aufträge mit einem einzigen Residential-Proxy bewältigen, doch gibt es zahlreiche Fälle, in denen mehrere Proxys erforderlich sind. Wenn Sie auf zahlreiche URLs zugreifen oder verschiedene interne Suchmaschinen abfragen müssen, stellt die Verwendung mehrerer Proxys sicher, dass Ihr Scraping keine siteweite Sperre auslöst. Ein weiteres Szenario ist, wenn Sie kontinuierlich Daten vom selben Ziel scrapen müssen. Die Proxy-Rotation hilft dabei, Sperren zu vermeiden, indem die Anfragen jedes Mal von einer neuen IP-Adresse gesendet werden.
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