爬虫 第三篇 (语言选择python还是java还是其他)

爬虫目前主要开发语言为java、python、c++
有些公司也用go语言(杭州某互联网金融公司)

对于一般的信息采集需要,各种语言差别不大。

  1. c、c++
    搜索引擎无一例外使用C\C++ 开发爬虫,猜想搜索引擎爬虫采集的网站数量巨大,对页面的解析要求不高,部分支持javascript

  2. python
    网络功能强大,模拟登陆、解析javascript,短处是网页解析
    python写起程序来真的很便捷,著名的python爬虫有scrapy等

  3. java
    java有很多解析器,对网页的解析支持很好,缺点是网络部分
    java开源爬虫非常多,著名的如 nutch 国内有webmagic
    java优秀的解析器有htmlparser、jsoup

对于一般性的需求无论java还是python都可以胜任。

如需要模拟登陆、对抗防采集选择python更方便些,如果需要处理复杂的网页,解析网页内容生成结构化数据或者对网页内容精细的解析则可以选择java。


2018年更新

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python流行起来,从某程序员聚集的网站来看 python爬虫教程满天飞。著名的scrapy便是python开发的。
python开发爬虫非常灵活,最适合一次性采集数据,写几行代码就可以把初步结构化的数据库入库。urllib、requests、beautifulsoup等模块可以轻松构建一个基本的采集程序。
使用python时会遇到中文乱码问题,window开发 Linux 部署乱码问题会让你感觉更棘手,最好统一开发部署环境,有钱公司用macbookpro,没钱装个ubuntu。

python遇到复杂的js是表现和java差不多,你都会想自己实现一个浏览器,phantomjs 不够稳定,中介再加上一层selenium 写写demo还可以

也有人用node.js 开发爬虫,自带V8 引擎,乍一看可以推平所有带js 的页面,node本身是为了js 实现后台来设计的,对于信息采集,node和python 和java 没有本质区别,js 引擎和浏览器引擎并不是一个东西,倒是有牛人用开源浏览器实现了一套浏览器采集程序,不过这牛人有时间折腾,一般公司招不到这种人,也没时间给你折腾,即便你折腾出来了,后续也没人接。

chrome的无头浏览器出来了,遇到复杂的js 页面可以少折腾。

最终使用哪种语言开发企业级采集应用,需要考虑多种因素。

主流的还是java和python,

java 比python繁琐,python比java招人难。

node适合做过前端的高手。

爬虫交流群:177655321

数据采集解决方案:
https://blog.youkuaiyun.com/keep_learn/article/details/109398589

### JavaPython爬虫开发中的对比 #### 开发效率 Python 的语法设计简洁明了,开发者能够快速编写并调试脚本[^1]。相比之下,Java 需要更多的样板代码来完成相同的功能,这可能会降低开发速度。然而,在大型项目中,Java 提供了更严格的类型检查机制以及更好的模块化能力,有助于维护复杂的爬虫系统。 #### 库的支持程度 对于爬虫开发而言,Python 拥有非常成熟且广泛使用的第三方库,例如 `requests`、`BeautifulSoup` 和 `Scrapy` 等工具极大地简化了网页抓取过程。虽然 Java 同样存在一些用于网络请求处理的类库(如 Apache HttpClient 或 Jsoup),但在易用性和灵活性上通常被认为不及前者[^2]。 #### 性能表现 从执行性能角度来看,由于 JVM (Java Virtual Machine) 对字节码进行了优化编译运行方式,因此一般情况下基于 Java 构建的应用程序会比解释型语言 Python 更加高效[^3]。但是考虑到大多数实际场景下的瓶颈往往来自于 I/O 操作而非 CPU 计算本身,则两者差异可能并不显著。 #### 社区资源与学习曲线 Python 因其简单直观的特点成为初学者入门首选之一;与此同时活跃度极高的开源社区也为各类问题提供了详尽解答文档教程视频等多种形式的学习资料[^1]。另一方面尽管也有大量关于如何利用 java 进行数据采集方面的讨论分享但总体数量规模仍小于 python 方面的内容覆盖范围广度深度均有所欠缺. 综上所述,在选择适合自己的编程语言之前应该综合考虑具体应用场景需求偏好等因素再做决定如果追求的是快速原型验证或者个人兴趣驱动的小型实验性质的任务那么显然采用python更为合适;而对于那些强调稳定可靠长期运维保障的企业级解决方案来说java可能是更好一点的选择. ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_data(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') return soup.title.string print(fetch_data('https://example.com')) ```
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