Топ-8 библиотек для веб-скраппинга на Python в 2025: что лучше выбрать

Топ-8 библиотек для веб-скраппинга на Python в 2025: что лучше выбрать

Python считается стандартом де-факто в мире веб-скрапинга благодаря своей простоте, огромному количеству библиотек и активному сообществу. Python-код для скрапинга получается компактным и понятным, а богатый выбор готовых инструментов позволяет быстро реализовать сложные сценарии.

Наиболее популярные библиотеки: BeautifulSoup, Scrapy, Requests, Selenium

• Requests — для отправки HTTP-запросов, включая работу с прокси , заголовками, куками и сессиями.
• BeautifulSoup — для парсинга HTML и XML, удобный API на основе поиска по селекторам и структуре документа.
• Scrapy — фреймворк для построения сложных краулеров и сбора больших объемов данных с логикой переходов между страницами.
• Selenium — инструмент для автоматизации браузера, необходим для скрапинга страниц, где данные подгружаются через JavaScript.

Сценарии использования

Python подходит как для простых одноразовых скриптов (например, собрать цены с нескольких страниц интернет-магазина), так и для сложных краулеров . На Python пишут парсеры новостных сайтов, агрегаторы данных, инструменты мониторинга изменений на сайтах.

В 2025 году благодаря библиотеке Scrapy на Python можно строить промышленный скрапинг: например, обходить тысячи доменов в параллель, соблюдать robots.txt и выдерживать паузы между запросами.

С другой стороны, небольшие скрипты с Requests+BeautifulSoup позволяют быстро «снять» табличку с сайта в CSV для анализа.

Плюсы и минусы

Даже небольшой скрипт на Python может выполнить сложный скрапинг благодаря лаконичности языка и богатству библиотек. Тем временем за годы работы Python-разработчики поделились множеством рецептов и решений на Stack Overflow, GitHub. Библиотеки вроде Scrapy и BeautifulSoup имеют подробную документацию и примеры.

Скрипты Python работают на Windows, Linux, macOS без существенных изменений, а развернуть окружение можно с помощью pip.

Тем не менее, Python при больших объемах данных или интенсивном сетевом вводе-выводе уступает по производительности компилируемым языкам (таким как Go или C++). Скрапинг сотен тысяч страниц на чистом Python может работать медленнее, если не оптимизирован.

Для параллельного скрапинга Python-скрипты зачастую используют асинхронность (asyncio) или многопроцессность, что сложнее, чем простой запуск потоков.

И у популярности есть свои недостатки: некоторые антискраперные меры (защита Cloudflare и др.) могут детектировать простые Python-боты. Однако многие решают это втсроенными прокси с ротацией.

В целом, недостатки Python сводятся к тому, что для полноценного скрапинга без блокировок и падений необходимо комбинировать его с другими техниками и инструментами.

Связанные вопросы и ответы:

Какие библиотеки для веб-скраппинга на Python будут самыми популярными в 2025 году

NumPy и SciPy

NumPy стала основой для большинства других библиотек, включая TensorFlow и PyTorch. Он используется для работы с массивами и числовыми данными. В машинном обучении почти каждый проект основан на эффективных математических функциях NumPy и точных операциях с массивами. И в плане векторов и многопоточности эта библиотека незаменима — на ней все держится.

Например, NVIDIA разрабатывает CUDA — платформу параллельных вычислений и модель программирования для работы на графических процессорах NVIDIA. CUDA Array Interface стандартизирует формат передачи массивов GPU между библиотеками без копирования данных. Так, CuPy реализует массивы NumPy на GPU NVIDIA с использованием CUDA, а Numba компилирует Python-код для GPU с прямой поддержкой массивов NumPy. Apache MXNet использует NDArray — аналог NumPy для GPU, ускоряющий работу моделей глубокого обучения. Это к слову о том, что NumPy уже стала стандартом.

Поверх NumPy можно использовать SciPy — она расширяет способности базовой модели для статистики и моделирования.

Pandas

Pandas — еще один базовый инструмент для работы с данными в Python, который остается в топе благодаря производительности (Панды отлично справляются с огромным количеством данных). Она, кстати, тоже используется поверх NumPy.

Возможно, в будущем мы увидим улучшение поддержки многопоточности и оптимизацию для работы с большими наборами данных — это сделает библиотеку ещё актуальнее.

Панды используют для подготовки данных во многих проектах — от финансового анализа до биоинформатики. Например, в здравоохранении с помощью Pandas анализируют электронные медицинские записи и прогнозируют эпидемии.

Dask

Dask используется для распределённых вычислений и параллельной обработки больших массивов данных. Он является топовым дополнением к Pandas в случаях, когда объемы данных превышают возможности оперативной памяти. В будущем всё больше компаний будут применять связку Pandas + Dask, чтобы масштабировать свои аналитические системы.

JAX

Новая селебрити в вычислениях от Google! JAX активно набирает популярность за счет своей способности ускорять численные расчеты и различать собственные функции Python и NumPy. Ожидается, что к 2025 году JAX будет активно применяться для статистического моделирования и разработки новых алгоритмов.

Какие из 8 лучших библиотек подходят для начинающих

1. NumPy :

2. Панды :

Pandas стала одной из самых популярных библиотек Python для анализа данных.
он может индексировать большие данные для быстрого поиска , изменения формы данных , поворота по определяемой пользователем оси, обработки недостающих данных , объединения и объединения наборов данных и фильтрации данных . Это также одна из немногих библиотек ML, которые могут работать с DateTime .

3. NLTK (набор средств естественного языка) :

NLTK используется для текста классификации и N atural L anguage P rocessing, предоставляет варианты слова , вытекающее , lemmatizing , токенизацию и поиск по ключевым словам в документах. Он имеет множество вариантов использования, таких как анализ настроений , понимание обзоров , классификатор текста , цензура для защиты детей , интеллектуальный анализ текста.

4. Matplotlib :

Matplotlib используется для визуализации 2D-данных, прежде чем переходить к обработке данных и обучению. Он используется для создания гистограмм, графиков, диаграмм ошибок, диаграмм рассеяния, гистограмм с помощью всего нескольких строк кода. Он имеет интерфейс, похожий на MATLAB, и может выполнять задачи, аналогичные MATLAB.

5. Scikit-Learn :

Scikit-Learn в основном ориентирован на такие концепции моделирования данных, как регрессия, классификация, кластеризация и выбор модели. Библиотека построена на Numpy, Scipy и matplotlib. Scikit-learn хорошо интегрируется со многими другими библиотеками Python, такими как Matplotlib и Plotly для построения графиков, NumPy для векторизации массивов, Pandas для фреймов данных, SciPy для научных вычислений и многими другими.

Какие библиотеки лучше всего подходят для обработки динамического контента в 2025 году

Константин Поздникин , руководитель практики React в ГК Юзтех, делится множеством интересных нововведений в экосистеме React, которые в 2025 году будут способствовать значительным улучшениям в производительности и пользовательском опыте.

React 19: что нового?

С выходом React 19 разработчики получили доступ к мощным инструментам, упрощающим создание современных приложений:

Серверные компоненты  — React 19 улучшил поддержку Server Components, делая их более удобными для работы с серверным рендерингом. Это позволяет быстрее загружать контент в крупных проектах. Эти компоненты идеально подходят для работы с динамическими данными, что особенно важно для крупных корпоративных приложений.

Actions  — Новый API, который упрощает обработку пользовательских действий и управление состоянием. Это делает работу с формами и интерактивными элементами более понятной и эффективной. Например, при отправке данных на сервер можно избежать лишних обновлений интерфейса и точнее контролировать состояние компонента.

Контекст выполнения  — Директивы use client и use server в Next.js помогают явно указать, где должен выполняться код (на клиенте или сервере). Это не часть стандартного React, но активно используется в фреймворках на его основе, что упрощает отладку и поддержку приложений.

Оптимизация загрузки ресурсов  — Директивы preload и preinit позволяют заранее загружать важные ресурсы, что помогает ускорить работу приложения. Это особенно полезно для приложений с высокой нагрузкой и множеством внешних зависимостей.

Можете ли вы сравнить производительность этих библиотек

Как я уже писал выше, долгое время главной задачей Wasm оставалась возможность компиляции кода, написанного на высокоуровневых языках общего назначения. Например, в(онлайн-инструмент для обработки изображений) мы используем библиотеки из экосистемы C/C ++ и Rust. Изначально эти библиотеки не были предназначены для использования в web-приложениях, но благодаря WebAssembly это стало возможным.Кроме того, согласно распространённому мнению, компиляция исходного кода в Wasm нужна ещё и потому, что использование Wasm-бинарников позволяет ускорить работу web-приложения. Я соглашусь, как минимум, с тем, что в идеальных (лабораторных) условиях WebAssembly и JavaScript-бинарникиобеспечить примерно равные значения пиковой производительности. Вряд ли это возможно на боевых web-проектах. На мой взгляд, разумнее рассматривать WebAssembly как один инструментов оптимизации средних, рабочих значений производительности. Хотя недавно у Wasm появилась возможность использовать SIMD-инструкции и потоки с разделяемой памятью. Это должно повысить его конкурентоспособность. Но в любом случае, как я писал выше, всё зависит от конкретной ситуации и начальных условий.Ниже рассмотрим несколько таких условий:

отсутствие разогрева

js-движок v8 обрабатывает исходный код и представляет его в виде абстрактного синтаксического дерева (аст). основываясь на построенном аст, оптимизированный интерпретатор ignition генерирует байткод. полученный байткод забирает компилятор sparkplug и на выходе выдаёт пока ещё не оптимизированный машинный код, с большим объёмом футпринта. в процессе исполнения кода v8 собирает информацию о формах (типах) используемых объектов и затем запускает оптимизирующий компилятор turbofan. он формирует низкоуровневые машинные инструкции, оптимизированные для целевой архитектуры с учётом собранной информации об объектах. с тем, как устроены js-движки можно разобраться, изучив этой . пайплайн js-движка. общая схема с другой стороны, в webassembly используется статическая типизация, поэтому из него можно сразу сгенерировать машинный код. у движка v8 есть потоковый компилятор wasm под названием liftoff. он, как и ignition, помогает быстро подготовить и запустить неоптимизированный код. и после этого просыпается всё тот же turbofan и оптимизирует машинный код. он будет работать быстрее, чем после компиляции liftoff, но для его генерации потребуется больше времени. принципиальное отличие пайплайна javascript от пайплайна webassembly: движку v8 незачем собирать информацию об объектах и типах, так как у wasm типизация статическая и всё известно заранее. это экономит время.

отсутствие деоптимизации

машинный код, который turbofan генерирует для javascript, можно использовать только до тех пор, пока сохраняются предположения о типах. допустим, turbofan сгенерировал машинный код, например, для функции f с числовым параметром. тогда, встретив вызов этой функции с объектом вместо числа, движок опять задействует ignition или sparkplug. это называется деоптимизацией.у webassembly в процессе выполнения программы типы измениться не могут. поэтому в такой деоптимизации нет необходимости. а сами типы, которые поддерживает wasm, органично переводятся в машинный код.

Какие библиотеки поддерживают интеграцию с машинным обучением

— самая большая библиотека ПО для компьютерного зрения, насчитывает более 2500 алгоритмов. Она позволяет обрабатывать и анализировать изображения и

Для чего подойдёт:

• обработка изображений (фильтрация, трансформация, морфологические операции, преобразования Фурье и так далее);

Библиотека поддерживает много методов машинного обучения, включая векторные машины, случайные леса и деревья решений. Может обрабатывать и анализировать изображения и видео в реальном времени.

Особенности OpenCV.js:

• Можно использовать предобученные модели для задач, связанных с компьютерным зрением. 
• Поддерживает функции и алгоритмы, которые охватывают большинство задач компьютерного зрения.
• Можно перенести готовый код на Python или C++.
• Можно использовать совместно с TensorFlow.js.
• Производительность обработки зависит от мощности устройства пользователя и возможностей браузера.
• Доступны не все функции полной библиотеки OpenCV.
• Не все возможности поддерживаются браузерами одинаково хорошо.

Какие из них лучше всего справляются с анти-скрапингом

В первых статьях о скрапинге мы обсуждали правовую неопределенность, связанную с веб-скрапингом, а также некоторые этические принципы, которыми следует руководствоваться. Честно говоря, эта статья, вероятно, самая сложная с этической точки зрения. Мои сайты тоже страдали от ботов, спамеров, веб-скраперов и других нежелательных виртуальных гостей, как возможно и ваши. Так почему же учить людей создавать более эффективных ботов?

Я считаю, что включение этой главы важно по нескольким причинам:

• Существуют совершенно этичные и законные причины для скрапинга некоторых сайтов, которые не хотят быть скрапленными.
• Хотя почти невозможно создать сайт, полностью защищенный от скрапинга (или хотя бы такой, который всё ещё легко доступен для легитимных пользователей), я надеюсь, что информация в этой статье поможет тем, кто хочет защитить свои сайты от вредоносных атак.
• На протяжении всей статьи будут указаны некоторые слабые места в каждой технике веб-скрапинга, которые вы можете использовать для защиты своего сайта. Имейте в виду, что большинство ботов в интернете сегодня просто проводят общий поиск информации и уязвимостей, и использование даже пары простых техник, описанных в этой главе, вероятно, остановит 99% из них. Однако они становятся всё более сложными с каждым месяцем, и лучше быть готовым.
• Как и большинство программистов, я не считаю, что скрытие каких-либо образовательных данных является положительным явлением.

Какие библиотеки рекомендуют для работы с большими объемами данных

Для чего они нужны и какие задачи могут решить?

Язык Python часто применяется в Data Science, потому что, во-первых, по сравнению с другими языками код для сложных задач на Python проще и короче. А во-вторых, есть много мощных прикладных библиотек для решения разных задач: первичной обработки и анализа данных, обработки естественного языка и визуализации. Эта подборка будет полезна аналитикам данных, математикам и тем, кто занимается Data Science на разных уровнях. Составить ее нам помогли эксперты старший аналитик «Ростелеком» Константин Башевой, руководитель отдела аналитики в Mail.ru Петр Ермаков и ментор курса SkillFactory Анна Агабекян.

Библиотеки Python — это файлы с шаблонами кода. Их придумали для того, чтобы людям не приходилось каждый раз заново набирать один и тот же код: они просто открывают файл, вставляют свои данные и получают нужный результат. В этом материале вы найдете описание библиотек, которые используются чаще всего для анализа данных на Python.

Основные библиотеки Python

Вот базовые библиотеки, которые делают из языка программирования Python инструмент для анализа и визуализации данных. Иногда их называют SciPy Stack. На них основываются более специализированные библиотеки.

Профессия / 24 месяца

Data Scientist

Дата-сайентисты решают поистине амбициозные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и при этом хорошо зарабатывать. Программа рассчитана на новичков и плавно введет вас в Data Science.

5 990 ₽/мес

9 983 ₽/мес Подробнее

для языка Python. В ней есть дополнительный командный синтаксис; она сохраняет историю ввода во всех сеансах, подсвечивает и автоматически дополняет код. Если вы когда-либо пользовались Mathematica или, то разберетесь и в Jupyter.

Интерфейс библиотеки подходит для исследования и первичной обработки данных, тестирования первых версий кода и его улучшения. Используя язык разметкидля форматирования текста и библиотеки для визуализации, можно формировать аналитические отчеты в браузере или преобразовать отчет в презентацию. С помощьюможно настроить совместную работу команды на сервере.

Пример небольшого анализа данных в браузере:

Станьте дата-сайентистом и решайте амбициозные задачи с помощью нейросетей

Подробнее

NumPy

NumPy — основная библиотека Python, которая упрощает работу с векторами и матрицами. Содержит готовые методы для разных математических операций: от создания, изменения формы, умножения и расчета детерминанта матриц до решения линейных уравнений и сингулярного разложения. Например, возьмем такую систему уравнений:

Чтобы ее решить, достаточно воспользоваться методом lialg.solve:

SciPy

Библиотекаосновывается на NumPy и расширяет ее возможности. SciPy похожа на Matlab. Включает методы линейной алгебры и методы для работы с вероятностными распределениями, интегральным исчислением и преобразованиями Фурье.

расчета определителя двумерной матрицы:

Matplotlib

Matplotlib — низкоуровневая библиотека для создания двумерных диаграмм и графиков. С ее помощью можно построить любой график, но для сложной визуализации потребуется больше кода, чем в продвинутых библиотеках.

Используемый код:

Библиотеки для работы с данными

Библиотеки Python для анализа данных, Machine Learning и обучения сложных нейронных сетей.

Scikit-learn

Scikit-learn основана на NumPy и SciPy. В ней есть алгоритмы для машинного обучения и интеллектуального анализа данных: кластеризации, регрессии и классификации. Это одна из самых лучших библиотек для компаний, работающих с огромным объемом данных — ее используют Evernote, OKCupid, Spotify и Birchbox.

визуализации частичной зависимости стоимости домов в Калифорнии в зависимости от особенностей местности:

Используемый код:

TensorFlow

Библиотеку создали в Google, чтобы заменить DistBelief — фреймворк для обучения, настройки и тренировки нейронных сетей. Благодаря этой библиотеке Google может определять объекты на фотографиях, а приложение для распознавания голоса — понимать речь.

Какие из этих библиотек имеют самую большую поддержку сообщества

Определение 1

Интернет-сообщества – это совокупность людей, объединенных общими интересами и целями, коммуницирующих друг с другом через Интернет.

В последние годы интернет-сообщества получили широкое распространение в различных сферах жизни, включая книговедение и библиотечную индустрию.

Определение 2

Библиотечная индустрия – это отрасль экономики, которая включает в себя создание, поддержку и управление библиотечными учреждениями.

Интернет-сообщества могут сыграть важную роль в развитии библиотечной индустрии, предоставляя эффективные способы для профессионального обучения и информационных обменов, повышающих уровень работы библиотечных учреждений.

Одним из примеров таких сообществ являются книжные блоги, которые создаются людьми, увлеченными чтением и книгами. Блоги могут содержать рецензии на книги, обзоры новинок и интересных произведений, а также статьи и комментарии о книговедении в целом. Книжные блоги предоставляют возможность для обмена мнениями и опытом в сфере книговедения, что помогает совершенствованию знаний и умений в этой области.

Кроме этого, книжные сообщества могут включать интернет-форумы и социальные сети. Интернет-форумы для книговедов позволяют обсуждать различные аспекты книгоиздания, книжной истории и другие темы, связанные с книгами и книговедением. Социальные сети также предоставляют возможность для обмена мнениями и опытом в сфере книговедения.

Одним из примеров таких интернет-сообществ являются форумы и ресурсы для. Интернет-форумы предоставляют пространство для обмена опытом и получения консультаций по вопросам, связанным с библиотечной работой. Ресурсы для библиотекарей, такие как базы данных и электронные, позволяют быстро и эффективно получать необходимую информацию, повышая качество работы библиотек.

«Интернет-сообщества и их роль в развитии книговедения и библиотечной индустрии»

Кроме того, интернет-сообщества помогают библиотекам сближаться с пользователями и повышать качество обслуживания. Например, в социальных сетях библиотеки могут создавать группы, где пользователи могут задавать вопросы, делиться своими предложениями и отзывами. Это позволяет библиотекам лучше понимать потребности своих пользователей и создавать условия для более эффективного обслуживания. Кроме того, такие интернет-сообщества могут быть использованы для организации онлайн-мероприятий, таких как познавательные часы, презентации, выставки, онлайн-экскурсии.

Какие библиотеки лучше всего подходят для реального времени скраппинга

Библиотека BeautifulSoup

Beautiful Soup («Красивый суп») – это одна из лучших библиотек Python для быстрого создания кастомных парсеров. Разрабатывается с 2004 года, базируется на мощных анализаторах синтаксиса, таких как lxml и html5lib.

Проект сопровождается командой Crummy и Леонардом Ричардсоном в частности. Та же команда предлагает большое количество других библиотек, скриптов и даже игр. Есть даже своя система публикации и ведения блогов.

Для предприятий предлагается отдельная версия BeautifulSoup, которая распространяется по модели подписки и включает официальную техническую поддержку.

Преимущества BeautifulSoup:

• Готовые методы и идиомы Pythonic для поиска по дереву синтаксического анализа.
• Комплексный набор инструментов для извлечения данных из HTML-страниц и документов.
• Для написания своих скриптов потребуется минимум программного кода.
• Входящие документы (данные) автоматически конвертируются в Unicode, а исходящие – в UTF-8 (не нужно заботиться о кодировке).
• Очень простой и понятный синтаксис, который можно углублять и детализировать по мере необходимости. Например, можно просто найти все ссылки в документе, а можно попросить собрать только ссылки, указывающий на определённый домен, с конкретным именем CSS-класса, и т.п.
• Полная совместимость с Python 3 (поддержка Python 2 прекращена в 2021 году).
• Beautiful Soup распространяется по лицензии MIT (можно использовать совершенно бесплатно).
• Библиотека регулярно обновляется и актуализируется.

Установка Beautiful Soup

Из среды Python библиотеку можно установить командой:

pip install beautifulsoup4

Непосредственно в коде библиотека импортируется командой:

from bs4 import BeautifulSoup

Простейший пример использования:

soup = BeautifulSoup(page.text, "html.parser")

print(soup)

Будет выведен весь HTML-код страницы page.text

Для дистрибутивов на базе Debian и Ubuntu можно установить пакет python3-bs4 из официального репозитория. В Fedora по аналогии предоставляется пакет python3-beautifulsoup4.

Библиотека Requests

Requests («Запросы») – это продвинутая замена для штатной библиотеки Python urllib, предназначенной для обработки HTTP-запросов. В отличие от системной библиотеки, Python Requests позволяет получать те же результаты, но с меньшими усилиями и объёмом кода.

Requests не используется как самостоятельный парсер-скрипт, но она является важной составляющей при работе со структурами URL-адресов и при получении данных. Наверное, по этой причине от библиотеки зависит более 1 млн. репозиториев на GitHub.

Преимущества Requests:

• Простая обработка международных доменов.
• Поддержка анализа кодов состояния (ответов сервера).
• Данные из ответа сервера можно получать в чистом виде, а можно конвертировать в строки. При этом кодировка автоматически устанавливается в UTF-8 (при желании её можно изменить на своё значение).
• Ответ автоматически сериализуется по формату JSON (удобно использовать в других вызовах и функциях).
• Адекватная работа с SSL-сертификатами (поддержка HTTPS-протокола).
• Возможность авторизации на целевом сайте (ввод логина и пароля).
• Полная поддержка web-сессий и файлов cookies.
• Автоматическая декомпрессия содержимого.
• Поддержка HTTP-прокси.

Какие из них наиболее просты в настройке и использовании

Многие вирусы на Андроид получают права администратора, root и глубоко внедряются в прошивку. Бороться с ними можно разными способами.

Способ первый — перепрошивка

Самый надежный и наиболее простой способ избавиться от укоренившегося в системе вируса — это перепрошить смартфон. Чтобы не потерять все данные, можно сделать резервную копию приложений с помощью Titanium Backup, но для этого необходимо получить root-доступ. Резервные копии нужно сохранить на SD-карту, если таковая имеется. Для этого нужна Pro-версия приложения Titanium Backup.

Перенос резервных копий Titanium Backup на SD-карту — слева направо

Прошивку для вашего устройства можно найти на разных ресурсах. Это может быть CyanogenMod, официальная прошивка или какая-нибудь модификация. Чтобы найти прошивку для своего гаджета, достаточно воспользоваться поисковиком.

Способ второй — получение root и удаление вручную

Продвинутые пользователи могут удалить вирус из Андроид более сложным, но надежным способом. Он заключается в получении рут-прав на устройстве и удалении всех данных вируса вручную. Способов получения root-прав великое множество. Самый простой из них — сделать это с помощью компьютера через KingoRoot.

После получения рут на Андроид нужно установить такие приложения, как Root Explorer и Titanium Backup:

С помощью Root Explorer вы сможете проверить все системные папки Android на наличие там подозрительных APK-файлов и каталогов с вирусами. Какие бы права у трояна не были, Root Explorer сможет удалить его. В основном вирусные APK и папки находятся в каталоге /system/app/ или /system/xbin/.

Titanium Backup может удалять практически все приложения, поэтому его можно использовать для удаления зараженной программы.