Scrapy vs. Beautiful Soup | Panduan Pengambilan Data Web 2026

Web scraping adalah keterampilan yang penting bagi siapa pun yang ingin mengumpulkan data dari web untuk analisis, penelitian, atau kecerdasan bisnis. Dua alat paling populer untuk web scraping dalam Python adalah Scrapy dan Beautiful Soup. Dalam tutorial ini, kita akan membandingkan alat-alat ini, menjelajahi fitur-fiturnya, dan memandu Anda melalui proses penggunaannya secara efektif. Selain itu, kita akan membahas cara menghadapi tantangan captcha selama scraping, dengan merekomendasikan beberapa tips sebagai solusi yang andal.

Apa itu Web Scraping?

Web scraping melibatkan ekstraksi data dari situs web, memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan informasi yang tersedia secara publik di internet. Data ini bisa berupa teks, gambar, video, atau bahkan database lengkap. Web scraping sangat berguna untuk tugas seperti analisis data, riset pasar, perbandingan harga, dan lainnya. Dengan alat dan teknik yang tepat, Anda dapat mengotomasi proses pengumpulan informasi dari berbagai sumber secara cepat dan efisien.

Komponen Kunci Web Scraping:

• Parsing HTML: Mengekstrak data dari struktur HTML halaman web.
• Permintaan HTTP: Mengirim permintaan ke server web untuk mengambil halaman web.
• Penyimpanan Data: Menyimpan data yang diekstrak dalam format yang terstruktur, seperti CSV, JSON, atau basis data.
• Otomatisasi: Menggunakan skrip atau alat untuk mengotomasi proses ekstraksi data.

Kesulitan dengan kegagalan berulang dalam menyelesaikan captcha yang mengganggu?

Temukan penyelesaian otomatis captcha dengan

Klaim Kode Bonus Anda untuk solusi captcha terbaik; CapSolver: WEBS. Setelah menukarkan, Anda akan mendapatkan tambahan 5% bonus setelah setiap pengisian ulang, Tidak Terbatas

Scrapy vs. Beautiful Soup: Perbandingan Cepat

Jika Anda tidak ingin membaca versi panjang, berikut adalah perbandingan singkat dan mudah yang membawa Anda melalui perbandingan paling intuitif antara Scrapy dan Beautiful Soup dalam web scraping:

Scrapy adalah kerangka kerja web scraping yang lengkap yang dirancang untuk proyek ekstraksi data skala besar. Ia unggul dalam kecepatan dan efisiensi dan memiliki dukungan bawaan untuk crawling web, membuatnya ideal untuk tugas scraping yang kompleks dan luas. Dengan kemampuan pemrosesan asinkron, Scrapy dapat menangani beberapa permintaan secara bersamaan, secara signifikan mempercepat proses scraping. Ia juga menyediakan alat ekstraksi data yang kuat dan opsi kustomisasi melalui middleware dan pipeline.

Beautiful Soup, di sisi lain, adalah perpustakaan parsing yang paling cocok untuk tugas scraping kecil dan sederhana. Ia tidak memiliki kemampuan crawling bawaan, tetapi berintegrasi dengan baik dengan perpustakaan lain seperti requests untuk mengambil halaman web. Beautiful Soup dikenal karena kesederhanaannya dan mudah digunakan, membuatnya sempurna untuk tugas cepat di mana Anda perlu mengekstrak data dari dokumen HTML atau XML tanpa memerlukan fitur lanjutan.

Kapan Menggunakan Scrapy:

• Proyek scraping skala besar
• Kebutuhan untuk crawling bawaan dan pemrosesan asinkron
• Kyaratan ekstraksi dan pemrosesan data yang kompleks
• Proyek yang memerlukan kustomisasi yang luas

Kapan Menggunakan Beautiful Soup:

• Tugas scraping kecil dan sederhana
• Ekstraksi data cepat dari HTML atau XML
• Proyek sederhana di mana kegunaan mudah adalah prioritas
• Menggabungkan dengan perpustakaan lain untuk kebutuhan scraping web dasar

Apa itu Scrapy dalam Web Scraping

Scrapy adalah kerangka kerja open-source Python yang dirancang untuk menyederhanakan web scraping. Ia memungkinkan pengembang untuk membangun spider yang kuat dan skalabel dengan kumpulan fitur bawaan yang komprehensif.

Sementara perpustakaan seperti Requests untuk permintaan HTTP, BeautifulSoup untuk parsing data, dan Selenium untuk menangani situs berbasis JavaScript adalah opsi mandiri, Scrapy mengintegrasikan semua fungsionalitas ini ke dalam satu kerangka kerja.

Scrapy mencakup:

• Koneksi HTTP: Penanganan yang efisien terhadap permintaan dan respons HTTP.
• Selector: Dukungan untuk selector CSS dan ekspresi XPath untuk mengekstrak data dari halaman web.
• Ekspor Data: Mengekspor data ke berbagai format, termasuk CSV, JSON, JSON lines, dan XML.
• Opsi Penyimpanan: Menyimpan data di FTP, S3, dan sistem file lokal.
• Middleware: Dukungan untuk middleware untuk memfasilitasi integrasi dan pemrosesan kustom.
• Manajemen Sesi: Menangani cookie dan sesi secara mulus.
• P JavaScript: Menggunakan Scrapy Splash untuk merender konten JavaScript.
• Mekanisme Pemulihan: Pemulihan otomatis untuk permintaan yang gagal.
• Kemampuan Konkurensi: Mengelola permintaan konkuren secara efisien.
• Crawling: Kemampuan bawaan untuk crawlingakses situs web.

Selain itu, komunitas aktif Scrapy telah mengembangkan ber ekstensi untuk meningkatkan kemampuannya lebih lanjut, memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan alat tersebut sesuai kebutuhan scraping spesifik mereka.

**Mul

Mengaw CapSolver dalam proyek web scraping atau otomasi Anda sangat sederhana. Berikut adalah contoh cepat dalam Python untuk menunjukkan bagaimana Anda dapat mengintegrasikan CapSolver ke dalam alur kerja Anda:

# pip install requests
import requests
import time

# TODO: set your config
api_key = "YOUR_API_KEY"  # kunci API Anda dari capsolver
site_key = "6Le-wvkSAAAAAPBMRTvw0Q4Muexq9bi0DJwx_mJ-"  # kunci situs target Anda
site_url = ""  # URL halaman situs target Anda


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("Gagal membuat tugas:", res.text)
        return
    print(f"Dapatkan taskId: {task_id} / Mendapatkan hasil...")

    while True:
        time.sleep(3)  # jeda
        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("Penyelesaikan gagal! respons:", res.text)
            return


token = capsolver()
print(token)

Dalam contoh ini, fungsi capsolver mengirim permintaan ke API CapSolver dengan parameter yang diperlukan dan mengembalikan solusi CAPTCHA. Integrasi sederhana ini dapat menghemat banyak jam dan usaha dalam menyelesaikan CAPTCHA secara manual selama web scraping dan tugas otomasi.

Kesimpulan

Scrapy dan Beautiful Soup adalah alat yang kuat untuk web scraping, masing-masing unggul dalam skenario yang berbeda. Scrapy ideal untuk proyek skala besar dengan kerangka kerja yang kuat dan kemampuan crawling bawaan, sementara Beautiful Soup sempurna untuk tugas ekstraksi data sederhana dan cepat.

Menggabungkan Scrapy dan Beautiful Soup memungkinkan Anda memanfaatkan kekuatan kedua alat tersebut, membuatnya lebih mudah untuk menangani tantangan scraping yang kompleks. Ketika Anda menghadapi CAPTCHA, mengintegrasikan CapSolver dapat men efisien menyelesaikan tantangan ini, memastikan proyek scraping Anda berjalan lancar.

Dengan menggunakan Scrapy, Beautiful Soup, dan CapSolver bersama-sama, Anda dapat menciptakan setup web scraping yang fleksibel dan efektif yang menangani berbagai tantangan dengan mudah.