A. python爬蟲用什麼庫
以下是爬蟲經常用到的庫
請求庫
1. requests
requests庫應該是現在做爬蟲最火最實用的庫了，非常的人性化。有關於它的使用我之前也寫過一篇文章 一起看看Python之Requests庫 ，大家可以去看一下。
2.urllib3
urllib3是一個非常強大的http請求庫，提供一系列的操作URL的功能。
3.selenium
自動化測試工具。一個調用瀏覽器的 driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。
對於這個庫並非只是Python才能用，像JAVA、Python、C#等都能夠使用selenium這個庫
4.aiohttp
基於 asyncio 實現的 HTTP 框架。非同步操作藉助於 async/await 關鍵字，使用非同步庫進行數據抓取，可以大大提高效率。
這個屬於進階爬蟲時候必須掌握的非同步庫。有關於aiohttp的詳細操作，可以去官方文檔：https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/
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解析庫
1、beautifulsoup
html 和 XML 的解析,從網頁中提取信息，同時擁有強大的API和多樣解析方式。一個我經常使用的解析庫，對於html的解析是非常的好用。對於寫爬蟲的人來說這也是必須掌握的庫。
2、lxml
支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。
3、pyquery
jQuery 的 Python 實現，能夠以 jQuery 的語法來操作解析 HTML 文檔，易用性和解析速度都很好。
數據存儲
1、pymysql
官方文檔：https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/
一個純 Python 實現的 MySQL 客戶端操作庫。非常的實用、非常的簡單。
2、pymongo
官方文檔：https://api.mongodb.com/python/
顧名思義，一個用於直接連接 mongodb 資料庫進行查詢操作的庫。
3、redismp
redis-mp是將redis和json互轉的工具；redis-mp是基於ruby開發，需要ruby環境，而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安裝2.0版本的ruby。需要先安裝ruby的管理工具rvm安裝高版本的ruby。
B. 如何python安裝及配置擴展包爬蟲爬取
一.安裝Python及基礎知識
<一>.安裝Python
在開始使用Python編程之前，需要介紹Python的安裝過程。python解釋器在Linux中可以內置使用安裝，windows中需要去官網downloads頁面下載。具體步驟如下：
第一步：打開Web瀏覽器並訪問官網；
第二步：在官網首頁點擊Download鏈接，進入下載界面，選擇Python軟體的版本，作者選擇下載python 2.7.8，點擊「Download」鏈接。
Python下載地址：
第三步：選擇文件下載地址，並下載文件。
第四步：雙擊下載的「python-2.7.8.msi」軟體，並對軟體進行安裝。
第五步：在Python安裝向導中選擇默認設置，點擊「Next」，選擇安裝路徑，這里設置為默認的安裝路徑「C:\Python27」，點擊「Next」按鈕，如圖所示。
注意1：建議將Python安裝在C盤下，通常路徑為C:\Python27，不要存在中文路徑。
在Python安裝向導中選擇默認設置，點擊「Next」，選擇安裝路徑，這里設置為默認的安裝路徑「C:\Python27」，點擊「Next」按鈕。
安裝成功後，如下圖所示：
C. python爬蟲需要安裝哪些庫
一、 請求庫
1. requests
requests 類庫是第三方庫，比 Python 自帶的 urllib 類庫使用方便和
2. selenium
利用它執行瀏覽器動作，模擬操作。
3. chromedriver
安裝chromedriver來驅動chrome。
4. aiohttp
aiohttp是非同步請求庫，抓取數據時可以提升效率。
二、 解析庫
1. lxml
lxml是Python的一個解析庫，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從 HTML 文檔中提取數據。
3. pyquery
pyquery是一個網頁解析庫，採用類似jquery的語法來解析HTML文檔。
三、 存儲庫
1. mysql
2. mongodb
3. redis
四、 爬蟲框架scrapy
Scrapy 是一套非同步處理框架，純python實現的爬蟲框架，用來抓取網頁內容以及各種圖片
需要先安裝scrapy基本依賴庫，比如lxml、pyOpenSSL、Twisted
D. python爬蟲怎麼抓包
方案：
自己通過request庫手動編寫
使用python的爬蟲庫scrapy
最推薦的一種：使用python的爬蟲庫scrapy
推薦理由：
成熟度最高的框架，沒有之一
利用成熟產品，避免重復「造輪子」，可以更快速的構建項目
E. Python中怎麼用爬蟲爬
Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
F. Python有哪些常見的，好用的爬蟲框架
目前實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來寫爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，原因是Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。那麼，今天IPIDEA就帶大家來了解Python爬蟲一般用什麼框架比較好。
Beautiful Soup：整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。
selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件，可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅動以及與Python的對接，Python進行後期的處理。
Scrapy：Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders)，對智能處理爬取數據提供了內置支持。
Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。
PySpider：一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫，分布式架構，支持多種資料庫後端，強大的WebUI支持腳本編輯器，任務監視器，項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。
G. 如何學習python爬蟲
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而
言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的
使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂 開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑 ，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從 一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。 那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。 這里給你一
條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
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學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按 「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」 這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器
獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建議從requests+Xpath 開始 ，requests 負責連接網
站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多， 一
般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如 訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等 。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy
框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人
驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前
比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據 ，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在
Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是 數據如何入庫、如何進行提取 ，在需要的時候再學習就行。
分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字： 分布
式爬蟲 。
分布式這個東西，聽起來很恐怖， 但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具 。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務
隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架
構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際
的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好 。
H. 用python寫爬蟲程序怎麼調用工具包selenium
from selenium import webdriver # 用來驅動瀏覽器的
from selenium.webdriver import ActionChains # 破解滑動驗證碼的時候用的 可以拖動圖片
from selenium.webdriver.common.by import By # 按照什麼方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys # 鍵盤按鍵操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC # 和下面WebDriverWait一起用的
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait # 等待頁面載入某些元素
I. python的爬蟲框架有哪些
實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬蟲框架。分享給大家。
1.Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。
2.PySpider
pyspider 是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
5.Newspaper
Newspaper可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。
6、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
7.Grab
Grab是一個用於構建Web刮板的Python框架。藉助Grab，您可以構建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的5行腳本到處理數百萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。
J. Python爬蟲好多用Chrome瀏覽器是為什麼
沒什麼好奇怪的吧。你可以看看 Chrome 現在的市場份額是多少。
是selenium的其他幾個瀏覽器的那個驅動有bug。。。
我記得我很久以前的一篇博客就說過這個，火狐的驅動並不能使用hover