स्क्रैपी विरुद्ध ब्यूटीफुल सूप | वेब स्क्रैपिंग ट्यूटोरियल 2026
स्क्रैपी विरुद्ध सुंदर सूप | वेब स्क्रैपिंग ट्यूटोरियल 2026
Rajinder Singh
Deep Learning Researcher
17-Nov-2025
वेब स्क्रैपिंग विश्लेषण, अनुसंधान या व्यावसायिक बुद्धिमता के लिए वेब से डेटा एकत्र करने के लिए किसी भी व्यक्ति के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है। पायथन में वेब स्क्रैपिंग के लिए सबसे लोकप्रिय दो उपकरण Scrapy और Beautiful Soup हैं। इस ट्यूटोरियल में, हम इन उपकरणों की तुलना करेंगे, उनकी विशेषताओं का अध्ययन करेंगे और उनके उपयोग के तरीके के बारे में आपको मार्गदर्शन करेंगे। साथ ही, हम स्क्रैपिंग के दौरान कैप्चा चुनौतियों के साथ निपटने के बारे में चर्चा करेंगे और कुछ सुविधाजनक सुझाव प्रस्तुत करेंगे।
वेब स्क्रैपिंग क्या है?
वेब स्क्रैपिंग वेबसाइटों से डेटा निकालने की प्रक्रिया है, जो उपयोगकर्ताओं को इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी एकत्र करने की अनुमति देता है। इस डेटा में टेक्स्ट, चित्र, वीडियो या पूर्ण डेटाबेस शामिल हो सकते हैं। वेब स्क्रैपिंग विशेष रूप से डेटा विश्लेषण, बाजार अनुसंधान, मूल्य तुलना आदि के कार्यों के लिए उपयोगी होता है। सही उपकरणों और तकनीकों के साथ, आप बहुत से स्रोतों से जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया को तेजी से और कुशलतापूर्वक स्वचालित कर सकते हैं।
वेब स्क्रैपिंग के मुख्य घटक:
HTML पार्सिंग: वेब पृष्ठों के HTML संरचना से डेटा निकालना।
HTTP मांगें: वेब सर्वरों को वेब पृष्ठों के लिए मांग भेजना।
डेटा संग्रह: CSV, JSON या डेटाबेस जैसे संरचित रूप में निकाले गए डेटा को संग्रहीत करना।
स्वचालन: जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए स्क्रिप्ट या उपकरण का उपयोग करना।
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Scrapy vs. Beautiful Soup: तेज तुलना
अगर आप लंबी वर्णन के बिना रुचि रखते हैं, तो वेब स्क्रैपिंग में Scrapy और Beautiful Soup के सबसे स्पष्ट तुलना के लिए एक तेज और आसान तुलना नीचे दी गई है:
Scrapy बड़े पैमाने पर डेटा निकालने के परियोजनाओं के लिए डिज़ाइन किया गया एक पूर्ण-कार्यक्षम वेब स्क्रैपिंग फ्रेमवर्क है। यह गति और दक्षता में अपनाता है और वेब ब्राउज़िंग के लिए एम्बेडेड समर्थन प्रदान करता है, जो जटिल और विस्तृत स्क्रैपिंग कार्यों के लिए आदर्श है। असिंक्रनस एक्सेस क्षमता के साथ, Scrapy एक साथ कई मांगें को संभाल सकता है, जो स्क्रैपिंग प्रक्रिया को बहुत तेज कर देता है। इसके अलावा, यह मिडलवेयर और पाइपलाइन के माध्यम से डेटा निकालने के लिए शक्तिशाली उपकरण और कस्टमाइजेशन विकल्प प्रदान करता है।
Beautiful Soup, दूसरी ओर, छोटे, सरल स्क्रैपिंग कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त एक पार्सिंग प per लाइब्रेरी है। इसमें एम्बेडेड ब्राउज़िंग समर्थन नहीं है, लेकिन यह अन्य पुस्तकालयों के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है जैसे कि requests वेब पृष्ठों को लोड करने के लिए। Beautiful Soup के सरलता और उपयोग में आसानी के लिए जाना जाता है, जो एचटीएमएल या एक्सएमएल दस्तावेज़ों से डेटा निकालने के लिए जटिल विशेषताओं की आवश्यकता के बिना तेज कार्यों के लिए आदर्श है।
जब Scrapy का उपयोग करें:
बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग परियोजनाएं
एम्बेडेड ब्राउज़िंग और असिंक्रनस प्रोसेसिंग की आवश्यकता
जटिल डेटा निकालने और प्रसंस्करण की आवश्यकता
विस्तृत कस्टमाइजेशन की आवश्यकता वाली परियोजनाएं
जब Beautiful Soup का उपयोग करें:
छोटे, सीधे स्क्रैपिंग कार्य
एचटीएमएल या एक्सएमएल से तेज डेटा निकालना
उपयोग में आसानी की प्राथमिकता वाली सरल परियोजनाएं
बुनियादी वेब स्क्रैपिंग की आवश्यकता के साथ अन्य पुस्तकालयों के साथ संयोजन
वेब स्क्रैपिंग में Scrapy क्या है
वेब स्क्रैपिंग के लिए विकसित किया गया खुला स्रोत पायथन फ्रेमवर्क Scrapy है, जो वेब स्क्रैपिंग को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह विकासकर्ताओं को एक विस्तृत सेट बिल्ट-इन विशेषताओं के साथ विश्वसनीय और बड़े पैमाने पर स्पाइडर बनाने की अनुमति देता है।
Requests जैसे पुस्तकालयों के लिए HTTP मांगें, BeautifulSoup के लिए डेटा पार्सिंग और Selenium के लिए JavaScript-आधारित साइटों के साथ अलग-अलग विकल्प हैं, लेकिन Scrapy इन सभी कार्यक्षमताओं को एक फ्रेमवर्क में एकीकृत करता है।
Scrapy में शामिल हैं:
HTTP कनेक्शन: HTTP मांग और प्रतिक्रिया का कुशल प्रबंधन।
सेलेक्टर: वेब पृष्ठों से डेटा निकालने के लिए CSS सेलेक्टर और XPath अभिव्यक्ति का समर्थन।
डेटा निर्यात: CSV, JSON, JSON लाइन्स और XML जैसे विभिन्न रूपों में डेटा निर्यात करना।
संग्रह विकल्प: एफटीपी, एस3 और स्थानीय फ़ाइल प्रणाली पर डेटा संग्रहीत करना।
मिडलवेयर: एकीकरण और कस्टम प्रसंस्करण के लिए मिडलवेयर का समर्थन।
सेशन प्रबंधन: कुकीज़ और सेशन का सुचारू रूप से प्रबंधन।
JavaScript रेंडरिंग: JavaScript सामग्री के रेंडर करने के लिए Scrapy Splash का उपयोग।
पुनर्प्रयास योजना: असफल मांगों के लिए स्वचालित पुनर्प्रयास।
समानांतरता: समानांतर मांगों का कुशलता से प्रबंधन।
ब्राउज़िंग: वेबसाइटों के ब्राउज़िंग के लिए एम्बेडेड क्षमताएं।
इसके अलावा, Scrapy के सक्रिय समुदाय ने इसकी क्षमताओं को और बढ़ाने के लिए कई एक्सटेंशन विकसित किए हैं, जिससे विकासकर्ता अपनी विशिष्ट स्क्रैपिंग आवश्यकताओं के अनुरूप उपकरण कस्टमाइज कर सकते हैं।
Scrapy के साथ शुरू करें:
Scrapy स्थापित करें:
bashCopy
pip install scrapy
एक नई Scrapy परियोजना बनाएं:
bashCopy
scrapy startproject myproject
cd myproject
scrapy genspider example example.com
स्पाइडर की परिभाषा करें: spiders निर्देशिका में example.py फ़ाइल संपादित करें:
pythonCopy
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = 'example'
start_urls = ['http://example.com']
def parse(self, response):
for title in response.css('title::text').getall():
yield {'title': title}
स्पाइडर चलाएं:
bashCopy
scrapy crawl example
Beautiful Soup: वेब स्क्रैपिंग पुस्तकालय
Beautiful Soup वेब पृष्ठों से जानकारी एकत्र करने के लिए एक पुस्तकालय है। यह एचटीएमएल या एक्सएमएल पार्सर के ऊपर बनाया गया है और पार्स ट्री के लिए एक पायथनिक अभिव्यक्ति प्रदान करता है।
Beautiful Soup के साथ शुरू करें:
Beautiful Soup और Requests स्थापित करें:
bashCopy
pip install beautifulsoup4 requests
एक सरल स्क्रैपर लिखें:
pythonCopy
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
URL = 'http://example.com'
page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
titles = soup.find_all('title')
for title in titles:
print(title.get_text())
क्या Scrapy और Beautiful Soup के एक साथ उपयोग करने की संभावना है?
हां! Scrapy और Beautiful Soup के एक साथ उपयोग करके दोनों उपकरणों के बल का लाभ उठाया जा सकता है, हालांकि इसके लिए कुछ सेटअप की आवश्यकता हो सकती है। Scrapy एक सभी-समावेशी वेब स्क्रैपिंग फ्रेमवर्क है जिसमें अपने स्वयं के पार्सिंग उपकरण होते हैं, लेकिन Beautiful Soup के साथ एकीकरण जटिल या खराब रूप से संरचित HTML के साथ निपटने में इसकी क्षमता को बढ़ा सकता है।
Scrapy के कॉलबैक कार्यों में, आप जटिल तत्वों को निकालने या HTML सामग्री को अधिक कुशलता से संशोधित करने के लिए Beautiful Soup का उपयोग कर सकते हैं। यह संयोजन विशेष रूप से जब आपको Scrapy परियोजना में Beautiful Soup के शक्तिशाली पार्सिंग क्षमताओं की आवश्यकता होती है, तो उपयोगी होता है।
Scrapy या Beautiful Soup के साथ स्क्रैपिंग के दौरान चुनौती
सबसे बड़ी चुनौती Scrapy या beautiful soap के साथ वेब स्क्रैपिंग करते समय कैप्चा के सामना करना होता है, क्योंकि बहुत सारे वेबसाइट बॉट्स के लिए अपने डेटा तक पहुंच को रोकने के लिए उपाय कर रहे हैं। एंटी-बॉट तकनीकें कैप्चा के साथ अस्वीकृति और अस्वीकृति के साथ ऑटोमैटिक स्क्रिप्ट को रोक सकती हैं, इसलिए आपके स्पाइडर को रोक देती हैं। इसलिए हम आपको वेब स्क्रैपिंग में कैप्चा से बचने और उन्हें अपने वेब स्क्रैपिंग परियोजनाओं में पार करने के बारे में विस्तृत गाइड भी प्रदान करते हैं।
कैपसॉल्वर पेश करता है: वेब स्क्रैपिंग के लिए अद्वितीय कैप्चा हल करने का समाधान:
CapSolver वेब डेटा स्क्रैपिंग और समान कार्यों के दौरान सामना करने वाले कैप्चा चुनौतियों के लिए एक अग्रणी समाधान प्रदाता है। यह बड़े पैमाने पर डेटा स्क्रैपिंग या ऑटोमेशन कार्यों में कैप्चा बाधाओं का सामना कर रहे व्यक्तियों के लिए तेज समाधान प्रदान करता है।
CapSolver विभिन्न प्रकार के कैप्चा सेवाओं का समर्थन करता है, जैसे कि reCAPTCHA (v2/v3/एंटरप्राइज), captcha, captcha (नॉर्मल/एंटरप्राइज), captcha V3/V4, captcha Captcha, ImageToText आदि। यह विस्तृत रूप से कैप्चा प्रकार को कवर करता है और लगातार नए चुनौतियों के सामना करने के लिए अपनी क्षमताओं को अपडेट करता रहता है।
CapSolver का उपयोग कैसे करें
आपके वेब स्क्रैपिंग या ऑटोमेशन परियोजना में CapSolver का उपयोग करना सरल है। यहां एक छोटा उदाहरण है जो आपके कार्य प्रवाह में CapSolver के एकीकरण के बारे में दर्शाता है:
pythonCopy
# pip install requests
import requests
import time
# TODO: अपनी कॉन्फ़िग सेट करें
api_key = "YOUR_API_KEY" # capsolver के अपना API कुंजी
site_key = "6Le-wvkSAAAAAPBMRTvw0Q4Muexq9bi0DJwx_mJ-" # अपने लक्ष्य साइट का साइट कुंजी
site_url = "" # अपने लक्ष्य साइट का पृष्ठ URL
def capsolver():
payload = {
"clientKey": api_key,
"task": {
"type": 'ReCaptchaV2TaskProxyLess',
"websiteKey": site_key,
"websiteURL": site_url
}
}
res = requests.post("https://api.capsolver.com/createTask", json=payload)
resp = res.json()
task_id = resp.get("taskId")
if not task_id:
print("कार्य बनाने में असफल:", res.text)
return
print(f"taskId प्राप्त करें: {task_id} / परिणाम प्राप्त करें...")
while True:
time.sleep(3) # देरी
payload = {"clientKey": api_key, "taskId": task_id}
res = requests.post("https://api.capsolver.com/getTaskResult", json=payload)
resp = res.json()
status = resp.get("status")
if status == "ready":
return resp.get("solution", {}).get('gRecaptchaResponse')
if status == "failed" or resp.get("errorId"):
print("हल करने में असफल! प्रतिक्रिया:", res.text)
return
token = capsolver()
print(token)
इस उदाहरण में, capsolver कार्य आवश्यक पैरामीटर के साथ CapSolver के API पर मांग भेजता है और कैप्चा हल करता है। यह सरल एकीकरण आपके वेब स्क्रैपिंग और ऑटोमेशन कार्यों के दौरान कई घंटों के हाथ से कैप्चा हल करने के लिए बचाता है।
निष्कर्ष
Scrapy और Beautiful Soup वेब स्क्रैपिंग के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं, जो अलग-अलग परिस्थितियों में अपने अपने बल के साथ अच्छा काम करते हैं। Scrapy के बल के साथ बड़े पैमाने पर परियोजनाओं के लिए आदर्श है, जबकि Beautiful Soup सरल, तेज डेटा निकालने के कार्यों के लिए आदर्श है।
Scrapy और Beautiful Soup के संयोजन से आप दोनों उपकरणों के बल का उपयोग कर सकते हैं, जिससे जटिल स्क्रैपिंग चुनौतियों के साथ निपटना आसान हो जाता है। जब आप कैप्चा के सामना करते हैं, तो CapSolver के साथ एकीकरण करना इन बाधाओं को कुशलता से हल कर सकता है, जिससे आपके स्क्रैपिंग परियोजनाएं चलती रहेंगी।
Scrapy, Beautiful Soup और CapSolver के साथ एक साथ उपयोग करके, आप विविध चुनौतियों के साथ आसानी से निपटने वाले एक विविध और प्रभावी वेब स्क्रैपिंग सेटअप बना सकते हैं।
अनुपालन अस्वीकरण: इस ब्लॉग पर प्रदान की गई जानकारी केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है। CapSolver सभी लागू कानूनों और विनियमों का पालन करने के लिए प्रतिबद्ध है। CapSolver नेटवर्क का उपयोग अवैध, धोखाधड़ी या दुरुपयोग करने वाली गतिविधियों के लिए करना सख्त वर्जित है और इसकी जांच की जाएगी। हमारे कैप्चा समाधान उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के साथ-साथ सार्वजनिक डेटा क्रॉलिंग के दौरान कैप्चा कठिनाइयों को हल करने में 100% अनुपालन सुनिश्चित करते हैं। हम अपनी सेवाओं के जिम्मेदार उपयोग की प्रोत्साहना करते हैं। अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमारी सेवा की शर्तें और गोपनीयता नीति पर जाएं।