Beautiful Soup。名气大,整合了一些常用爬虫需求。缺点:不能加载JS。
Scrapy。看起来很强大的爬虫框架,可以满足简单的页面爬取(比如可以明确获知url pattern的情况)。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面,如weibo的页面信息,这个框架就满足不了需求了。
mechanize。优点:可以加载JS。缺点:文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法,还是勉强能用的。
selenium。这是一个调用浏览器的driver,通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码。
cola。一个分布式爬虫框架。项目整体设计有点糟,模块间耦合度较高,不过值得借鉴。
对于简单的需求,比如有固定pattern的信息,怎么搞都是可以的。
对于较为复杂的需求,比如爬取动态页面、涉及状态转换、涉及反爬虫机制、涉及高并发,这种情况下是很难找到一个契合需求的库的,很多东西只能自己写。
python爬虫框架排行榜(python爬虫程序代码)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于python爬虫框架排行榜的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、python爬虫产品有哪些做的比较好的?
知道一个python爬虫产品,瑞雪采集云,还是有一些特点的:
瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台,与图形配置化爬虫客户端工具相比,瑞雪采集云提供的是通用采集能力,能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。
主要特点如下:
(一) 一站式通用能力集成,指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能,开发者不需要关心 Ajax和Cookie等底层细节,只需要利用平台封装好API,把主要精力放在业务上,工作效率提供10倍。
(二) 开发自由度高,支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件,借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境,无需安装任何客户端,提高应用源代码在客户内部的共享。
(三) 分布式任务调度机制,并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序,一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务,然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行,确保系统达到最高的采集效率。
(四) 强大的任务管理机制,确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制,支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态,根据具体情况选择不同的后续处理,保证不遗漏目标数据,确保最终目标数据的完整性。
(五) 学习时间短,能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档,开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用,当有新的数据采集需求时,新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序,快速对应相关业务的发展。
(六) 支持私有化部署,保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署,让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力,保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。
二、python爬虫需要安装哪些库
一、 请求库
1. requests
requests 类库是第三方库,比 Python 自带的 urllib 类库使用方便和
2. selenium
利用它执行浏览器动作,模拟操作。
3. chromedriver
安装chromedriver来驱动chrome。
4. aiohttp
aiohttp是异步请求库,抓取数据时可以提升效率。
二、 解析库
1. lxml
lxml是Python的一个解析库,支持解析HTML和XML,支持XPath的解析方式,而且解析效率非常高。
2. beautifulsoup4
Beautiful Soup可以使用它更方便的从 HTML 文档中提取数据。
3. pyquery
pyquery是一个网页解析库,采用类似jquery的语法来解析HTML文档。
三、 存储库
1. mysql
2. mongodb
3. redis
四、 爬虫框架scrapy
Scrapy 是一套异步处理框架,纯python实现的爬虫框架,用来抓取网页内容以及各种图片
需要先安装scrapy基本依赖库,比如lxml、pyOpenSSL、Twisted
三、Python编程基础之(五)Scrapy爬虫框架
经过前面四章的学习,我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库,编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错,是框架,而不是像前面介绍的函数功能库。
Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。
可能大家还不太了解什么是框架,爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。
简而言之, Scrapy就是一个爬虫程序的半成品,可以帮助用户实现专业的网络爬虫。
使用Scrapy框架,不需要你编写大量的代码,Scrapy已经把大部分工作都做好了,允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序,可以节省大量的时间。
当然,框架所生成的代码基本是一致的,如果遇到一些特定的爬虫任务时,就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。
PyCharm安装
测试安装:
出现框架版本说明安装成功。
掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重!
先上图:
整个结构可以简单地概括为: “5+2”结构和3条数据流
5个主要模块(及功能):
(1)控制所有模块之间的数据流。
(2)可以根据条件触发事件。
(1)根据请求下载网页。
(1)对所有爬取请求进行调度管理。
(1)解析DOWNLOADER返回的响应--response。
(2)产生爬取项--scraped item。
(3)产生额外的爬取请求--request。
(1)以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。
(2)由一组操作顺序组成,类似流水线,每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。
(3)清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。
2个中间键:
(1)对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。
(2)修改、丢弃、新增请求或响应。
(1)对请求和爬取项进行再处理。
(2)修改、丢弃、新增请求或爬取项。
3条数据流:
(1):图中数字 1-2
1:Engine从Spider处获得爬取请求--request。
2:Engine将爬取请求转发给Scheduler,用于调度。
(2):图中数字 3-4-5-6
3:Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。
4:Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。
5:爬取网页后,Downloader形成响应--response,通过中间件发送给Engine。
6:Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。
(3):图中数字 7-8-9
7:Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。
8:Engine将爬取项发送给Item Pipelines。
9:Engine将爬取请求发送给Scheduler。
任务处理流程:从Spider的初始爬取请求开始爬取,Engine控制各模块数据流,不间断从Scheduler处获得爬取请求,直至请求为空,最后到Item Pipelines存储数据结束。
作为用户,只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines,也就是数据流的入口与出口,便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句,帮助用户一键配置剩余文件,那我们便来看看有哪些好用的命令吧。
Scrapy采用命令行创建和运行爬虫
PyCharm打开Terminal,启动Scrapy:
Scrapy基本命令行格式:
具体常用命令如下:
下面用一个例子来学习一下命令的使用:
1.建立一个Scrapy爬虫工程,在已启动的Scrapy中继续输入:
执行该命令,系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程,命名为pythonDemo。
2.产生一个Scrapy爬虫,以教育部网站为例http://www.moe.gov.cn:
命令生成了一个名为demo的spider,并在Spiders目录下生成文件demo.py。
命令仅用于生成demo.py文件,该文件也可以手动生成。
观察一下demo.py文件:
3.配置产生的spider爬虫,也就是demo.py文件:
4.运行爬虫,爬取网页:
如果爬取成功,会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件,我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。
以上就是Scrapy框架的简单使用了。
Request对象表示一个HTTP请求,由Spider生成,由Downloader执行。
Response对象表示一个HTTP响应,由Downloader生成,有Spider处理。
Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容,由Spider生成,由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型,可以按照字典类型来操作。
四、python 爬虫要不要用框架
由于项目需求收集并使用过一些爬虫相关库,做过一些对比分析。以下是我接触过的一些库:
以下是我的一些实践经验:
至于题主提到的:
还有,采用现有的Python爬虫框架,相比与直接使用内置库,优势在哪?因为Python本身写爬虫已经很简单了。
third party library可以做到built-in library做不到或者做起来很困难的事情,仅此而已。还有就是,爬虫简不简单,完全取决于需求,跟Python是没什么关系的。
以上就是关于python爬虫框架排行榜相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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