導航:首頁 > 編程語言 > python有哪些爬蟲庫

python有哪些爬蟲庫

發布時間:2023-03-28 02:05:57

python編程基礎之(五)Scrapy爬蟲框架

經過前面四章的學習,我們已經可以使用Requests庫、Beautiful Soup庫和Re庫,編寫基本的Python爬蟲程序了。那麼這一章就來學習一個專業的網路爬蟲框架--Scrapy。沒錯,是框架,而不是像前面介紹的函數功能庫。

Scrapy是一個快速、功能強大的網路爬蟲框架。

可能大家還不太了解什麼是框架,爬蟲框架其實是實現爬蟲功能的一個軟體結構和功能組件的集合。

簡而言之, Scrapy就是一個爬蟲程序的半成品,可以幫助用戶實現專業的網路爬蟲。

使用Scrapy框架,不需要你編寫大量的代碼,Scrapy已經把大部分工作都做好了,允許你調用幾句代碼便自動生成爬蟲程序,可以節省大量的時間。

當然,框架所生成的代碼基本是一致的,如果遇到一些特定的爬蟲任務時,就不如自己使用Requests庫搭建來的方便了。

PyCharm安裝

測試安裝:

出現框架版本說明安裝成功。

掌握Scrapy爬蟲框架的結構是使用好Scrapy的重中之重!

先上圖:

整個結構可以簡單地概括為: 「5+2」結構和3條數據流

5個主要模塊(及功能):

(1)控制所有模塊之間的數據流。

(2)可以根據條件觸發事件。

(1)根據請求下載網頁。

(1)對所有爬取請求進行調度管理。

(1)解析DOWNLOADER返回的響應--response。

(2)產生爬取項--scraped item。

(3)產生額外的爬取請求--request。

(1)以流水線方式處理SPIDER產生的爬取項。

(2)由一組操作順序組成,類似流水線,每個操作是一個ITEM PIPELINES類型。

(3)清理、檢查和查重爬取項中的HTML數據並將數據存儲到資料庫中。

2個中間鍵:

(1)對Engine、Scheler、Downloader之間進行用戶可配置的控制。

(2)修改、丟棄、新增請求或響應。

(1)對請求和爬取項進行再處理。

(2)修改、丟棄、新增請求或爬取項。

3條數據流:

(1):圖中數字 1-2

1:Engine從Spider處獲得爬取請求--request。

2:Engine將爬取請求轉發給Scheler,用於調度。

(2):圖中數字 3-4-5-6

3:Engine從Scheler處獲得下一個要爬取的請求。

4:Engine將爬取請求通過中間件發送給Downloader。

5:爬取網頁後,Downloader形成響應--response,通過中間件發送給Engine。

6:Engine將收到的響應通過中間件發送給Spider處理。

(3):圖中數字 7-8-9

7:Spider處理響應後產生爬取項--scraped item。

8:Engine將爬取項發送給Item Pipelines。

9:Engine將爬取請求發送給Scheler。

任務處理流程:從Spider的初始爬取請求開始爬取,Engine控制各模塊數據流,不間斷從Scheler處獲得爬取請求,直至請求為空,最後到Item Pipelines存儲數據結束。

作為用戶,只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines,也就是數據流的入口與出口,便可完成一個爬蟲程序的搭建。Scrapy提供了簡單的爬蟲命令語句,幫助用戶一鍵配置剩餘文件,那我們便來看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy採用命令行創建和運行爬蟲

PyCharm打開Terminal,啟動Scrapy:

Scrapy基本命令行格式:

具體常用命令如下:

下面用一個例子來學習一下命令的使用:

1.建立一個Scrapy爬蟲工程,在已啟動的Scrapy中繼續輸入:

執行該命令,系統會在PyCharm的工程文件中自動創建一個工程,命名為pythonDemo。

2.產生一個Scrapy爬蟲,以教育部網站為例http://www.moe.gov.cn:

命令生成了一個名為demo的spider,並在Spiders目錄下生成文件demo.py。

命令僅用於生成demo.py文件,該文件也可以手動生成。

觀察一下demo.py文件:

3.配置產生的spider爬蟲,也就是demo.py文件:

4.運行爬蟲,爬取網頁:

如果爬取成功,會發現在pythonDemo下多了一個t20210816_551472.html的文件,我們所爬取的網頁內容都已經寫入該文件了。

以上就是Scrapy框架的簡單使用了。

Request對象表示一個HTTP請求,由Spider生成,由Downloader執行。

Response對象表示一個HTTP響應,由Downloader生成,有Spider處理。

Item對象表示一個從HTML頁面中提取的信息內容,由Spider生成,由Item Pipelines處理。Item類似於字典類型,可以按照字典類型來操作。

⑵ Python中的爬蟲框架有哪些呢

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。那麼,Python爬蟲一般用什麼框架比較好?
一般來講,只有在遇到比較大型的需求時,才會使用Python爬蟲框架。這樣的做的主要目的,是為了方便管理以及擴展。本文我將向大家推薦十個Python爬蟲框架。
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。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。
2、Crawley: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。
3、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。

4、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。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感,使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。
5、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。
6、Beautiful Soup:名氣大,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,修改文檔的方式.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。
7、mechanize:它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點,比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法,還是勉強能用的。
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。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。
9、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。
10、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。

⑶ Python什麼爬蟲庫好用

aiohttp:是純粹的非同步框架,同時支持HTTP客戶端和服務端,可以快速實現非同步爬蟲,並且其中的aiohttp解決了requests的一個痛點,它可以輕松實現自動轉碼,對於中文編碼就很方便了。
asks:Python自帶一個非同步的標准庫asyncio,但這個庫很多人覺得並不好用,而裡面的ask則是封裝了curio和trio的一個http請求庫。用起來和
Requests 90%相似,新手也可以很快上手。
vibora:號稱是現在最快的非同步請求框架,跑分是最快的。寫爬蟲、寫伺服器響應都可以用。但這個項目一直在重構,現在頁面上還掛著項目正在重構的警告,使用需謹慎。
Pyppeteer:是非同步無頭瀏覽器,從跑分來看比Selenium+webdriver快,使用方式是最接近於瀏覽器的自身的設計介面的。它本身是來自
Google維護的puppeteer,但是按照Python社區的梗,作者進行了封裝並且把名字中的u改成了y。
下面為大家介紹一下框架:
Grab:是很流行的漸進式框架,Grab可以說是爬蟲界的漸進式框架,又十分簡單的用法,封裝的也很好,是基於生成器非同步的設計。
botflow:概念很新穎,定位成了處理數據工作流的框架,可以用來爬蟲、機器學習、量化交易等等。
ruia:比較接近Scrapy的使用方式,非同步設計。

⑷ python爬蟲常用解析庫lxml、pyquery、bs4、re執行效率對比

我們知道毀扮緩python爬蟲的解析庫有很多,我們選取了lxml,bs4,re,pyquery,進行測試纖模。

測試環境:本人用的是台式電腦進行缺啟的測試,win10系統配置為i5,16G內存(ddr3),不同的電腦跟網路環境直接影響解析速度,在相同的環境下,時間浮動不會太大

⑸ 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

⑹ 常用的python庫有哪些

1.Matplotlib


Matplotlib是一個用於創立二維圖和圖形的底層庫。藉由它的協助,你可以構建各種不同的圖標,從直方圖和散點圖到費笛卡爾坐標圖。matplotlib可以與許多盛行的繪圖庫結合運用。


2.Seaborn


Seaborn本質上是一個根據matplotlib庫的高級API。它包括更適合處理圖表的默認設置。此外,還有豐厚的可視化庫,包括一些雜亂類型,如時刻序列、聯合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violindiagrams)。


3.Plotly


Plotly是一個盛行的庫,它可以讓你輕松構建雜亂的圖形。該軟體包適用於互動式Web運用程,可完成輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果


4.Bokeh


Bokeh庫運用JavaScript小部件在瀏覽器中創立互動式和可縮放的可視化。該庫提供了多種圖表調集,樣式可能性(stylingpossibilities),鏈接圖、增加小部件和界說回調等方式的交互才能,以及許多更有用的特性。


5.Pydot


Pydot是用純Python編寫的Graphviz介面,經常用於生成雜亂的定向圖和無向圖,可以顯現圖形的結構,對於構建神經網路和根據決策樹的演算法時十分有效。


6.pyecharts


是根據網路開源的Echarts而開發的Python可視化東西。


pyecharts功用十分強大,支撐多達400+地圖;支撐JupyterNotebook、JupyterLab;可以輕松集成至Flask,Sanic,Django等幹流Web結構。


關於常用的python庫有哪些,環球青藤小編就和大家分享到這里了,學習是沒有盡頭的,學習一項技能更是受益終身,因此,只要肯努力學,什麼時候開始都不晚。如若你還想繼續了解關於python編程的素材及學習方法等內容,可以點擊本站其他文章學習。

⑺ python有哪些庫

Python中6個最重要的庫:

第一、NumPy

NumPy是Numerical
Python的簡寫,是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容:

①快速、高效的多維數組對象ndarray

②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數

③用於讀寫硬碟中基於數組的數據集的工具

④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外,NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據,NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。

第二、pandas

pandas提供了高級數據結構和函數,這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年,幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame,它是用於實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series,一種一維標簽數組對象。

pandas將表格和關系型資料庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數,使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能,pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用於制圖及其他二維數據可視化的Python庫,它由John D.
Hunter創建,目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。

對於Python編程者來說也有其他可視化庫,但matplotlib依然使用最為廣泛,並且與生態系統的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始於2001年,由Fernando
Pérez發起,旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中,它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。

盡管它本身並不提供任何計算或數據分析工具,它的設計側重於在交互計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用介面。由於數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷,IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領域針對不同標准問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:

①scipy.integrate數值積分常式和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根演算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生於2010年,目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年,scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊:

①分類:SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸:Lasso、嶺回歸等

③聚類:K-means、譜聚類等

④降維:PCA、特徵選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇:網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理:特徵提取、正態化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。

⑻ 用python寫爬蟲有哪些框架

以下是搜索來源於網路:
1)Scrapy: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。

2)Crawley: 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

3)Portia:可視化爬取網頁內容

4)newspaper:提取新聞、文章以及內容分析

5)python-goose:java寫的文章提取工具

6)Beautiful Soup:名氣大,整合了一些常用爬蟲需求。缺點:不能載入JS。

7)mechanize:優點:可以載入JS。缺點:文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法,還是勉強能用的。

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。

9)cola:一個分布式爬蟲框架。項目整體設計有點糟,模塊間耦合度較高。

⑼ Python什麼爬蟲庫好用

請求庫:
1. requests 這個庫是爬蟲最常用的一個庫
2. Selenium Selenium 是一個自動化測試工具,利用它我們可以驅動瀏覽器執行特定的動作,如點擊、下拉等操作 對於一些用JS做誼染的頁面來說,這種抓取方式是非常有效的。
3.ChomeDrive 安裝了這個庫,才能驅動Chrome瀏覽器完成相應的操作
4.GeckoDriver 使用W3C WebDriver兼容客戶端與基於Gecko的瀏覽器進行交互的代理。
5.PhantomJS PhantomJS 是一個無界面 、可腳本編程的 WebKit 瀏覽器引擎,它原生支持多種Web標准:Dom操作,css選擇器,json,Canvas以及SVG。
6.aiohttp 之前接收requests庫是一個阻塞式HTTP請求庫,當我們發送一個請求後。程序會一直等待伺服器響應,直到伺服器響應後,程序才會最下一步處理。其實,這個過程比較耗時間。如果程序可以在等待的過程中做一些其他的事情,如進行請求的調度,響應的處理等,那麼爬蟲的效率就會比之前的那種方式有很大的提升。 而aiohttp就是這樣一個提供非同步web服務的庫。使用說這個庫用起來還是相當方便的。
解析庫:
1.lxml lxml是python的一個解析庫,這個庫支持HTML和xml的解析,支持XPath的解析方式,而且效率也是非常高的,深受廣大程序員的熱愛
2.Beautiful Soup Beautiful Soup也是python里一個HTML或XMl的解析庫,它可以很方便的懂網頁中提取數據,擁有強大的API和多種解析方式。
3.pyquery 同樣是一個強大的網頁解析工具,它提供了和 jQuery 類似的語法來解析HTML 文梢,

資料庫:
1.mysql 資料庫
2.MongoDB Mo goDB 是由 ++語言編寫的非關系型資料庫, 是一個基於分布式文件存儲的開源資料庫系統內容存儲形式類似 JSON 對象,它的欄位值可以包含其他文檔、數組及文檔數組,非常靈活
3.Redis 是一個基於 存的高效的非關系型資料庫,

存儲庫:
1.PyMySOL
2.PyMongo
3.redis-py
4.RedisDump

web庫:
1.Flask 是一個輕量級的Web服務程序,它簡單,易用,靈活
2.Tornado 是一個支持非同步的Web框架,通過使用非阻塞I/O流,可以支持成千上萬的開放式連接。

⑽ 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/

Python學習網- 專業的python自學、交流公益平台!

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。

閱讀全文

與python有哪些爬蟲庫相關的資料

熱點內容
phpmime映射 瀏覽:583
關鍵特徵分析python 瀏覽:992
linux粘滯位 瀏覽:137
安卓如何把備忘錄調成黑色 瀏覽:862
dhcp伺服器手動分配ip地址 瀏覽:308
阿里雲國內伺服器數量 瀏覽:455
壓縮機安全裕度 瀏覽:226
android交叉編譯環境 瀏覽:775
美團雲伺服器質量怎麼樣 瀏覽:396
蘋果手機游戲解壓包怎麼安裝 瀏覽:446
java程序員面試流程 瀏覽:681
遼寧圖片加密軟體地址 瀏覽:932
程序員35後應該學些啥技術 瀏覽:724
蘋果怎麼把app還原成ipa包 瀏覽:358
天正怎麼分解加密圖紙 瀏覽:829
你喜歡的大胸部電影 瀏覽:755
飛盧破解版網址 瀏覽:632
怎麼在米家app裡面找到小愛同學 瀏覽:208
網盤的小說在哪個文件夾 瀏覽:59
阿里程序員約炮 瀏覽:939