Python爬虫仅需一行代码，熟练掌握crawl第三方库

关注

原创最新推荐文章于 2026-05-06 08:58:44 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

什么是网络爬虫 又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫可以根据指定的规则，从互联网上下载网页、图片、视频等内容，并抽取其中的有用信息进行处理。网络爬虫的工作流程包括获取网页源代码、解析网页内容、存储数据等步骤。根据其目的和工作方式的不同，网络爬虫可以分为多种类型。常见的网络爬虫包括通用爬虫、聚焦爬虫、增量式爬虫等。阅读详情

simple_crawl

仅需一行代码即可达到爬虫效果
很多人学习python，不知道从何学起。
很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！
QQ群：961562169

使用方法

pip install simple_crawl

### 以下源代码为简单介绍,详细功能介绍再源代码之下
from simple_crawl import request
request.parse(
	# status 参数为运行状态,支持单线程多线程多进程协程以及联合
	status="aiohttp",
	# url 参数为爬虫网址,单线程状态为字符串格式,特殊状态为列表格式
	url=['https://www.douban.com/group/explore?start={}'.format(i) for i in range(0,180,30)],
	# login 参数为获取登陆信息,如淘宝等网址需要登陆信息
    #login="taobao",
    # type_url 参数为返回源代码格式,支持text和json,默认返回text
    type_url = "text",
    # Parsing 参数为解析方法,支持re、xpath和beautifulsoup
    Parsing = 'xpath',
    # label 参数为爬虫解析过程,字典格式,详情见下方
    label = {
            'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
            'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
            'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
     },
     # write 参数为爬虫结果保存,支持txt、csv、pkl、json,注:特殊状态爬虫信息容易混乱
     write='result.txt',
     # next_url 参数为下一页爬虫地址,@必须为href,仅支持单线程爬虫
     next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
     # page 参数为断续笔记,第一个参数是否启用笔记,第二个参数选填默认page.txt,仅支持单线程爬虫
     page=[True,"now_url.txt"],
     # clean 参数为是否进行数据清洗,防止大量爬虫收集无用信息
     #clean=True,
     # texting 参数为是否选择连续爬虫,避免爬虫过程中出现非代码问题报错结束爬虫程序
     texting=True,
     # Thread_num 为多线程数,默认为1单线程,支持多线程状态和异步状态
     Thread_num=3,
     # cpu_count 为多进程数,默认为1单进程,支持多进程状态和联合状态
     cpu_count=1,
     # sem 为异步控制数,默认为5同时启动,支持异步状态和联合状态
     sem=5,
     # write_SQL 为是否写入数据库,默认否
     # host 参数默认localhost
     # post 参数默认3306
     # user 参数默认root
     # password 参数必填,必须正确
     # db 参数为即将存入的数据库名,若不存在自动创建
     # table 参数为即将存入的数据表名,若不存在自动创建
     write_SQL={
         'host':'localhost',
         'post':'3306',
         'user':'root',
         'password':'123456',
         'db':'example',
         'table':'example'
      }
).run()

介绍一下crawl参数设置：

'''
单行代码爬虫程序执行
:param status:启用爬虫类型,支持普通爬虫、多进程爬虫、多线程爬虫、异步爬虫、异步多进程爬虫,参数请参考文档
:param url:即将请求的url地址,仅支持get请求
:param type_url:请求url后返回格式,支持text和json格式返回
:param Thread_num:即将启动多线程个数,默认为1单线程
:param sem:协程信号量,控制协程数,防止爬的过快,默认为5
:param cpu_count:运行爬虫使用多进程cpu核数,默认为系统核数一半
:param login:模拟网站登陆,保存登陆信息
:param Parsing:爬虫方式,支持re、xpath以及bs4方法
:param texting:是否启用连续爬虫,爬虫程序异常报错后重新启动爬虫,
                       多次报错结束程序,默认否
:param label:选择器内容,字典格式保存,
                     字典值为列表格式,第一个参数为选择器,第二个参数为转换类型
                     第一个参数必填,第二个参数默认str类型
:param write:是否写入文件,支持txt格式、csv格式、json格式以及pkl格式,默认否
:param next_url:是否跨页爬虫,选择器内容使爬虫继续翻页爬虫
:param page:是否选择断续笔记接手下次爬虫处理,默认否
:param clean:是否进行简单类型数据清洗,默认否
:param write_sql:是否写入数据库,默认否
                         'host'默认为'localhost','post'默认'3306','user'默认'root',
                         'password':'密码','db':'数据库','table':'数据表',
                         检测库是否存在,若不存在则创建,若存在则直接插入,
                         检测表是否存在,若不存在则创建,若存在则直接插入
:return True
'''

介绍玩法

接下来介绍的均为调用第三方库的情况下运行：

from simple_crawl import request

第一种玩法：输出源代码

调用requests库进行源代码请求。

特点：
请求失败则调用ip池处理重新请求访问，
出现五次失败默认网址输入错误。
支持text以及json字符串返回。默认text。

缺点：
暂时只能进行get请求，不支持post访问

：return text or json

request.parse(
	url = "https://www.douban.com/group/explore",
	type_url = "text"
).run()
# return text

第二种玩法：模拟网站登陆并保存信息

调用DecryptLogin库请求登陆访问。

ps：DecryptLogin库为大佬皮卡丘写的一个很不错的模拟网站登陆库，在此引用一下，因为单行爬虫原因不支持账号密码登陆，我将大佬写的二维码登陆使用过来了。再次感谢大佬开源
在此放出文档地址
DecryptLogin库中文文档：https://httpsgithubcomcharlespikachudecryptlogin.readthedocs.io/zh/latest/

特点：
将DecryptLogin库中二维码继承到此库（非二次开发）
支持QQ群、QQ空间、QQ安全中心、淘宝、京东和斗鱼登陆（大佬登陆库中所有的二维码登陆）
保存session.pkl信息到本地方便下次登陆运行

缺点：
session.pkl登陆信息过时无法自动删除。
导致下次登陆疑似cookie无法正常登陆。

:return session

request.parse(
	# 臭不要脸的推广一下我的店铺
	url="https://shop574805287.taobao.com/",
	login="taobao"
).run()
# return text

第三种玩法：爬取网站信息

爬虫库自然少不了爬虫的过程

特点：
支持re库，xpath解析以及bs4选择器。
爬取方法为字典格式。单方面输出。
字典键为保存的字段名称。
字典值为列表格式：第一个参数为选择器，第二个参数为转换类型。第一个参数必填，第二个参数默认str类型。

缺点：暂无（等待小伙伴们发现）

：return reptile_results

request.parse(
	url='https://www.douban.com/group/explore',
	# 字符串格式,选择器方法。
    Parsing = 'xpath',
    # 字典格式,参数如上。
    label = {
        'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
        'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
        'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
        }
).run()
# return reptile_results（list）

第四种玩法：自由保存信息

目前版本支持保存txt、csv、json以及pkl四大主流文件。日后版本更新将发布更为全面的保存方法。

特点：
写入文件均为数据格式传入文件。
且输入格式规范方便阅读and省事。

缺点：
保存格式仅四种，
不方便用户之后读写操作。

：return file

request.parse(
	url='https://www.douban.com/group/explore',
    Parsing = 'xpath',
    label = {
        'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
        'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
        'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
        },
    # 字符串格式,具体保存位置填写
    write='result.pkl'
).run()
# return file

第五种玩法：读取下一页 url 地址继续爬虫

这也是每个人都担心的问题，仅仅一行代码怎么可能翻页爬虫。这还真能做到哦~

特点：
继承之前的Parsing参数选择器选择方法。
在这里可读取到解析后的下一页 url 网址。
方可继续进行爬虫处理。方便用户使用。

缺点：
若爬虫时下一页 url 地址改变，便结束爬虫。
只能爬取所给 url 地址中的信息。
无法进行某一界面的多个网页爬取返回。
造成访问页面单一流失。

：return None

request.parse(
	url='https://www.douban.com/group/explore',
    Parsing = 'xpath',
    label = {
        'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
        'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
        'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
        },
    write='result.pkl',
    # 字符串格式,根据Parsing方法继续请求下一页a中href
    next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
).run()
# return None

第六种玩法：爬虫网页保存

听说过爬虫断续重连的朋友应该懂得这是个什么神仙操作。每次爬虫运行期间好好的，睡一觉醒来发现代码报错了。。。这就是个很难受的事，还不知道之前爬取到哪一页了，只能重新爬虫了啊！

特点：
持续输出断续笔记。
将此次爬虫的 url 地址保存到一个文本文档内部。
下次读取文本文档即可快速进行直接断掉的爬虫 url 地址继续爬取所需。

缺点：
读取内容不单一。
导致下次爬虫无法正确读取上次爬虫留下的痕迹。

：return url_file

request.parse(
    url='https://www.douban.com/group/explore',
    type_url='text',
    #login='taobao',
    Parsing = 'xpath',
    label = {
        'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
        'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
        'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
        },
    write='result.pkl',
    next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
    # 第一个参数为是否需要断续笔记。
    # 第二个参数为断续笔记保存位置。
    page=[True,'url_page.txt']
).run()
# return url_file

第七种玩法：简单数据清洗

数据拿下后，直接保存到本地有些大佬可能觉得很辣鸡，连清洗都不清洗就存入本地了？那得拿到多少废数据脏数据。那么接下来介绍一下清洗参数。

特点：
本人曾写过一个底层数据清洗。
能将列表格式数据进行归分清洗。
主要内容请参考另一篇文章
如下连接：数据清洗

缺点：
数据清洗格式简单。
数据清洗内容单一。
无法完全做到绝对清洗。
有待改善。

：return keyword_list, value_list

request.parse(
    url='https://www.douban.com/group/explore',
    Parsing = 'xpath',
    label = {
        'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
        'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
        'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
        },
    write='result.pkl',
    next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
    page=[True,'url_page.txt'],
    # bool类型,默认不清洗
    clean=True
).run()

第八种玩法：爬虫存入数据库

存到txt、存到csv、存到json、存到pkl，那也太low了吧。现在流行的数据库用不了么？那是不可能的。。

特点：
信息存入MySQL数据库。
可连接docker远程数据库。
数据库的库名可以不存在。
数据库的表名可以不存在。
根据之前传入字典键与值参数判断表类型。
自由建立数据表传入信息。

缺点：
仅支持MySQL数据库。

：return SQL

request.parse(
    url='https://www.douban.com/group/explore',
    Parsing = 'xpath',
    label = {
        'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
        'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
        'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
        },
    write='result.pkl',
    next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
    page=[True,'url_page.txt'],
    clean=True,
    # 字典格式,
    # host可有可无,默认localhost
    # post可有可无,默认3306
    # user可有可无,默认root
    # password必要参数,数据库连接密码
    # db必要参数,数据库即将存入的库名
    # table必要参数,数据库即将存入的表名
    write_SQL={
        'host':'localhost',
        'post':'3306',
        'user':'root',
        'password':'123456',
        'db':'example',
        'table':'example'
        }
    ).run()

第九种玩法：重新启动爬虫

爬虫最让人厌烦的就是被一个不痛不痒的错误信息给终止爬虫了，比如意外的远程断开链接等低级非代码错误，报错之后还得重新启动断续爬虫，就显得很麻烦。我做了一期爬虫程序异常报错后重新启动爬虫，多次报错结束程序。

特点：
检测报错重新启动爬虫
无需手动处理错误信息

缺点：
无法收集子线程错误。

：return None

request.parse(
	url=['https://www.douban.com/group/explore?start={}'.format(i) for i in range(0,180,30)],
        #login="taobao",
        type_url = "text",
        Parsing = 'xpath',
        label = {
            'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
            'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
            'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
            },
        write='result.txt',
        next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
        page=[True,"now_url.txt"],
        # texting 参数为是否启用连续爬虫
        # 爬虫程序异常报错后重新启动爬虫
        texting=True,
        ###
        write_SQL={
            'host':'localhost',
            'post':'3306',
            'user':'root',
            'password':'123456',
            'db':'example',
            'table':'example'
            }
).run()

第十种玩法：多线程爬虫

特点：
爬虫速度加快，
更好的利用了线程。

缺点：暂无

：return None

request.parse(
	url=['https://www.douban.com/group/explore?start={}'.format(i) for i in range(0,180,30)],
        #login="taobao",
        type_url = "text",
        Parsing = 'xpath',
        label = {
            'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
            'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
            'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
            },
        write='result.txt',
        next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
        page=[True,"now_url.txt"],
        #clean=True,
        texting=True,
        # status="threads" 启用多线程爬虫
        # Thread_num 为线程数目,默认为1 单线程
        status="threads",
        Thread_num=3,
        ###
        write_SQL={
            'host':'localhost',
            'post':'3306',
            'user':'root',
            'password':'123456',
            'db':'example',
            'table':'example'
            }
).run()

第十一种玩法：多进程爬虫

特点：
爬虫速度加快，
更好的利用了进程。

缺点：暂无

：return None

from simple_crawl import request
request.parse(
	url=['https://www.douban.com/group/explore?start={}'.format(i) for i in range(0,180,30)],
        #login="taobao",
        type_url = "text",
        Parsing = 'xpath',
        label = {
            'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
            'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
            'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
            },
        write='result.txt',
        next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
        page=[True,"now_url.txt"],
        #clean=True,
        texting=True,
        # status="multiprocessing" 启用多进程爬虫
        # cpu_count 为启动代码核心数,默认为系统核数一半
        status="multiprocessing",
        cpu_count=2,
        ###
        write_SQL={
            'host':'localhost',
            'post':'3306',
            'user':'root',
            'password':'123456',
            'db':'example',
            'table':'example'
            }
).run()

第十二种玩法：异步多线程爬虫

特点：
爬虫速度加快，
异步使得爬虫无等待时间，
同时使用多线程速度明显加快。

缺点：暂无

：return None

from simple_crawl import request
request.parse(
	url=['https://www.douban.com/group/explore?start={}'.format(i) for i in range(0,180,30)],
        #login="taobao",
        type_url = "text",
        Parsing = 'xpath',
        label = {
            'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
            'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
            'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
            },
        write='result.txt',
        next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
        page=[True,"now_url.txt"],
        #clean=True,
        texting=True,
        # sem 参数为异步引擎数目,默认为5
        # 其他参数同上
        status="aiohttp",
        Thread_num=3,
        sem=5,
        ###
        write_SQL={
            'host':'localhost',
            'post':'3306',
            'user':'root',
            'password':'123456',
            'db':'example',
            'table':'example'
            }
).run()

第十三种玩法：异步多进程爬虫

特点：
爬虫速度加快，
异步使得爬虫无等待时间，
同时使用多进程速度明显加快。

缺点：暂无

：return None

from simple_crawl import request
request.parse(
	url=['https://www.douban.com/group/explore?start={}'.format(i) for i in range(0,180,30)],
        #login="taobao",
        type_url = "text",
        Parsing = 'xpath',
        label = {
            'url':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/@href',str],
            'name':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/h3/a/text()',str],
            'Author':['//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/span[1]/a/text()',str]
            },
        write='result.txt',
        next_url='//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[4]/a/@href',
        page=[True,"now_url.txt"],
        #clean=True,
        texting=True,
        # 参数如上
        status="between",
        cpu_count=1,
        sem=5,
        ###
        write_SQL={
            'host':'localhost',
            'post':'3306',
            'user':'root',
            'password':'123456',
            'db':'example',
            'table':'example'
            }
).run()