Yuk Ketahui Library Python untuk Web Scraping

Library Python adalah kumpulan kode pada Python yang dapat digunakan kembali dalam beberapa program atau proyek. Library pada Python memiliki banyak jenis dan fungsi, seperti untuk memanipulasi data, visualisasi data, bahkan untuk membangun dan mengembangkan sebuah game. Salah satu fungsi library python adalah untuk membantu proses web scraping. Web scraping adalah proses mengumpulkan data terstruktur dari sebuah web secara otomatis. Proses ini juga disebut dengan proses ekstraksi data website. Beberapa fungsi web scraping adalah untuk memantau harga, memantau berita, membuat prospek suatu objek, riset pasar, dan lain sebagainya. 

Dalam dunia bisnis, khususnya di dunia marketing, tidak ada istilah "data yang cukup" karena situasi akan berubah secara cepat dari waktu ke waktu dan data baru akan terus diproduksi. Pesatnya pertumbuhan data menyebabkan proses pengumpulan data bergantung pada teknologi canggih yang powerful untuk mengumpulkan data dan mengekstrak informasi yang berguna. Hal inilah yang menyebabkan banyak developer mulai mengembangkan library python yang bisa membantu data scientist untuk mengumpulkan data dari internet, khususnya website. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan beberapa library python yang populer untuk web scraping beserta dengan kelebihan dan kekurangannya. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Library Requests (HTTP for Humans)

Library Requests merupakan library python yang paling dasar untuk web scraping. Request HTML dibuat untuk mengambil data dari halaman website dengan mengirimkan request ke server situs web. LIbrary Requests pada Python digunakan untuk membuat berbagai jenis permintaan HTTP seperti POST, GET, dan lain sebagainya. Library ini banyak digunakan karena sangat sederhana dan mudah digunakan. Kelebihan dari library ini adalah mudah digunakan, menggunakan otentikasi dasar, URL dan domain internasional, dan adanya dukungan dari Proxy HTTPS(S). Namun, dibalik semua kelebihannya, library ini tetap memiliki kekurangan, antara lain hanya bisa mengambil data statis yang ada di halaman website, tidak mendukung parsing HTML, dan tidak bisa digunakan untuk mengakses situs website JavaScript.

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

2. Library lxml dan Beautiful Soup

Library lxml berfokus pada parsing HTML yang mengambil data dari halaman web. Fitur unik dari perpustakaan ini melibatkan kinerja tinggi, produksi HTML, dan penguraian XML yang lebih cepat. Library ini cocok untuk mengumpulkan data bervolume besar dari database situs web. Library ini bisa dikombinasikan dengan library requests untuk mengekstrak dan mengurai data menggunakan XPath dan CSS. Kelebihan library lxml adalah lebih efisien, lebih ringan, dan bekerja dengan Pythonic API. Sedangkan kekurangan library ini adalah kurang ramah bagi pemula karena lebih rumit.

Beautiful Soup adalah library Python yang paling banyak digunakan untuk project web scraping. Salah satu alasan paling dasar mengapa menggunakan library ini adalah karena relatif lebih mudah untuk pemula. Kita juga bisa menggabungkan library ini dengan library lain seperti library lxml. Para profesional menggabungkan library beautifulsoup dan request untuk web scraping dengan volume data base yang besar. Kelebihan library beautiful soup adalah bekerja lebih baik untuk data berukuran besar, mudah dipelajari bagi pemula, dan menggunakan deteksi encoding otomatis. Satu-satunya kelemahan yang dimiliki library ini adalah lebih lambat jika dibandingkan dengan library lxml pada Python.

3. Library Scrapy

Library scrapy tidak hanya digunakan untuk web scraping saja, tetapi juga keseluruhan framework untuk mendukung kebutuhan web scraping pada satu platform. Scrapy dikembangkan oleh salah satu pendiri Scraping hub, Shane Evans dan Pablo Hoffman. Library ini digunakan untuk project web scraping besar. Keuntungan menggunakan library ini adalah library ini bersifat asynchronous, dokumentasi yang lebih baik, bisa menggunakan berbagai plugin, bisa dikombinasikan dengan pipeline dan middlewares buatan, hemat memori dan dapat digunakan dengan CPU rendah. Namun, walaupun memiliki berbagai kelebihan, library ini tetap memiliki kelemahan, yaitu kurang ramah bagi pemula yang benar-benar baru belajar web scraping.

Baca juga :  Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python