Python và Go: Lựa chọn nào tốt hơn cho Web scraping

Web scraping (quét web) đã trở thành một công cụ quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp hiện nay. Nó cho phép các cá nhân và công ty thu thập dữ liệu hữu ích từ các trang web, xử lý và áp dụng cho các mục tiêu khác nhau. Chọn đúng công cụ là điều cần thiết cho hiệu quả của mục đích này. Ngày nay, Go và Python đã trở thành một trong những lựa chọn tốt nhất để quét web. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những ưu và nhược điểm của việc sử dụng Python và Go, so sánh tốc độ, khả năng mở rộng và tính phù hợp của chúng trong các tình huống khác nhau.

Các tính năng của Python và Go

Web scraping là gì?

Web scraping thường được mô tả là kỹ thuật cho phép trích xuất nhiều loại dữ liệu khác nhau từ các trang web. Trong quá trình này, dữ liệu được trích xuất sẽ chuyển thành một danh sách có cấu trúc để phân tích và sử dụng thêm. Thông tin cần thiết được truy xuất từ ​​các trang web thông qua yêu cầu HTTP và tải xuống nội dung HTML. Web scraping được sử dụng rộng rãi trong các ngành khác nhau, chẳng hạn như phân tích, tiếp thị, tài chính và thương mại điện tử. Thông thường, việc thu thập được hỗ trợ bởi các proxy. Bạn có thể sử dụng proxy trung tâm dữ liệu hoặc proxy dân cư để làm cho việc quét dữ liệu hiệu quả hơn.

Giới thiệu về các tính năng của Python và Go

Hiện tại, Python đang giữ vị trí là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi, trong khi Go nằm trong top 10. Điều này xảy ra do các trường hợp sử dụng Python rộng hơn nhiều so với Go. Nhưng theo thời gian, ngày càng có nhiều nhà phát triển bắt đầu sử dụng Go trong các dự án của họ.

Mã cho Python có thể dễ dàng truy cập cho người mới bắt đầu viết mã. Python cũng tự hào có một bộ thư viện và khung lớn được hỗ trợ bởi cộng đồng đang phát triển của nó. Trong trường hợp bạn quyết định thực hành web scraping, Python có thể cung cấp nhiều công cụ như BeautifulSoup, Requests và Selenium. Một bộ công cụ như thế này cho phép các nhà phát triển truy cập HTML, tạo các yêu cầu HTTP và thực hiện các hành động của trình duyệt một cách tự động. Tuy nhiên, web scraping chỉ là một trong nhiều trường hợp sử dụng cho Python. Ngôn ngữ đó cũng có thể được áp dụng để phân tích dữ liệu, học máy, trí tuệ nhân tạo, phát triển web, v.v.

Mặt khác, Go đã được Google phát triển cách đây không lâu. Lợi ích chính của việc sử dụng Go là khả năng mở rộng và tính ổn định của nó. Go đã trở thành một công cụ phổ biến để quét web chỉ trong những năm gần đây. Mức độ phổ biến này được thúc đẩy nhờ khả năng quản lý bộ nhớ hiệu quả và khả năng thực thi nhanh chóng mà Go có thể mang lại. Go thường được sử dụng trong các dự án lớn, yêu cầu xử lý dữ liệu nhanh hơn. Go cũng được biết đến với tính bền vững hơn đối với các sự cố trong quá trình quét web.

=>> Cách thiết lập Proxy với Selenium bằng Python

Ưu điểm của Go và Python

Cả Python và Go đều chứng tỏ thế mạnh của mình là hầu hết các ngôn ngữ phổ biến. Ưu điểm của Python bao gồm tính dễ học và dễ sử dụng. Cú pháp đơn giản hơn có thể giúp tập trung vào quy trình logic và không bị hạn chế bởi các rào cản ngôn ngữ. Cũng cần thừa nhận rằng Python được tạo ra như một công cụ mã nguồn mở và miễn phí, vì vậy không có rào cản nào đối với các nhà phát triển sử dụng và thử nghiệm nó.

Python thu thập một số lượng lớn các thư viện và khuôn khổ có thể áp dụng trong quá trình quét web. Nhiều công cụ trong số đó được thiết kế riêng cho mục đích này. Python cũng là một công cụ cơ bản để phân tích dữ liệu, máy học và các dự án khoa học. Lợi ích chính của Python trong bối cảnh này là khả năng thực thi mã từ các ngôn ngữ khác và ngược lại.

Ưu điểm chính của Go nằm ở khả năng mở rộng, đồng thời và hiệu suất tổng thể. Go được tạo ra để có thể mở rộng trong khi vẫn giữ đủ hiệu suất. Các trường hợp sử dụng của nó có thể dễ dàng chứa các dự án web scraping ở mọi quy mô.

Một trong những lý do chính để sử dụng Go là sử dụng hiệu quả bộ nhớ để thực thi nhanh và đáng tin cậy. Nó giúp ích trong trường hợp thu thập một lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn, giải quyết nhiều tác vụ đồng thời. Go cũng được tích hợp sẵn HTTP client giúp dễ dàng thực hiện các yêu cầu và nhận dữ liệu từ các trang web. So sánh tổng thể, cả hai ngôn ngữ đều có thể đáp ứng rất nhiều nhu cầu của nhà phát triển.

Python hay Golang: Cái nào tốt hơn?

Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt chính giữa Golang và Python, chúng ta cần so sánh điểm mạnh và điểm yếu của chúng. Chẳng hạn, gắn các proxy dân cư IP tĩnh vào các tác vụ với mục tiêu cần sự quan trọng về tốc độ và hiệu suất, thì Go có thể cho thấy hiệu suất tốt hơn trong hầu hết các trường hợp. Đối với các tác vụ yêu cầu xử lý nhanh, Go sẽ là một lựa chọn phù hợp bởi hiệu quả quản lý bộ nhớ cao hơn.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc quét web của Go và Python luôn bị giới hạn bởi dung lượng và độ trễ của mạng. Nếu một trang web không thể phản hồi đủ nhanh, thì hiệu suất của các công cụ cụ thể sẽ trở thành yếu tố cần suy nghĩ. Điều này nên được tính đến khi bạn mua proxy xoay IP để quá trình quét web trở nên đáng tin cậy hơn. Đôi khi, bạn nên thay đổi IP của mình định kỳ để đảm bảo rằng trang web sẽ không phát hiện ra sự hiện diện của bạn.

Tính phù hợp trong các dự án

Go được xây dựng với suy nghĩ về khả năng mở rộng dễ dàng. Trong trường hợp đó, Go web scraping sẽ là lựa chọn cho các tác vụ có khả năng sử dụng luồng dữ liệu mở rộng. Python trong cùng điều kiện sẽ gặp khó khăn do giới hạn nhiều luồng trong một quy trình. Có thể giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các thư viện như concurrent.futures orasyncio.

Việc triển khai các công cụ như vậy sẽ bổ sung thêm các bước cho quy trình thiết kế dự án và tiêu tốn thời gian của nhà phát triển. Nhưng những nhược điểm này đã được khắc phục bằng cách sử dụng Python dễ dàng. Bộ công cụ Python thường được coi là một trong những công cụ dễ học và dễ sử dụng nhất. Các lập trình viên chưa quen với các dự án quét web Python có thể áp dụng tất cả các công cụ cần thiết khá nhanh. Go web scraping cũng tương đối dễ học, nó có thể ảnh hưởng đến kết quả công việc của nhà phát triển nếu không quen với các ngôn ngữ được nhập tĩnh.

Quay trở lại hệ sinh thái Python, điều quan trọng cần lưu ý là sự đa dạng lớn của các khung và thư viện. Quá trình web scraping với Python có thể được giảm bớt bằng các thư viện BeautifulSoup, Requests và Scrapy. Mặc dù nó không thể cung cấp hệ sinh thái rộng lớn đó, nhưng cũng có một lượng lớn công cụ dành riêng cho loại nhiệm vụ này.

Các trường hợp sử dụng của Go và Python

Các trường hợp sử dụng chính cho Go và Python trong web scraping rút ngắn thành các trường hợp sau:

Python:

• Người mới và nhà phát triển có kinh nghiệm lập trình ngắn.
• Các dự án dựa trên sự đa dạng của các thư viện và công cụ.
• Các nhiệm vụ liên quan đến phân tích phức tạp các loại dữ liệu khác nhau.
• Các dự án web scraping quy mô vừa và nhỏ.

Go:

• Các nhà phát triển có chuyên môn về C, C++ hoặc các ngôn ngữ nhập tĩnh khác.
• Các dự án dựa trên việc sử dụng bộ nhớ nhanh và phức tạp hơn.
• Các dự án quét web quy mô lớn cần xử lý nhiều yêu cầu cùng một lúc và xử lý lượng lớn dữ liệu.
• Các tác vụ web scraping liên quan đến Docker và các công nghệ tương tự.

Các dự án web scraping có thể được hưởng lợi từ các ngôn ngữ khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu và thách thức của chúng cũng như các loại proxy khác nhau cho vấn đề đó (proxy HTTP(S) hoặc SOCKS5). Python là một lựa chọn phổ biến cho người mới bắt đầu hoặc nhà phát triển muốn có một ngôn ngữ đơn giản và mạnh mẽ với hệ sinh thái thư viện và công cụ phong phú. Tuy nhiên, Go cũng có thể mang lại những lợi thế như hiệu suất nhanh hơn, mức tiêu thụ bộ nhớ thấp hơn và khả năng mở rộng tốt hơn cho các dự án lớn.

Cuối cùng, sự lựa chọn giữa Python và Go sẽ dựa trên các yêu cầu riêng của từng dự án, kinh nghiệm và kỹ năng của nhà phát triển cũng như sở thích cá nhân. Chúc các bạn thành công!