Какой язык лучше всего подходит для скрапинга: топ 10 вариантов

Веб-скрапинг давно стал важным инструментом для анализа данных, мониторинга цен, конкурентной разведки и десятков других задач. Но какой язык программирования лучший для скрапинга?

Все зависит от ваших целей: где-то важна скорость и параллельность, где-то — простота кода, а иногда — глубокая интеграция в существующую инфраструктуру.

В этой статье мы сравнили 10 языков программирования — от Python и JavaScript до Go, Rust и Perl — по их применимости в задачах веб-скрапинга. Рассмотрим их библиотеки, сильные и слабые стороны, а главное — сценарии, где каждый из них раскрывается лучше всего.

Python: бесспорный лидер в веб-скрапинге

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.

JavaScript: лучший выбор для динамичных сайтов

JavaScript активно применяется в веб-разработке, и для веб-скрапинга он тоже нашел свое место. Обычно под JavaScript для скрапинга подразумевают либо использование Node.js на серверной стороне, либо управление браузером при помощи JS-инструментов. 

Главная особенность – JavaScript может выполняться прямо в браузере, поэтому отлично подходит для скрапинга динамических сайтов (однако обычно это делается через headless-браузеры, а не браузер UI в прямом смысле).

Node.js и библиотеки Puppeteer и Playwright

Основные библиотеки для работы с JS для скрапинга:

• Puppeteer — управление браузером Chromium, выполнение JS, навигация по страницам.
• Playwright — альтернатива Puppeteer с расширенной поддержкой браузеров.
• Axios — простой HTTP-клиент для загрузки данных.
• Cheerio — серверный jQuery-подобный парсер для статичных страниц.

Кроме того, можно использовать встроенные средства Node.js (например, модуль https или node-fetch) для загрузки страниц, но на практике Axios или node-fetch удобнее.

Обработка SPA и клиентского рендеринга

Благодаря инструментам вроде Puppeteer, JavaScript-экосистема превосходно справляется с сайтами на React/Vue/Angular и другими SPA. Браузер выполнит весь клиентский JS, и скрипт получит итоговую страницу как видит ее пользователь.

Более того, Node.js построен на неблокирующем I/O и позволяет осуществлять множество одновременных запросов благодаря async/await или колбэкам. С помощью Axios или нативного fetch можно запускать параллельно десятки и сотни HTTP-запросов, эффективно используя сетевые задержки.

Автоматизация в безголовом режиме (headless)

JavaScript на Node.js часто используют в тех случаях, когда необходимо полностью симулировать работу браузера. 

Например, для скрапинга сайта, который интенсивно подгружает данные через AJAX после загрузки – можно применить Puppeteer: открыть страницу, дождаться выполнения всех скриптов, и затем собрать HTML или выполнить в контексте страницы функцию, возвращающую нужные данные (Puppeteer позволяет исполнять произвольный JS в браузере и получать результат). Однако одновременный запуск множества headless-браузеров может излишне нагружать систему.

Хотя Node.js повсеместно распространен, запуск headless-браузера (Puppeteer) требует наличия соответствующего браузера. Puppeteer при установке скачивает Chromium ~100 МБ, что увеличивает «вес» проекта. Также скрипты с Puppeteer потребляют немало памяти и CPU.

PHP: актуален ли для веб-скрапинга?

PHP исторически часто применялся для серверного скрапинга, особенно до бурного развития Python в этой области. Многие сайты и скрипты начала 2000-х для парсинга HTML писались на PHP – отчасти потому, что PHP широко развернут на серверах, и написать скрипт, который раз в час ходит на внешний сайт и собирает данные, было относительно просто прямо внутри существующего PHP-приложения.

Полезные инструменты: Guzzle, cURL, Symfony DomCrawler

• cURL (расширение PHP) – PHP имеет встроенные функции cURL для HTTP-запросов. С их помощью можно выполнять GET/POST запросы, устанавливать заголовки, куки, эмулировать браузер. cURL можно использовать с прокси.
• Guzzle – популярный HTTP-клиент для PHP с объектно-ориентированным API. Позволяет делать запросы и получать ответы удобнее, чем через прямой cURL.
• PHP DOM (DOMDocument) – расширение для разборка HTML/XML, входит в стандартную библиотеку. Класс DOMDocument может загружать HTML строку или файл (loadHTML) и предоставить DOM-дерево для навигации.
• Symfony DomCrawler – компонент фреймворка Symfony, облегчающий парсинг HTML. Позволяет использовать CSS-селекторы для извлечения содержимого, в стиле jQuery.

Плюсы и минусы

PHP установлен на большинстве хостингов. Если у вас уже есть веб-сайт на PHP, добавить к нему скрипт-скрапер несложно. cURL в PHP позволяет точно настроить запрос (прокси, user-agent, редиректы). Для базовых случаев можно даже использовать функцию file_get_contents('http://example.com') – она при включенной опции allow_url_fopen скачает страницу по URL.

PHP как язык уступает в скорости C/C++ и Java, но при сетевом вводе-выводе основное время уходит на ожидание ответа.

Но все же это ограниченная экосистема для скрапинга. По сравнению с Python, специальных скрапинг-фреймворков в PHP мало. Нет аналога Scrapy. Библиотек меньше, и они менее развиты. Например, для удобного HTML-парсинга чаще приходится использовать DOMDocument или простой поиском по строкам.

Тем более, PHP сам по себе не имеет встроенного простого способа запустить потоки. Можно параллелить запросы через curl_multi_exec или через внешние средства (например, несколько процессов). Это сложнее, чем использовать asyncio в Python или Promise.all в Node.js.

Где PHP все еще имеет смысл

Сейчас PHP можно использовать для веб-скрапинга в случаях, когда проект уже на PHP и нужно встроить парсинг. В целом же, для новых проектов специализированного парсинга PHP выбирают редко.

Go (Golang): скорость и параллельность

Язык Go стал популярным выбором для задач, требующих одновременной обработки множества операций – именно то, что часто нужно при веб-скрапинге. Go компилируется в бинарный код, работает очень быстро и обладает встроенной поддержкой конкуррентности (через goroutines и каналы). Это делает его привлекательным для создания высокопроизводительных краулеров, способных в многопоточном режиме обходить тысячи страниц.

Библиотеки: Colly, GoQuery, Rod, Chromedp

• Colly – самый известный фреймворк для веб-скрапинга на Go. Слоган Colly: «Elegant Scraper and Crawler Framework for Golang». Он предоставляет простой интерфейс для написания любого рода пауков и скраперов.
• Goquery – библиотека, вдохновленная jQuery, для парсинга HTML в Go. Она позволяет загружать HTML и искать элементы через CSS-селекторы (методы напоминают jQuery: Document.Find("div.class") и т.д.). Внутри используется HTML-парсер golang.org/x/net/html.
• Rod, Chromedp – библиотеки для управления браузером Chrome/Chromium (headless) из Go. Chromedp входит в экосистему Go – это надстройка над Chrome DevTools Protocol. Она позволяет запустить невидимый браузер и выполнять действия, вплоть до получения скриншотов. Rod – еще одна высокоуровневая обертка для headless Chrome.

Сильные стороны

Go-код компилируется, выполняется быстро и потребляет мало памяти по сравнению с интерпретируемыми языками. Для большого объема страниц (десятки и сотни тысяч) Go-скрапер может работать эффективнее и стабильнее, особенно при оптимизации под многопоточность.

goroutines и каналы упрощают параллельный обход сайтов. Например, можно запустить сотни горутин для одновременной загрузки разных страниц.

Тем временем библиотека Colly предоставляет высокоуровневый API (например, метод .OnHTML("a[href]", callback) – обработать каждый найденный <a>), что сокращает шаблонный код. Она из коробки поддерживает параллельность, ограничение запросов в секунду, автоматическое управление сессиями и куками.

Ограничения по сравнению с Python/JS

Хотя Colly силен, экосистема для веб-скрапинга на Go не столь широка, как у Python. Например, меньше готовых решений для обхода Cloudflare-защит, меньше высокоуровневых тулов для обработки капч и пр.

Если нужен полноценный рендеринг JS на странице, в Go придется использовать headless Chrome через внешние инструменты (Chromedp или запуск Selenium/Grid). Встроенного «простого» способа выполнить JS на странице нет. В Python и Node использование Selenium/Puppeteer более налажено.

Скомпилированные Go-приложения включают runtime и могут весить несколько мегабайт. Это не критично для сервера, только если сравнивать со скриптом Python размером 50 КБ.

Java: быстрый, но многословный

Java – язык с давними традициями в корпоративной разработке – не является первоочередным выбором для веб-скрапинга, но обладает всеми необходимыми возможностями. На Java можно выполнять HTTP-запросы, парсить HTML, а при нужде даже автоматизировать браузер (Selenium изначально был написан на Java). 

Инструменты: Jsoup, HtmlUnit, Selenium

• Jsoup – самая известная библиотека для HTML-парсинга в Java. Она предоставляет удобный API для загрузки страниц по URL, выборки элементов через селекторы и извлечения данных. По сути, Jsoup – это «BeautifulSoup для Java».
• Selenium (Selenium WebDriver) – Java является одним из основных языков для Selenium. Можно управлять браузерами (Chrome, Firefox) из Java-кода, чтобы получать динамически загружаемые данные. В экосистеме Java даже существует инструмент HTMLUnit – headless-браузер на Java, который эмулирует некоторые возможности браузера.
• JUnit + HtmlUnit для тестов – иногда скрапинг делается в контексте интеграционных тестов веб-приложений, используя headless-браузер HtmlUnit. 

Сильная типизация, скорость, кроссплатформенность

Java-машина отлично подходит для длительно работающих сервисов. Скрапер на Java может работать сутками без утечек памяти (при правильном коде) – сборщик мусора за этим следит.

Java, будучи компилируемым в байт-код JIT, работает быстрее скриптовых языков на больших нагрузках. Он поддерживает полноценные потоки ОС, поэтому параллельный обход множества сайтов можно реализовать потоками или пулами потоков, эффективно используя многоядерность.

Если результаты парсинга нужно сразу складывать, например, в Hadoop или обрабатывать потоково, Java хорошо вписывается в эти сценарии. В корпоративных средах Java может быть предпочтительным по негласным стандартам.

Но!

На Java требуется больше кода для тех же задач. Пример простого скрапера на Python занимает 15 строк, а на Java может потребовать 50, учитывая обработку исключений, типизацию и пр.

Хотя существуют проекты на Kotlin (например, Crawling4J и др.), в целом комьюнити скрапинга вокруг Java не такое активное.

Когда Java — разумный выбор

Java выбирают для скрапинга чаще не «с нуля», а по необходимости. Например, финансовое учреждение, у которого бэкенд на Java, может добавить модуль, подтягивающий данные с внешних сайтов. Им проще сделать это внутри существующей инфраструктуры, чем заводить отдельный сервис на другом языке.

Также Java применяют для написания парсеров в поисковых движках. Компания, разрабатывающая поискового краулера, может использовать Java из-за его производительности и удобства работы с сетями (библиотеки Netty, фреймворки на NIO и пр.).

Ruby: просто, но эффективно

Ruby – динамический язык, популярный в веб-разработке (фреймворк Ruby on Rails). Для веб-скрапинга Ruby применялся активно примерно в те же годы, что и Python, хотя сейчас его популярность снизилась. Тем не менее, в экосистеме Ruby есть несколько мощных инструментов для парсинга HTML, и синтаксис самого языка позволяет писать очень лаконичный код.

Веб-скрапинг на Ruby с Nokogiri, Mechanize, Watir

• Nokogiri – главная библиотека для парсинга HTML/XML в Ruby. Она является интерфейсом к парсеру libxml2 (на C), обеспечивая быструю и удобную работу с документами. Nokogiri поддерживает поиск по CSS-селекторам и XPath, что упрощает извлечение данных.
• Mechanize (WWW::Mechanize) – библиотека для автоматизации веб-взаимодействий. Она может открывать страницы, переходить по ссылкам, заполнять и отправлять формы. Mechanize автоматически управляет куки, историей переходов. Фактически, это аналог Requests+BeautifulSoup на Python.
• Watir – библиотека для управления реальным браузером из Ruby (обертка над Selenium WebDriver). Название расшифровывается как Web Application Testing in Ruby, но несмотря на изначальное назначение ее можно применять и для скрапинга динамических сайтов. 

Подходит для быстрых скриптов и читаемого кода

Ruby, подобно Python, позволяет писать понятный код. Mechanize включает в себя и HTTP-клиент, и парсер (используется Nokogiri). Т.е. можно минимальным кодом: agent = Mechanize.new; page = agent.get('http://example.com'); page.links.each { ... } – и сразу работать с объектами ссылок, форм и т.д., что экономит время на настройку.

Ruby – динамический язык, поэтому библиотеки предлагают очень «естественный» API. Например, результат парсинга Nokogiri можно обработать методами массива, воспользоваться итераторами Ruby, лямбдами – все это делает код "элегантным".

Вопросы поддержки и активности сообщества

Ruby в целом стал менее популярным вне веб-разработки. Комьюнити скрапинга сместилось в сторону Python. Документации и новых туториалов по веб-скрапингу на Ruby сейчас мало.

Ruby-хорош для быстрого написания скрапера небольшого или средних объемов. Например, скрипт в 30 строк для выборки данных – Nokogiri справится прекрасно. Также Mechanize на Ruby пользовались для сценариев вроде: залогиниться на сайте, перейти по ряду страниц, скачать файлы – т.е. автоматизация рутины. Такое можно встретить у QA-инженеров (автотесты) или у системных администраторов.

C++: редко используется, но очень быстрый

Использование C++ для веб-скрапинга – редкое явление, обычно продиктованное особыми требованиями к производительности или интеграцией в существующий C++ проект.

Язык C++ не имеет в стандартной библиотеке средств для HTTP или HTML-парсинга, поэтому приходится прибегать к внешним библиотекам. Тем не менее, все необходимые компоненты существуют: библиотека libcurl для HTTP, парсеры HTML (Gumbo, libxml2) и даже возможности запустить движок браузера (через CEF – Chromium Embedded Framework).

Библиотеки: libcurl, Gumbo parser

• libcurl – широко используемая библиотека на С для HTTP-запросов (и не только HTTP, поддерживает множество протоколов). В контексте скрапинга, C++ программа может использовать libcurl для загрузки страниц.
• HTML-парсеры. libxml2 – библиотека на С для XML/HTML, часто используется через обертку (например, XercesC++ для C++, или TinyXML). Gumbo-parser – HTML5 парсер на C от Google. Он способен разбирать HTML в соответствии с современными стандартами. Для C++ к нему можно написать свои обертки или найти существующие.
• Веб-движки. Selenium WebDriver C++ – официального клиента WebDriver для C++ нет, но можно вызывать Selenium через другие средства или REST API. Qt WebEngine – модуль Qt на базе Chromium, можно использовать QWebEnginePage для загрузки страницы и получения HTML. 

Когда важен низкоуровневый контроль

Правильно написанный скрапер на C++ может работать быстрее всех за счет низкого уровня. Тем более, если скрапинг – часть большого приложения на C++, удобно реализовать его на том же языке. Например, если пишется десктопное приложение на C++ (скажем, утилита для пользователя, парсящая что-то с сайтов), логично все сделать на одном C++.

Веб-скрапинг на C++ – трудоемкий. Нужно разбираться с указателями, памятью, чужими С-библиотеками (libcurl, libxml2). Код получается длиннее и его сложнее отлаживать. Меньше библиотек высокого уровня только добавляют мороки в написании скрапера, который будет (если будет) работать также как и на Python.

В 2025 году очень редко начинают новый скрапинг-проект на C++ без крайней нужды. Проще взять Python/Go. 

R: когда надо углубиться в анализ

R – язык для статистики и анализа данных – нередко используется исследователями и дата-сайентистами для разовых задач веб-скрапинга. Сильная сторона R – наличие встроенных средств сразу обработать и визуализировать данные после получения. Хотя R не специализируется на сетевом программировании, в нем есть несколько пакетов, упрощающих скрапинг.

Основные библиотеки и инструменты

• rvest – популярный пакет, созданный Хедли Уикхэмом (Hadley Wickham), который «везет» веб-скрапинг в стилистике tidyverse. Rvest предоставляет функции: read_html() для получения документа (на основе пакета xml2 внутри), и удобные функции html_elements()/html_text() для выборки по CSS или XPath. Работает в связке с пакетом httr (HTTP запросы) и xml2 (парсинг).
• httr – пакет для HTTP запросов в R. Облегчает отправку GET/POST, установку заголовков, куки. Можно задать user-agent, обрабатывать редиректы, ошибки. По сути, httr – «Requests» для R.
• seleniumPipes / RSelenium – пакеты для интеграции с Selenium Server. Позволяют запускать и управлять браузером из R кода, если необходимо (например, скачать защищенную файлом JavaScript таблицу).

Когда использовать?

R часто применяется для разовой выемки данных для исследования.

Для долгосрочных проектов R выбирают редко. Если требуется регулярный сбор, скорее настроят Python-скрипты. Но R может быть частью ETL-пайплайна: например, Airflow (на Python) тянет данные, складывает в хранилище, а R-скрипт потом берет и анализирует. 

Perl: первопроходец в скрапинге

Perl – один из первых языков, использовавшихся для веб-скрапинга. В 90-х и 2000-х Perl славился своими возможностями обработки текста и был естественным выбором для парсинга HTML.

Модули и библиотеки

• LWP::UserAgent (libwww-perl) – библиотека (модуль) для HTTP-запросов. Практически синоним веб-клиента в Perl. Позволяет делать GET, POST, настроить заголовки, куки, и т.д.
• HTTP::Cookies, HTTP::Request/Response – сопутствующие модули для управления куками и составления запросов.
• HTML::Parser, HTML::TreeBuilder – модули для разбора HTML. HTML::Parser предоставляет низкоуровневый парсер (вызывает колбэки при нахождении тегов и текста). HTML::TreeBuilder строит дерево DOM из HTML, с которым можно потом работать (поиск элементов и т.п.).
• WWW::Mechanize – вдохновившаяся Ruby/Python, версия Mechanize на Perl. Это высокоуровневый модуль, надстроенный над LWP и HTML::Parser. 

Когда использовать Perl и чего бояться

Новичков, изучающих Perl, мало, поэтому найти помощь или свежие библиотеки сложнее. Это отражается и на сообществе. И тут та же проблема, что и в C++: поддерживать длинный Perl-скрапер не так легко из-за синтаксических особенностей.

Тем не менее, Perl до сих пор применяется в системном администрировании и для быстрого создания утилит. Веб-сервисы на Perl встречаются реже, но, например, системы мониторинга безопасности могут использовать Perl-скрапинг.

Сейчас, если проект не написан на Perl, мало кто решит взять Perl именно для скрапинга.

Rust: быстрый и безопасный

Rust редко упоминается среди языков для веб-скрапинга, но это вовсе не значит, что он не подходит. Он хорош в задачах, где важны производительность и безопасная работа с памятью. При этом он все еще уступает по удобству Python и JavaScript, особенно в задачах с динамическими страницами. Если вы готовы пожертвовать частью удобства ради стабильности и скорости — Rust стоит вашего внимания.

Библиотеки: reqwest, scraper, thirtyfour

• reqwest — асинхронный HTTP-клиент с поддержкой потоков, cookies и редиректов
• scraper — HTML-парсер с CSS-селекторами, аналог jQuery
• select — альтернативная библиотека для разбора HTML
• thirtyfour — клиент WebDriver (Selenium) для автоматизации браузера
• rust-headless-chrome — управление Chromium без GUI

Плюсы и минусы

Одно из ключевых преимуществ Rust — контроль над ресурсами. Он компилируется в бинарный файл, запускается быстро и почти не потребляет памяти. Его система владения памятью гарантирует отсутствие утечек и «гонок данных», что делает его особенно привлекательным для многопоточного сбора данных.

Но за безопасность и производительность приходится платить. Rust имеет высокий порог входа, особенно если вы только начинаете. Также его экосистема в сфере скрапинга пока не дотягивает до уровня Python: меньше готовых решений, меньше удобных абстракций. Автоматизация браузера доступна, но требует ручной настройки WebDriver или Chromium.

Когда использовать

Rust — это не универсальный выбор, но он отлично подойдет, если у вас уже есть инфраструктура на этом языке, либо если проект требует строгой оптимизации по ресурсам. Это хороший выбор для построения высоконагруженных скраперов, которые работают в несколько потоков и должны собирать данные быстро и стабильно.

А вот если вам нужно быстро собрать скрипт для парсинга пары страниц или вы работаете с сайтами, требующими сложного рендеринга JavaScript — лучше выбрать Python или JavaScript.

Какой язык программирования лучше всего подойдет для веб-скрапинга в 2025 году?

Выбор лучшего языка для веб-скрапинга в 2025 году зависит не от популярности, а от задач, которые вы решаете. Если нужен быстрый результат, готовая экосистема и богатая документация — Python остается самым универсальным вариантом. Для динамичных сайтов с обилием JavaScript лучше подойдет JavaScript (Node.js) с инструментами вроде Puppeteer и Playwright. А если приоритет — высокая скорость и конкурентность, стоит обратить внимание на Go. Каждому сценарию — свой инструмент.

Тем, кто работает в крупных проектах или enterprise-среде, подойдут Java и C++, особенно если важны стабильность и контроль. PHP и Ruby — нишевые решения для встраивания в уже существующие системы. А Rust — перспективный выбор для продвинутых разработчиков, которым важны безопасность и масштабируемость. Универсального ответа нет, но понимание особенностей языков и задач поможет сделать осознанный выбор.