Бенчмарк HTML парсеров в Python: сравнение скорости14.12.2023 09:15

Привет, Хабр!

Меня зовут Вадим Москаленко и я разработчик инновационных технологий Страхового Дома ВСК. В этой статье хочу поделиться с вами информацией по проведенному сравнению производительности нескольких популярных библиотек для простого HTML-парсинга.

При необходимости сбора данных с HTML или XML, многим python-разработчикам сразу вспомнятся две популярные библиотеки «BeautifulSoup4» и «lxml» — они весьма удобны и стали широко применяемыми. Но что, если в нашем проекте важна скорость сбора данных? Возникает вопрос: кто из них быстрее и есть ли еще более быстрые библиотеки? При поиске данной информации на Хабре, я нашел подобные статьи, но им уже несколько лет. Так как прогресс не стоит на месте и появляются новые инструменты или те, о которых еще не слышали, мне было интересно провести личное исследование и поделиться информацией.

Ремарка:  выбор библиотеки зависит от конкретных требований проекта, также существует еще множество инструментов, которые не были освещены в данной статье, к примеру «Scrapy» — это мощный асинхронный фреймворк. В исследовании акцентируется внимание на более простой задаче, поэтому я не гарантирую что лидер бенчмарка подойдет именно вам. Помните о важности проведения собственных тестов и анализа требований вашего проекта перед принятием решения.

В качестве задачи используем поисковик нашего любого habr.com, в который отправим запрос с ключевыми словами «html parsing python» и соберем следующие данные по каждой статье: имя автора, заголовок, дату создания статьи, количество просмотров и голоса (оценки).

Участники

Python: 3.12.0

CPU: AMD Ryzen 7 3700X

Дополнительно протестируем разницу в применении парсеров «html» и «lxml» у BeautifulSoup4,  использование «HTMLParser» или «LexborHTMLParser» у selectolax,  разницу в применении поиска по CSS или XPath селекторам у requests-html,  а также использование метода «find_class» у lxml,  вместо привычного XPath.

Бенчмарк

Принцип работы скрипта: с помощью requests осуществляем запрос на получение страницы, сохраним content ответа и поочередно проведем парсинг различными методами, фиксируя время выполнения с помощью декоратора.

Запустим прогонный тест на парсинг первой страницы и при 1 раунде:

Время парсинга 1 страницы при 1 раунде

Результаты:

• requests-html: несмотря на то, что использует «под капотом» BeautifulSoup, показывает наиболее худшие результаты. Если использовать XPath, вместо CSS результат улучшается примерно на 25%, на даже такой метод хуже варианта BeautifulSoup с использование парсера «lxml» 59,8%

• BeautifulSoup4: использование парсера «lxml», вместо «html.parser» ускоряет работу на 24,5%

• lxml: использование метода поиска «find_class», хуже чем использование привычного XPath на 57,75%

• selectolax: показывает лидерство

Запустим новый тест, в котором проведем парсинг по 10 страницам и с 10 раундами. Для информативности графика, исключим аутсайдера прошлого теста requests-html, результаты будут в таблице.

Время парсинга 10 страниц при 10 раундах

Результаты:

• позиции участников никак не изменились

• BeautifulSoup4: на дистанции, использование парсера «lxml», вместо «html.parser» ускоряет работу на 31,8%

• lxml: на дистанции, использование метода поиска «find_class», хуже чем использование привычного XPath на 62,75%

• selectolax: показывает лидерство, использование «LexborHTMLParser» быстрее, чем «HTMLParser» на 31,44%

• parsel: показывает средние результаты среди всех участников

Финальное тестирование: так как наш запрос, с ключевыми словами «html parsing python» выдает только 13 страниц, изменим его на «html» и получаем ограничение в 50 страниц поиска. Проведем парсинг всей информации с таким же количеством раундов. Для информативности графика, исключим аутсайдера прошлого теста BeautifulSoup4, результаты будут в таблице.

Время парсинга 50 страниц при 50 раундах

Результаты и выводы:

• используя selectolax с «LexborHTMLParser» вы получите информацию быстрее, по сравнению с:

  • selectolax с «HTMLParser» в 1,33 раза

  • lxml в 3,8 раза

  • parsel в 5,6 раза

  • BeautifulSoup4 в 24,5 раза

  • requests-html в 62,9 раза

• используя lxml на XPath вы получите информацию быстрее, по сравнению с:

  • parsel в 1,5 раза

  • BeautifulSoup4 в 6,4 раза

  • requests-html в 16,5 раз

• парсеры selectolax HTML и Lexbor невероятно быстры и является лидерами во всех тестах

• парсер lxml используется и в BeautifulSoup4, и в parsel, но parsel превосходит BeautifulSoup4 с lxml «под капотом»

• кроме selectolax, использующего CSS селекторы, во всех остальных случаях применение XPath (при поддержке) давало прирост скорости

Заключение

HTML-парсинг — важная часть работы с веб-данными, и выбор эффективной библиотеки может существенно повлиять на производительность. Надеюсь, данные в этой статье помогут вам сделать выбор или помогли его расширить.

Если вам понравилась подобная подача информации, возможно вас заинтересует: «Лучший формат данных для хранения pandas.DataFrame».

Весь проект бенчмарка:  ссылка на GitHub

Чтобы оставаться в курсе всех IT-новостей Страхового Дома ВСК, подписывайся на наши социальные сети:

Сообщество VK:  IT-ВСК
Блог на Хабр:  Страховой Дом ВСК
YouTube-канал:  ВСК Страховой Дом

© Habrahabr.ru