Python爬虫框架有哪些?

  在大数据时代,掌握数据就掌握了企业发展的方向。爬虫作为抓取互联网数据的一个途径,成为企业需求量非常大的岗位之一。一般情况下小型的爬虫需求直接使用request库+BS4就可以解决了。稍微复杂一点的可以使用selenium解决JS的异步加载问题。而如果遇到大型的爬虫需求,则需要考虑使用框架了。下面我们来一起学习以及各框架。

  1.Scrapy

  Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

  2.PySpider

  PySpider:一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器,任务监视器,项目管理器以及结果查看器。

  3.Crawley

  Crawley可以高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等。

  4.Portia

  Portia是一个开源可视化爬虫工具,可让您在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释您感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。

  5.Newspaper

  Newspaper可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程,支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感,使用python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。

  6.Beautiful Soup

  Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式。Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。这个我是使用的特别频繁的。在获取html元素,都是bs4完成的。

  7.Grab

  Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab,您可以构建各种复杂的网页抓取工具,从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容,例如与HTML文档的DOM树进行交互。

  8.Cola

  Cola是一个分布式的爬虫框架,对于用户来说,只需编写几个特定的函数,而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上,整个过程对用户是透明的。

  9.selenium

  Selenium 是自动化测试工具。它支持各种浏览器,包括 Chrome,Safari,Firefox 等主流界面式浏览器,如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件,可以方便地实现Web界面的测试. Selenium 支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发,比如 Java,C,Ruby等等,PhantomJS 用来渲染解析JS,Selenium 用来驱动以及与 Python 的对接,Python 进行后期的处理。

  10 .Python-goose框架

  Python-goose框架可提取的信息包括:文章主体内容;文章主要图片;文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频;元描述;元标签。

  采用框架主要是便于管理以及扩展。以上就是为大家提供的10个好用的python爬虫框架。

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### 常用的Python爬虫框架 #### Grab Grab是一个网络爬虫框架,基于`pycurl/multicur`构建而成。该框架提供了简单易用的API用于抓取网页并处理HTML文档[^1]。 #### Scrapy 作为最受欢迎之一的Python爬虫框架,Scrapy不仅功能强大而且灵活高效。值得注意的是早期版本确实存在不支持Python3的情况,不过最新版已经解决了这个问题。此框架允许开发者通过定义Spider类来编写具体的爬取逻辑,并能方便地将获取到的信息存储为字典形式以便后续处理[^2]。 #### PySpider PySpider是一款集成了Web界面管理和调度系统的全栈式爬虫解决方案。它具备良好的用户体验以及丰富的插件生态,在面对复杂的抓取需求时也能游刃有余。 #### Cola Cola旨在提供一种简易的方式来创建分布式的爬虫应用。借助其内置的任务队列机制和节点管理特性,能够有效提升大规模数据采集工作的效率。 #### Portia Portia是由Scrapinghub开发的一款图形化编辑工具,专为简化视觉型网站内容抽取而设计。用户无需编写任何代码即可完成从模板配置到实际部署整个流程的操作。 对于页面结构较为简单的场景可以直接运用正则表达式来进行匹配;然而当遇到更为复杂的情形下,则建议优先选用像XPath这样的查询语言配合上述提到的各种成熟稳定的第三方库一起工作,因为后者往往拥有更好的性能表现及更高的可读性和维护成本效益比率[^3]。 ```python import re from lxml import etree html_content = "<html><body><h1>Hello World</h1></body></html>" tree = etree.HTML(html_content) # 使用 XPath 提取标题文本 title = tree.xpath('//h1/text()')[0] print(title.strip()) ```
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