Какой язык лучше для веб-скрапинга: Go или Python?

Язык программирования Python долгое время был бессменным лидером при разработке парсеров, да и вообще он отлично показывает себя при работе с наборами данных. Всё было бы идеально, если бы не его медлительность. И вот тут на первое место выходит «новичок», разработанный корпорацией Google – язык программирования Golang (или просто Go).

Как можно догадаться, этот материал – подробное сравнение Golang vs Python в задачах веб-парсинга. Ниже расскажем какой язык программирования для скрапинга в каких ситуациях будет показывать лучший результат.

Python для веб-скрапинга: современный стандарт

Язык программирования Python появился в 1991 году и с тех пор непрерывно совершенствуется. Это высокоуровневый динамический язык, то есть он выполняется в режиме реального времени, без предварительной компиляции. Вы можете писать команды в консоли и сразу получать результат.

В рейтинге TIOBE Python занимает первое место (обратите внимание, рейтинг формируется в основном на основе упоминаний в СМИ и статистики запросов в поиске). Все думали, что выше просто некуда, но в этом году, на момент июля 2025 года, Python удивил всех – его популярность выросла ещё больше. И всё из-за того, что для него предлагаются библиотеки для интеграции с нейросетями (моделями искусственного интеллекта).

Почему Python популярен для веб-скрапинга

• Код легко читается и не требует компиляции. Вы можете писать программу в формате «здесь и сейчас». Синтаксис лаконичный и не нуждается в массе вводных.
• Огромный выбор библиотек на все случаи жизни. Для парсинга сайтов с Python есть синтаксические анализаторы и HTTP-клиенты, коннекторы к базам данных и к ИИ-моделям, веб-драйверы для работы с headless-браузерами, утилиты для форматирования данных и т.п. Многие скрипты уже есть в комплекте поставки, а недостающие можно подгрузить из официального репозитория. Менеджер пакетов pip поддерживает работу в том числе с локальными или корпоративными репозиториями. К своим скриптам легко подключить прокси-серверы и средства для обхода блокировки, например, для разгадывания капчи.
• Асинхронность из коробки. Да, в основном за счёт библиотек, но с асинхронными вызовами у Питона полный порядок.
• Масса готовых примеров скриптов. Можно взять что-то за образец и переработать для своих нужд. А можно просто скопировать и запустить.
• Готовые фреймворки, такие как Scrapy. Это фактически готовый многопоточный парсер с системой расширений, который может быть адаптирован для любых предметных целей. Например, к нему можно подключить headless-браузеры и ротируемые прокси.
• Кроссплатформенность. Python можно запустить на ПК или на смартфоне, в Linux, MacOS или Windows, на сервере или в изолированных контейнерах. Поддерживаются даже очень редкие и малопопулярные операционные системы. Кто-нибудь слышал о возможности запуска Python внутри Java-машин, Jython? Благодаря ему скрипты могут отработать даже на старых телефонах без ОС.

Востребованные инструменты для веб-скрапинга на Python

Для удобства разделим библиотеки Python-скрапинга по категориям:

HTTP-клиенты, нужны для отправки HTTP-запросов:

• Requests (самая популярная и универсальная), 
• HTTPX (более современный асинхронный аналог Requests), 
• urllib/urllib3 (встроенное дефолтное решение), 
• aiohttp (для работы с большим количеством параллельных запросов), 
• PyCurl (реализация Curl на Python, а точнее набор биндингов для libcurl), 
• Treq (надстройка над Twisted, а это в свою очередь фреймворк для построения производительных веб-серверов).

Синтаксические анализаторы, нужны для извлечения данных из HTML-кода:

• BeautifulSoup (самый удобный и функциональный парсер HTML/XML, умеет работать с синтаксисом других анализаторов), 
• lxml (быстрый и производительный, понимает синтаксис XPath), 
• html5lib (медленный, но самый лояльный к ошибкам).

Веб-драйверы, нужны для управления headless-браузерами:

• Selenium (ранее самая популярная и функциональная библиотека), 
• Playwright (официальный инструмент от Microsoft, мощный функционал и автоустановка браузеров), 
• Pyppeteer (форк Puppeteer на Python), 
• nodriver (умеет напрямую обращаться к установленному браузеру Chrome и не требует инструментов для скрытия отпечатков headless-браузера).

Инструменты для форматирования данных – многие форматы поддерживаются на уровне системных библиотек (JSON, XML, YAML, CSV), но есть и специальные библиотеки для быстрого перехода одного формата в другой, например:

• PrettyTable (красивые таблицы), 
• Pandas (комплексный фреймворк для управления данными: группировка, очистка, форматирование, конвертация и т.п.).

Отдельным особняком стоят готовые фреймворки для веб-скрапинга с Python:

 Scrapy (полноценный фреймворк для парсинга, в котором из коробки есть поддержка краулеров, пайплайнов, middlewares и прокси, здесь нужно только настроить свои правила и схемы сбора информации с целевых ресурсов, а это дело нескольких минут), 

• Feapder (тоже фреймворк, но от команды из Китая), 
• PySpider (готовый парсер с веб-интерфейсом), 
• Scrapling (быстрый парсер с уже интегрированной поддержкой Playwright и прокси), 
• Selectolax (парсер, написанный на Cython), 
• AutoScraper (легковесный веб-краулер на Python) и др.

Основная проблема готовых парсеров и фреймворков для парсинга данных на Python – они часто остаются без поддержки, так как разработчики быстро теряют к ним интерес, если у команды нет спонсоров.

Когда Python не подходит

От использования Python лучше отказаться, если:

1. в будущем проекте крайне важна производительность (по несколько миллионов запросов в секунду). Python будет слишком неповоротливым и требовательным к ресурсам.
2. парсер будет работать на мобильных или на устройствах со слабой производительностью.
3. планируется парсер веб-приложений с большим объёмом сложного JavaScript-кода, в этом случае лучше изначально обратиться к JavaScript и веб-драйверам для него.

Веб-скрапинг на Go: скорость и параллелизм

Язык программирования Go (Golang) был создан в 2007 году в Google, а в 2009 стал доступен для всех. Go – это компилируемый язык, ориентированный на высокую производительность и удобство разработки многопоточных приложений. Код на Go нельзя запустить прямо в консоли, как в Python, но зато он компилируется в исполняемые файлы без зависимостей и работает без задержек.

Go нельзя назвать популярным, но позиции языка укрепляются от года к году благодаря росту интереса к нише, к которой Go максимально хорош – облачные сервисы, микросервисная архитектура и высоконагруженные решения. Веб-скрапинг на Go становится востребованным там, где важна скорость и параллельная обработка огромных объёмов данных.

Преимущества Go для веб-скрапинга

• Высокая производительность. Код на Go работает значительно быстрее Python, что особенно важно при массовом парсинге миллионов страниц.
• Встроенная многопоточность. Поддержка goroutines и каналов позволяет запускать тысячи конкурентных HTTP-запросов без потери производительности.
• Минимум зависимостей. В стандартной библиотеке уже есть всё необходимое: HTTP-клиент, средства для обработки JSON/XML, инструменты для работы с сетью.
• Кроссплатформенность. Скомпилированный бинарник можно запускать на Linux, Windows, macOS, а также на серверах с ARM-архитектурой.
• Удобная работа с сетями. Go изначально проектировался для высоконагруженных серверов, поэтому отправка запросов и работа с соединениями реализована максимально эффективно.
• Надёжность и простота. Язык компактен, а строгая типизация снижает вероятность ошибок.

Библиотеки и инструменты для веб-скрапинга на Golang

Вот библиотеки для скрапинга Go, о которых вам нужно знать:

HTTP-клиенты для веб-скрапинга с Golang:

• net/http (стандартный пакет, базовое решение для отправки GET/POST-запросов, работы с куки, заголовками, сессиями и т.п.), 
• resty (удобная библиотека с расширенным функционалом для HTTP-запросов, аналог Python Requests).

Синтаксические анализаторы, нужны для извлечения данных из HTML/XML-кода (именно они отвечают непосредственно за парсинг с Golang):

• goquery (аналог BeautifulSoup, позволяет искать элементы по CSS-селекторам и работать с DOM-структурой), 
• htmlquery (подходит для парсинга HTML с помощью синтаксиса XPath), 
• gjson (для быстрой работы с JSON), xmlpath (аналог XPath, но для XML).

Веб-драйверы и headless-браузеры:

• chromedp (обеспечивает прямое управление браузером Chrome через DevTools-протокол), 
• rod (ещё одна библиотека для headless Chrome, более современная и гибкая), 
• playwright-go (Go-обёртка для Playwright, с поддержкой браузеров Chromium, Firefox и WebKit).

Готовые фреймворки:

• Colly (самый популярный фреймворк для веб-скрапинга с Go, поддерживает краулинг, middlewares, работу с прокси и ограничение скорости), 
• Gocrawl (ещё один фреймворк для обхода сайтов, максимально простой), 
• Ferret (гибридный инструмент, совмещающий парсинг и автоматизацию браузера, есть встроенный DSL-язык).

Ограничения Go при веб-скрапинге

Скрапинг с Golang будет неэффективным, если:

1. проект небольшой и важна быстрая разработка прототипа. На Python скрипт можно набросать гораздо быстрее.
2. нужны готовые фреймворки уровня Scrapy с масштабной экосистемой расширений. В Go таких решений пока мало.
3. парсер требует глубокой интеграции с ML/AI-моделями – под Go таких библиотек почти нет, а в Python экосистема развита максимально.
4. важна максимальная гибкость и лёгкость кода (в этом плане Python более дружелюбен для новичков).

Сравнение производительности и удобства сопровождения кода: Python vs Go

Давайте оформим сравнение в виде таблицы, заодно подведём краткие итоги для возможностей web-скрапинга Golang против Python.

Использование прокси в парсинге: Python vs Go

Ни для кого не секрет, что при массовом парсинге страниц прокси-серверы становятся краеугольным камнем, который позволяет не только обходить блокировки, но и решать задачи распределения нагрузки, а также повысить анонимность.

Как обстоят дела с прокси в Go vs Python?

Начнём с Python web-скрапинга:

• Поддержка прокси здесь либо встроена в HTTP-клиенты, либо определяется на уровне виртуального окружения/браузера. Чуть сложнее организовать коннект через протокол SOCKS5 – для него нужно добавлять специальную библиотеку.
• Сами прокси могут быть с авторизацией или без. Для ввода логина и пароля просто используется специальный формат записи, например, http://user:pass@host:port.
• В официальном каталоге модулей сразу несколько реализаций библиотек для ручной ротации прокси.

Естественно, такие решения, как Froxy (с автоматической ротацией и управлением через личный кабинет/по API) подключаются проще простого.

Из недостатков Питона можно выделить только то, что при большом количестве параллельных подключений библиотека requests может начать тормозить. Вместо неё можно задействовать альтернативы – httpx или aiohttp.

Тут больше вопрос к среде и интерпретатору – Python может упереться в лимиты по выделяемой памяти и по скорости вычислений.

Теперь про прокси и скрапинг с Golang:

• В Go нет поддержки прокси из коробки, но стандартный пакет net/http позволяет задать Transport.Proxy и настроить ротацию прокси как угодно (на самом низком уровне).
• Для коннекта через SOCKS5 также есть специальный пакет.
• Авторизация реализуется вручную или через кастомный DialContext.
• Go отлично справляется с десятками тысяч параллельных соединений через горутины. Пул прокси можно держать в памяти и переключать моментально, нагрузка на CPU и RAM при этом будет минимальной.

В общем, ключевой недостаток – придётся много поработать руками, чтобы создать свою обвязку для работы через прокси, так как готовых решений минимум – буквально нечего скопировать для быстрого старта.

Какой из языков выбрать для ваших задач?

Если коротко, то парсинг с Python – это удобство, скорость разработки и богатая экосистема. А парсинг в Go – это скорость выполнения, масштабируемость и максимальная надёжность в продакшене.

Но давайте разберёмся более детально, в привязке к рабочим ситуациям – продолжаем сравнение Go vs Python.

Выбирайте Python, если:

• За короткий промежуток времени нужно собрать рабочий парсер или прототип – чтобы проверить гипотезу или промониторить конкурентов с небольшим количеством страниц.
• Нужна интеграция с нейросетями и ИИ – с проектированием пайплайнов, распознаванием скриншотов, выявлением нестандартных паттернов и т.п.
• В процессе парсинга требуются безголовые браузеры. Для Python гораздо больше библиотек с веб-драйверами, поэтому автоматизировать работу с браузерами будет проще. Даже антидетекты используют те же самые коннекторы.
• У вас вся работа выстроена вокруг REST/GraphQL API. На Питоне со структурированными данными работать проще, в основном за счёт готовых реализаций профильных библиотек.

Выбирайте Go, если:

• В процессе парсинга нужно обрабатывать большие объёмы страниц. Речь о сборе данных в промышленных масштабах.
• У вас одновременно требуются подключения через тысячи независимых прокси. Горутины можно заставить работать каждую со своим IP-адресом.
• Критичны требования к потреблению вычислительных ресурсов (обычно речь о серверном оборудовании или о целых кластерах).
• На Go уже работает весь остальной код проекта и парсер, как его неотъемлемая часть. В этом случае отказаться от Go просто нельзя.

Заключение

Итак, мы сравнили популярные языки программирования, которые часто используются для создания парсеров – Go vs Python. Golang будет интересен в первую очередь для масштабных и высоконагруженных проектов (обычно для сурового корпоративного сектора), а Python – для всего остального. Python практически не имеет альтернатив, если речь заходит об ИИ и интеграции с LLM-моделями.

Каким бы языком программирования вы ни пользовались, парсер не заработает без качественных прокси. Они есть у нас. Попробуйте Froxy в деле и лично убедитесь в масштабном охвате сети, а также в удобном управлении ротацией и подбором локаций.