Scrapy so với Beautiful Soup | Hướng dẫn quét trang web 2026

Gia công dữ liệu web là kỹ năng cần thiết cho bất kỳ ai muốn thu thập dữ liệu từ web để phân tích, nghiên cứu hoặc trí tuệ kinh doanh. Hai công cụ phổ biến nhất để gia công dữ liệu web trong Python là Scrapy và Beautiful Soup. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ so sánh các công cụ này, khám phá các tính năng của chúng và hướng dẫn bạn cách sử dụng chúng hiệu quả. Ngoài ra, chúng ta sẽ thảo luận cách xử lý các thách thức CAPTCHA trong gia công dữ liệu, đề xuất một số mẹo như một giải pháp đáng tin cậy.

Web scraping là gì?

Gia công dữ liệu web bao gồm việc trích xuất dữ liệu từ các trang web, cho phép người dùng thu thập thông tin có sẵn công khai trên internet. Dữ liệu này có thể là bất cứ thứ gì từ văn bản, hình ảnh và video đến toàn bộ cơ sở dữ liệu. Gia công dữ liệu đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, nghiên cứu thị trường, so sánh giá cả và nhiều hơn nữa. Với các công cụ và kỹ thuật đúng đắn, bạn có thể tự động hóa quá trình thu thập thông tin từ nhiều nguồn nhanh chóng và hiệu quả.

Các thành phần chính của gia công dữ liệu web:

• Phân tích HTML: Trích xuất dữ liệu từ cấu trúc HTML của các trang web.
• Yêu cầu HTTP: Gửi yêu cầu đến máy chủ web để lấy các trang web.
• Lưu trữ dữ liệu: Lưu dữ liệu đã trích xuất dưới dạng có cấu trúc, chẳng hạn như CSV, JSON hoặc cơ sở dữ liệu.
• Tự động hóa: Sử dụng các tập lệnh hoặc công cụ để tự động hóa quá trình trích xuất dữ liệu.

Đang gặp khó khăn với việc thất bại lặp đi lặp lại trong việc giải quyết CAPTCHA khó chịu?

Khám phá giải pháp CAPTCHA tự động liền mạch với công nghệ Auto Web Unblock được AI hỗ trợ của Capsolver!

Nhận Mã Ưu đãi của bạn cho các giải pháp CAPTCHA hàng đầu; CapSolver: WEBS. Sau khi sử dụng, bạn sẽ nhận được 5% ưu đãi bổ sung sau mỗi lần nạp tiền, Không giới hạn

So sánh Scrapy và Beautiful Soup: So sánh nhanh

Nếu bạn không muốn đọc phiên bản dài, đây là một so sánh nhanh và dễ hiểu đưa bạn qua so sánh trực quan nhất giữa Scrapy và Beautiful Soup trong gia công dữ liệu web:

Scrapy là một khung phần mềm gia công dữ liệu đầy đủ, được thiết kế cho các dự án trích xuất dữ liệu quy mô lớn. Nó xuất sắc về tốc độ và hiệu quả và bao gồm hỗ trợ tích hợp cho việc quét web, làm cho nó lý tưởng cho các nhiệm vụ gia công dữ liệu phức tạp và rộng lớn. Với khả năng xử lý bất đồng bộ, Scrapy có thể xử lý nhiều yêu cầu cùng lúc, làm tăng đáng kể tốc độ quá trình gia công dữ liệu. Nó cũng cung cấp các công cụ trích xuất dữ liệu mạnh mẽ và tùy chỉnh thông qua middleware và luồng dữ liệu.

Beautiful Soup, mặt khác, là một thư viện phân tích được thiết kế tốt nhất cho các nhiệm vụ gia công dữ liệu nhỏ và đơn giản. Nó không bao gồm khả năng quét tích hợp, nhưng tích hợp tốt với các thư viện khác như requests để lấy các trang web. Beautiful Soup nổi tiếng với sự đơn giản và dễ sử dụng, làm cho nó hoàn hảo cho các nhiệm vụ nhanh chóng nơi bạn cần trích xuất dữ liệu từ tài liệu HTML hoặc XML mà không cần các tính năng nâng cao.

Khi nào sử dụng Scrapy:

• Các dự án gia công dữ liệu quy mô lớn
• Cần hỗ trợ quét tích hợp và xử lý bất đồng bộ
• Yêu cầu trích xuất và xử lý dữ liệu phức tạp
• Các dự án yêu cầu tùy chỉnh rộng rãi

Khi nào sử dụng Beautiful Soup:

• Các nhiệm vụ gia công dữ liệu nhỏ và đơn giản
• Trích xuất dữ liệu nhanh từ HTML hoặc XML
• Các dự án đơn giản nơi sự dễ sử dụng là ưu tiên
• Kết hợp với các thư viện khác để đáp ứng nhu cầu gia công dữ liệu cơ bản

Scrapy là gì trong gia công dữ liệu web

Scrapy là một khung phần mềm mã nguồn mở bằng Python được thiết kế để đơn giản hóa gia công dữ liệu. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các con bọ mạnh mẽ và mở rộng với một bộ các tính năng tích hợp đầy đủ.

Trong khi các thư viện như Requests cho các yêu cầu HTTP, BeautifulSoup cho phân tích dữ liệu, và Selenium cho xử lý các trang web dựa trên JavaScript là các lựa chọn độc lập, Scrapy tích hợp tất cả các chức năng này vào một khung phần mềm duy nhất.

Scrapy bao gồm:

• Kết nối HTTP: Xử lý hiệu quả các yêu cầu và phản hồi HTTP.
• Chọn lọc: Hỗ trợ các lựa chọn CSS và biểu thức XPath để trích xuất dữ liệu từ các trang web.
• Xuất dữ liệu: Xuất dữ liệu sang nhiều định dạng, bao gồm CSV, JSON, JSON lines và XML.
• Tùy chọn lưu trữ: Lưu trữ dữ liệu trên FTP, S3 và hệ thống tệp cục bộ.
• Middleware: Hỗ trợ middleware để hỗ trợ tích hợp và xử lý tùy chỉnh.
• Quản lý phiên: Xử lý cookie và phiên một cách mượt mà.
• Vẽ JavaScript: Sử dụng Scrapy Splash để vẽ nội dung JavaScript.
• Cơ chế thử lại: Tự động thử lại các yêu cầu thất bại.
• Đồng thời: Quản lý các yêu cầu đồng thời hiệu quả.
• Quét: Khả năng tích hợp để quét các trang web.

Ngoài ra, cộng đồng hoạt động của Scrapy đã phát triển nhiều tiện ích mở rộng để nâng cao khả năng của nó, cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh công cụ để đáp ứng nhu cầu gia công dữ liệu cụ thể của họ.

Bắt đầu với Scrapy:

1. Cài đặt Scrapy:

   bash Copy

   pip install scrapy

2. Tạo một dự án Scrapy mới:

   bash Copy

   scrapy startproject myproject
   cd myproject
   scrapy genspider example example.com

3. Định nghĩa Spider:
   Chỉnh sửa tệp example.py trong thư mục spiders:

   python Copy

   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}

4. Chạy Spider:

   bash Copy

   scrapy crawl example

Beautiful Soup: Thư viện gia công dữ liệu web

Beautiful Soup là một thư viện giúp việc trích xuất thông tin từ các trang web trở nên dễ dàng. Nó hoạt động trên một trình phân tích HTML hoặc XML và cung cấp các cách tiếp cận Python để lặp, tìm kiếm và thay đổi cây phân tích.

Bắt đầu với Beautiful Soup:

1. Cài đặt Beautiful Soup và Requests:
   bash Copy

   pip install beautifulsoup4 requests

2. Viết một trình trích xuất đơn giản:
   python Copy

   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())

Liệu có cơ hội để sử dụng Scrapy và Beautiful Soup cùng nhau không?

Tuyệt đối! Scrapy và Beautiful Soup có thể được sử dụng cùng nhau để tận dụng các ưu điểm của cả hai công cụ, dù điều này có thể yêu cầu một số thiết lập. Scrapy là một khung phần mềm gia công dữ liệu toàn diện với các công cụ phân tích riêng của nó, nhưng việc tích hợp Beautiful Soup có thể nâng cao khả năng của nó, đặc biệt khi xử lý HTML phức tạp hoặc không được cấu trúc tốt.

Trong các hàm callback của Scrapy, bạn có thể sử dụng Beautiful Soup để trích xuất các phần tử cụ thể hoặc thay đổi nội dung HTML hiệu quả hơn. Sự kết hợp này đặc biệt hữu ích khi bạn cần khả năng phân tích mạnh mẽ của Beautiful Soup trong một dự án Scrapy.

Thách thức khi gia công dữ liệu với Scrapy hoặc Beautiful Soup

Thách thức lớn nhất khi sử dụng Scrapy hoặc beautiful soap để gia công dữ liệu là gặp phải CAPTCHA để chặn các cuộc quét tự động của bạn, vì nhiều trang web đã thực hiện các biện pháp phòng ngừa để ngăn bot truy cập dữ liệu của họ. Các công nghệ chống bot có thể phát hiện và dừng các tập lệnh tự động với CAPTCHA, do đó dừng các con bọ của bạn. Vì vậy, chúng tôi cũng cung cấp hướng dẫn chi tiết của mình để học cách tránh CAPTCHA và vượt qua chúng trong gia công dữ liệu web của bạn.

Giới thiệu CapSolver: Giải pháp giải CAPTCHA tối ưu cho gia công dữ liệu web:

CapSolver là nhà cung cấp giải pháp hàng đầu cho các thách thức CAPTCHA gặp phải trong gia công dữ liệu web và các nhiệm vụ tương tự. Nó cung cấp các giải pháp nhanh chóng cho những người gặp trở ngại CAPTCHA trong các nhiệm vụ gia công dữ liệu quy mô lớn hoặc tự động hóa.

CapSolver hỗ trợ nhiều loại dịch vụ CAPTCHA, bao gồm reCAPTCHA (v2/v3/Enterprise), captcha, captcha (Normal/Enterprise), captcha V3/V4, captcha Captcha, ImageToText, và nhiều hơn nữa. Nó bao phủ một loạt các loại CAPTCHA và liên tục cập nhật khả năng của mình để giải quyết các thách thức mới.

Cách sử dụng CapSolver

Việc sử dụng CapSolver trong dự án gia công dữ liệu hoặc tự động hóa của bạn là đơn giản. Dưới đây là một ví dụ nhanh bằng Python để minh họa cách bạn có thể tích hợp CapSolver vào quy trình làm việc của mình:

# pip install requests
import requests
import time

# TODO: thiết lập cấu hình của bạn
api_key = "YOUR_API_KEY"  # khóa API của bạn từ capsolver
site_key = "6Le-wvkSAAAAAPBMRTvw0Q4Muexq9bi0DJwx_mJ-"  # site key của trang web mục tiêu của bạn
site_url = ""  # URL trang của trang web mục tiêu của bạn


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("Không thể tạo nhiệm vụ:", res.text)
        return
    print(f"Đã nhận taskId: {task_id} / Đang nhận kết quả...")

    while True:
        time.sleep(3)  # độ trễ
        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("Giải quyết thất bại! phản hồi:", res.text)
            return


token = capsolver()
print(token)

Trong ví dụ này, hàm capsolver gửi một yêu cầu đến API của CapSolver với các tham số cần thiết và trả về giải pháp CAPTCHA. Việc tích hợp đơn giản này có thể tiết kiệm cho bạn hàng giờ và nỗ lực trong việc giải CAPTCHA thủ công trong các nhiệm vụ gia công dữ liệu và tự động hóa.

Kết luận

Scrapy và Beautiful Soup là các công cụ mạnh mẽ cho gia công dữ liệu, mỗi công cụ đều xuất sắc trong các tình huống khác nhau. Scrapy lý tưởng cho các dự án quy mô lớn với khung phần mềm vững chắc và khả năng quét tích hợp, trong khi Beautiful Soup phù hợp cho các nhiệm vụ trích xuất dữ liệu đơn giản và nhanh chóng.

Việc kết hợp Scrapy và Beautiful Soup cho phép bạn tận dụng ưu điểm của cả hai công cụ, giúp dễ dàng xử lý các thách thức gia công dữ liệu phức tạp. Khi bạn gặp phải CAPTCHA, việc tích hợp CapSolver có thể giải quyết hiệu quả các trở ngại này, đảm bảo các dự án gia công dữ liệu của bạn hoạt động trơn tru.

Bằng cách sử dụng Scrapy, Beautiful Soup và CapSolver cùng nhau, bạn có thể tạo ra một thiết lập gia công dữ liệu linh hoạt và hiệu quả, giải quyết nhiều thách thức một cách dễ dàng.