经常用到的网站

爬虫常用的库可以分为以下几类: ### 请求库 - **Requests 库**:主要功能是简化请求工作,能方便地向目标网站发送 HTTP 请求,获取响应内容[^3]。 ```python import requests response = requests.get('https://www.example.com') print(response.text) ``` - **restkit**:Python 的 HTTP 资源工具包,可以轻松访问 HTTP 资源,并围绕其建立对象[^2]。 - **Unirest for Python**:一套可用于多种语言的轻量级的 HTTP 库,能简化 HTTP 请求操作[^5]。 - **hyper**:Python 的 HTTP/2 客户端,用于处理 HTTP/2 协议的请求[^5]。 ### 解析库 - **lxml**:支持 HTML 和 XML 的解析,支持 XPath 的解析方式,效率高,能帮助了解文档结构,便于进行数据提取[^3][^4]。 ```python from lxml import etree html = '<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>' tree = etree.HTML(html) title = tree.xpath('//h1/text()') print(title) ``` - **Beautiful Soup**:可以方便地从网页中提取数据,拥有强大的 API 和多种解析方式,能取代枯燥易错的正则表达式,简化数据匹配和清洗工作[^3][^4]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup html = '<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>' soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.find('h1').text print(title) ``` - **pyQuery**:用 Python 语言实现了类似 jQuery 的语法来解析 HTML 文档,方便进行元素选择和数据提取[^3][^4]。 ```python from pyquery import PyQuery as pq html = '<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>' doc = pq(html) title = doc('h1').text() print(title) ``` ### 处理动态网页库 - **PhantomJS**:可处理网页中的动态 JavaScript 请求,模拟浏览器完成 JavaScript 的渲染,保证文档结构数据的完整性,所见即所得,但该项目已停止维护[^3]。 - **Selenium**:用于模拟浏览事件,支持多步连续请求,可减少人工手动触发操作,如登录表单填写、触发表单发送、调整登录成功页等,能驱动浏览器加载动态网页并获取数据[^3]。 ```python from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.example.com') element = driver.find_element_by_id('element_id') print(element.text) driver.quit() ``` ### 其他库 - **portia**:基于 Scrapy 的可视化爬虫,可通过可视化界面配置爬虫规则,方便非专业人员进行数据采集[^2]。 - **demiurge**:基于 PyQuery 的爬虫微框架,可用于构建简单的爬虫程序[^2]。 - **mechanize**:有状态、可编程的 Web 浏览库,可模拟浏览器的行为进行网页访问[^5]。 - **socket**:底层网络接口(stdlib),可用于实现底层的网络通信,在一些特殊的爬虫场景中可能会用到[^5]。 - **PySocks**:SocksiPy 更新并积极维护的版本,可作为 socket 模块的直接替换,用于处理代理相关的网络请求[^5]。 - **pandas**:表格处理库,可用于对爬取到的表格数据进行处理和分析。 ```python import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` - **mysql.connector**:用于 Python 操作 MySQL 数据库,可将爬取到的数据存储到 MySQL 数据库中。 ```python import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("CREATE TABLE customers (name VARCHAR(255), address VARCHAR(255))") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值