❶ 如何搭建一個python爬蟲環境
1. 安裝 Python 請到 Download Python 這里下載 Python 建議使用 Python 3.4.3 或者 Python 2.7.10
2.默認安裝的 Python 已經安裝了 pip
3. 如果你要學習的 scrapy 這個爬蟲框架，還是 Py2 的版本的吧， pip install 就可以了。
4. requests bs4 這些都是Py2 Py3 兼容的，都可以 pip install 安裝
❷ 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。
❸ 如何用python寫出爬蟲
先檢查是否有API
API是網站官方提供的數據介面，如果通過調用API採集數據，則相當於在網站允許的范圍內採集，這樣既不會有道德法律風險，也沒有網站故意設置的障礙；不過調用API介面的訪問則處於網站的控制中，網站可以用來收費，可以用來限制訪問上限等。整體來看，如果數據採集的需求並不是很獨特，那麼有API則應優先採用調用API的方式。
數據結構分析和數據存儲
爬蟲需求要十分清晰，具體表現為需要哪些欄位，這些欄位可以是網頁上現有的，也可以是根據網頁上現有的欄位進一步計算的，這些欄位如何構建表，多張表如何連接等。值得一提的是，確定欄位環節，不要只看少量的網頁，因為單個網頁可以缺少別的同類網頁的欄位，這既有可能是由於網站的問題，也可能是用戶行為的差異，只有多觀察一些網頁才能綜合抽象出具有普適性的關鍵欄位——這並不是幾分鍾看幾個網頁就可以決定的簡單事情，如果遇上了那種臃腫、混亂的網站，可能坑非常多。
對於大規模爬蟲，除了本身要採集的數據外，其他重要的中間數據（比如頁面Id或者url）也建議存儲下來，這樣可以不必每次重新爬取id。
資料庫並沒有固定的選擇，本質仍是將Python里的數據寫到庫里，可以選擇關系型資料庫MySQL等，也可以選擇非關系型資料庫MongoDB等；對於普通的結構化數據一般存在關系型資料庫即可。sqlalchemy是一個成熟好用的資料庫連接框架，其引擎可與Pandas配套使用，把數據處理和數據存儲連接起來，一氣呵成。
數據流分析
對於要批量爬取的網頁，往上一層，看它的入口在哪裡；這個是根據採集范圍來確定入口，比如若只想爬一個地區的數據，那從該地區的主頁切入即可；但若想爬全國數據，則應更往上一層，從全國的入口切入。一般的網站網頁都以樹狀結構為主，找到切入點作為根節點一層層往裡進入即可。
值得注意的一點是，一般網站都不會直接把全量的數據做成列表給你一頁頁往下翻直到遍歷完數據，比如鏈家上面很清楚地寫著有24587套二手房，但是它只給100頁，每頁30個，如果直接這么切入只能訪問3000個，遠遠低於真實數據量；因此先切片，再整合的數據思維可以獲得更大的數據量。顯然100頁是系統設定，只要超過300個就只顯示100頁，因此可以通過其他的篩選條件不斷細分，只到篩選結果小於等於300頁就表示該條件下沒有缺漏；最後把各種條件下的篩選結果集合在一起，就能夠盡可能地還原真實數據量。
明確了大規模爬蟲的數據流動機制，下一步就是針對單個網頁進行解析，然後把這個模式復制到整體。對於單個網頁，採用抓包工具可以查看它的請求方式，是get還是post，有沒有提交表單，欲採集的數據是寫入源代碼里還是通過AJAX調用JSON數據。
同樣的道理，不能只看一個頁面，要觀察多個頁面，因為批量爬蟲要弄清這些大量頁面url以及參數的規律，以便可以自動構造；有的網站的url以及關鍵參數是加密的，這樣就悲劇了，不能靠著明顯的邏輯直接構造，這種情況下要批量爬蟲，要麼找到它加密的js代碼，在爬蟲代碼上加入從明文到密碼的加密過程；要麼採用下文所述的模擬瀏覽器的方式。
數據採集
之前用R做爬蟲，不要笑，R的確可以做爬蟲工作；但在爬蟲方面，Python顯然優勢更明顯，受眾更廣，這得益於其成熟的爬蟲框架，以及其他的在計算機系統上更好的性能。scrapy是一個成熟的爬蟲框架，直接往裡套用就好，比較適合新手學習；requests是一個比原生的urllib包更簡潔強大的包，適合作定製化的爬蟲功能。requests主要提供一個基本訪問功能，把網頁的源代碼給download下來。一般而言，只要加上跟瀏覽器同樣的Requests Headers參數，就可以正常訪問，status_code為200，並成功得到網頁源代碼；但是也有某些反爬蟲較為嚴格的網站，這么直接訪問會被禁止；或者說status為200也不會返回正常的網頁源碼，而是要求寫驗證碼的js腳本等。
下載到了源碼之後，如果數據就在源碼中，這種情況是最簡單的，這就表示已經成功獲取到了數據，剩下的無非就是數據提取、清洗、入庫。但若網頁上有，然而源代碼里沒有的，就表示數據寫在其他地方，一般而言是通過AJAX非同步載入JSON數據，從XHR中找即可找到；如果這樣還找不到，那就需要去解析js腳本了。
解析工具
源碼下載後，就是解析數據了，常用的有兩種方法，一種是用BeautifulSoup對樹狀HTML進行解析，另一種是通過正則表達式從文本中抽取數據。
BeautifulSoup比較簡單，支持Xpath和CSSSelector兩種途徑，而且像Chrome這類瀏覽器一般都已經把各個結點的Xpath或者CSSSelector標記好了，直接復制即可。以CSSSelector為例，可以選擇tag、id、class等多種方式進行定位選擇，如果有id建議選id，因為根據HTML語法，一個id只能綁定一個標簽。
正則表達式很強大，但構造起來有點復雜，需要專門去學習。因為下載下來的源碼格式就是字元串，所以正則表達式可以大顯身手，而且處理速度很快。
對於HTML結構固定，即同樣的欄位處tag、id和class名稱都相同，採用BeautifulSoup解析是一種簡單高效的方案，但有的網站混亂，同樣的數據在不同頁面間HTML結構不同，這種情況下BeautifulSoup就不太好使；如果數據本身格式固定，則用正則表達式更方便。比如以下的例子，這兩個都是深圳地區某個地方的經度，但一個頁面的class是long，一個頁面的class是longitude，根據class來選擇就沒辦法同時滿足2個，但只要注意到深圳地區的經度都是介於113到114之間的浮點數，就可以通過正則表達式"11[3-4].\d+"來使兩個都滿足。
數據整理
一般而言，爬下來的原始數據都不是清潔的，所以在入庫前要先整理；由於大部分都是字元串，所以主要也就是字元串的處理方式了。
字元串自帶的方法可以滿足大部分簡單的處理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字元或者換行符等，replace可以將指定部分替換成需要的部分，split可以在指定部分分割然後截取一部分。
如果字元串處理的需求太復雜以致常規的字元串處理方法不好解決，那就要請出正則表達式這個大殺器。
Pandas是Python中常用的數據處理模塊，雖然作為一個從R轉過來的人一直覺得這個模仿R的包實在是太難用了。Pandas不僅可以進行向量化處理、篩選、分組、計算，還能夠整合成DataFrame，將採集的數據整合成一張表，呈現最終的存儲效果。
寫入資料庫
如果只是中小規模的爬蟲，可以把最後的爬蟲結果匯合成一張表，最後導出成一張表格以便後續使用；但對於表數量多、單張表容量大的大規模爬蟲，再導出成一堆零散的表就不合適了，肯定還是要放在資料庫中，既方便存儲，也方便進一步整理。
寫入資料庫有兩種方法，一種是通過Pandas的DataFrame自帶的to_sql方法，好處是自動建表，對於對表結構沒有嚴格要求的情況下可以採用這種方式，不過值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否則報錯，雖然這個認為不太合理；另一種是利用資料庫引擎來執行SQL語句，這種情況下要先自己建表，雖然多了一步，但是表結構完全是自己控制之下。Pandas與SQL都可以用來建表、整理數據，結合起來使用效率更高。
❹ python爬蟲用什麼框架
python爬蟲框架概述
爬蟲框架中比較好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 WEB 界面，寫爬蟲迅速，集成了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。Scrapy自定義程度高，比 PySpider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。
PySpider
PySpider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：
抓取、更新調度多站點的特定的頁面
需要對頁面進行結構化信息提取
靈活可擴展，穩定可監控
pyspider的設計基礎是：以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲
通過python腳本進行結構化信息的提取，follow鏈接調度抓取控制，實現最大的靈活性
通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態
抓取環模型成熟穩定，模塊間相互獨立，通過消息隊列連接，從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider的架構主要分為 scheler（調度器）, fetcher（抓取器）, processor（腳本執行）：
各個組件間使用消息隊列連接，除了scheler是單點的，fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制
任務由 scheler 發起調度，fetcher 抓取網頁內容， processor 執行預先編寫的python腳本，輸出結果或產生新的提鏈任務（發往 scheler），形成閉環。
每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析，使用框架API控制下一步抓取動作，通過設置回調控制解析動作。
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。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網路爬蟲。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試
Scrapy主要包括了以下組件：
引擎(Scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
調度器(Scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL（抓取網頁的網址或者說是鏈接）的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址
下載器(Downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)
爬蟲(Spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面
項目管道(Pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後，將被發送到項目管道，並經過幾個特定的次序處理數據。
下載器中間件(Downloader Middlewares): 位於Scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
爬蟲中間件(Spider Middlewares): 介於Scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
調度中間件(Scheler Middewares): 介於Scrapy引擎和調度之間的中間件，從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。
Scrapy運行流程大概如下：
首先，引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用於接下來的抓取
引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器，下載器把資源下載下來，並封裝成應答包(Response)
然後，爬蟲解析Response
若是解析出實體（Item）,則交給實體管道進行進一步的處理。
若是解析出的是鏈接（URL）,則把URL交給Scheler等待抓取
❺ 怎麼樣使用Python的Scrapy爬蟲框架
有些人問，開發網路爬蟲應該選擇Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector還是其他的？這里按照我的經驗隨便扯淡一下：
上面說的爬蟲，基本可以分3類：
1.分布式爬蟲：Nutch
2.JAVA單機爬蟲：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA單機爬蟲：scrapy
第一類:分布式爬蟲
爬蟲使用分布式，主要是解決兩個問題：
1)海量URL管理
2)網速
現在比較流行的分布式爬蟲，是Apache的Nutch。但是對於大多數用戶來說，Nutch是這幾類爬蟲里，最不好的選擇，理由如下：
1)Nutch是為搜索引擎設計的爬蟲，大多數用戶是需要一個做精準數據爬取（精抽取）的爬蟲。Nutch運行的一套流程里，有三分之二是為了搜索引擎而設計的。對精抽取沒有太大的意義。也就是說，用Nutch做數據抽取，會浪費很多的時間在不必要的計算上。而且如果你試圖通過對Nutch進行二次開發，來使得它適用於精抽取的業務，基本上就要破壞Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新寫一個分布式爬蟲框架了。
2)Nutch依賴hadoop運行，hadoop本身會消耗很多的時間。如果集群機器數量較少，爬取速度反而不如單機爬蟲快。
3)Nutch雖然有一套插件機制，而且作為亮點宣傳。可以看到一些開源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是開發過Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系統有多蹩腳。利用反射的機制來載入和調用插件，使得程序的編寫和調試都變得異常困難，更別說在上面開發一套復雜的精抽取系統了。而且Nutch並沒有為精抽取提供相應的插件掛載點。Nutch的插件有隻有五六個掛載點，而這五六個掛載點都是為了搜索引擎服務的，並沒有為精抽取提供掛載點。大多數Nutch的精抽取插件，都是掛載在「頁面解析」(parser)這個掛載點的，這個掛載點其實是為了解析鏈接（為後續爬取提供URL），以及為搜索引擎提供一些易抽取的網頁信息(網頁的meta信息、text文本)。
4)用Nutch進行爬蟲的二次開發，爬蟲的編寫和調試所需的時間，往往是單機爬蟲所需的十倍時間不止。了解Nutch源碼的學習成本很高，何況是要讓一個團隊的人都讀懂Nutch源碼。調試過程中會出現除程序本身之外的各種問題(hadoop的問題、hbase的問題)。
5)很多人說Nutch2有gora，可以持久化數據到avro文件、hbase、mysql等。很多人其實理解錯了，這里說的持久化數據，是指將URL信息（URL管理所需要的數據）存放到avro、hbase、mysql。並不是你要抽取的結構化數據。其實對大多數人來說，URL信息存在哪裡無所謂。
6)Nutch2的版本目前並不適合開發。官方現在穩定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是這個版本綁定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多數人用nutch2就是為了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相應的就要將hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比較有誤導作用，Nutch2的教程有兩個，分別是Nutch1.x和Nutch2.x，這個Nutch2.x官網上寫的是可以支持到hbase 0.94。但是實際上，這個Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之後的一個版本，這個版本在官方的SVN中不斷更新。而且非常不穩定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，盡量不要選擇Nutch作為爬蟲。有些團隊就喜歡跟風，非要選擇Nutch來開發精抽取的爬蟲，其實是沖著Nutch的名氣（Nutch作者是Doug Cutting），當然最後的結果往往是項目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一個非常好的選擇。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以構成一套非常強大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的話，建議等到Nutch2.3發布再看。目前的Nutch2是一個非常不穩定的版本。
❻ Python之爬蟲框架概述
丨綜述
爬蟲入門之後，我們有兩條路可以走。
一個是繼續深入學習，以及關於設計模式的一些知識，強化Python相關知識，自己動手造輪子，繼續為自己的爬蟲增加分布式，多線程等功能擴展。另一條路便是學習一些優秀的框架，先把這些框架用熟，可以確保能夠應付一些基本的爬蟲任務，也就是所謂的解決溫飽問題，然後再深入學習它的源碼等知識，進一步強化。
就個人而言，前一種方法其實就是自己動手造輪子，前人其實已經有了一些比較好的框架，可以直接拿來用，但是為了自己能夠研究得更加深入和對爬蟲有更全面的了解，自己動手去多做。後一種方法就是直接拿來前人已經寫好的比較優秀的框架，拿來用好，首先確保可以完成你想要完成的任務，然後自己再深入研究學習。第一種而言，自己探索的多，對爬蟲的知識掌握會比較透徹。第二種，拿別人的來用，自己方便了，可是可能就會沒有了深入研究框架的心情，還有可能思路被束縛。
不過個人而言，我自己偏向後者。造輪子是不錯，但是就算你造輪子，你這不也是在基礎類庫上造輪子么？能拿來用的就拿來用，學了框架的作用是確保自己可以滿足一些爬蟲需求，這是最基本的溫飽問題。倘若你一直在造輪子，到最後都沒造出什麼來，別人找你寫個爬蟲研究了這么長時間了都寫不出來，豈不是有點得不償失？所以，進階爬蟲我還是建議學習一下框架，作為自己的幾把武器。至少，我們可以做到了，就像你拿了把槍上戰場了，至少，你是可以打擊敵人的，比你一直在磨刀好的多吧？
丨框架概述
博主接觸了幾個爬蟲框架，其中比較好用的是 Scrapy 和PySpider。就個人而言，pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 WEB 界面，寫爬蟲迅速，集成了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。Scrapy自定義程度高，比 PySpider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。
在這里博主會一一把自己的學習經驗寫出來與大家分享，希望大家可以喜歡，也希望可以給大家一些幫助。
丨PySpider
PySpider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：
· 抓取、更新調度多站點的特定的頁面
· 需要對頁面進行結構化信息提取
· 靈活可擴展，穩定可監控
而這也是絕大多數python爬蟲的需求 —— 定向抓取，結構化化解析。但是面對結構迥異的各種網站，單一的抓取模式並不一定能滿足，靈活的抓取控制是必須的。為了達到這個目的，單純的配置文件往往不夠靈活，於是，通過腳本去控制抓取是最後的選擇。
而去重調度，隊列，抓取，異常處理，監控等功能作為框架，提供給抓取腳本，並保證靈活性。最後加上web的編輯調試環境，以及web任務監控，即成為了這套框架。
pyspider的設計基礎是：以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲
· 通過python腳本進行結構化信息的提取，follow鏈接調度抓取控制，實現最大的靈活性
· 通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態
· 抓取環模型成熟穩定，模塊間相互獨立，通過消息隊列連接，從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider-arch
pyspider的架構主要分為 scheler（調度器）, fetcher（抓取器）, processor（腳本執行）：
· 各個組件間使用消息隊列連接，除了scheler是單點的，fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制。
· 任務由 scheler 發起調度，fetcher 抓取網頁內容， processor 執行預先編寫的python腳本，輸出結果或產生新的提鏈任務（發往 scheler），形成閉環。
· 每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析，使用框架API控制下一步抓取動作，通過設置回調控制解析動作。
丨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。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網路爬蟲。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試
Scrapy 使用了 Twisted 非同步網路庫來處理網路通訊。整體架構大致如下
Scrapy主要包括了以下組件：
· 引擎(Scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
· 調度器(Scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL（抓取網頁的網址或者說是鏈接）的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址
· 下載器(Downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)
· 爬蟲(Spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面
· 項目管道(Pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後，將被發送到項目管道，並經過幾個特定的次序處理數據。
· 下載器中間件(Downloader Middlewares): 位於Scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
· 爬蟲中間件(Spider Middlewares): 介於Scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
· 調度中間件(Scheler Middewares): 介於Scrapy引擎和調度之間的中間件，從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。
Scrapy運行流程大概如下：
· 首先，引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用於接下來的抓取
· 引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器，下載器把資源下載下來，並封裝成應答包(Response)
· 然後，爬蟲解析Response
· 若是解析出實體（Item）,則交給實體管道進行進一步的處理。
· 若是解析出的是鏈接（URL）,則把URL交給Scheler等待抓取。 文 | 崔慶才 來源 | 靜覓
❼ python的爬蟲框架有哪些
爬蟲框架需要URL、頁面下載器、爬蟲調度器、網頁解析器、數據處理
爬蟲框架要處理很多的URL，我們需要設計一個隊列存儲所有要處理的 URL，這種先進先出的數據結構非常符合這個需求。 將所有要下載的URL存儲在待處理隊列中，每次下載會取出一個，隊列中就會少一個。我們知道有些URL的下載會有反爬蟲策略，所以針對這些請求需要做一些特殊的設置，進而可以對URL進行封裝抽出 Request。
頁面下載器如果沒有，用戶就要編寫網路請求的處理代碼，這無疑對每個 URL 都是相同的動作。 所以在框架設計中我們直接加入它就好了，至於使用什麼庫來進行下載都是可以的，你可以用 httpclient 也可以用okhttp在本文中我們使用一個超輕量級的網路請求庫 oh-my-request (沒錯，就是在下搞的)。優秀的框架設計會將這個下載組件置為可替換，提供默認的即可。
爬蟲調度器，調度器和我們在開發 web 應用中的控制器是一個類似的概念，它用於在下載器、解析器之間做流轉處理。 解析器可以解析到更多的 URL 發送給調度器，調度器再次的傳輸給下載器，這樣就會讓各個組件有條不紊的進行工作。
網頁解析器我們知道當一個頁面下載完成後就是一段 HTML 的 DOM 字元串表示，但還需要提取出真正需要的數據以前的做法是通過String的API 或者正則表達式的方式在DOM 中搜尋，這樣是很麻煩的，框架 應該提供一種合理、常用、方便的方式來幫助用戶完成提取數據這件事兒。常用的手段是通過xpath或者css選擇器從DOM中進行提取，而且學習這項技能在幾乎所有的爬蟲框架中都是適用的。
數據處理，普通的爬蟲程序中是把網頁解析器和數據處理器合在一起的，解析到數據後馬上處理。 在一個標准化的爬蟲程序中，他們應該是各司其職的，我們先通過解析器將需要的數據解析出來，可能是封裝成對象。然後傳遞給數據處理器，處理器接收到數據後可能是存儲到資料庫，也可能通過介面發送給老王。
❽ Python的爬蟲框架有哪些
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。
以上就是分享的Python爬蟲一般用的十大主流框架。這些框架的優缺點都不同，大家在使用的時候，可以根據具體場景選擇合適的框架。
❾ python爬蟲的工作步驟
當前處於一個大數據的時代，一般網站數據來源有二：網站用戶自身產生的數據和網站從其他來源獲取的數據，今天要分享的是如何從其他網站獲取你想要的數據。
目前最適合用於寫爬蟲的語言是python，python中最受歡迎的爬蟲框架是scrapy,本文圍繞scrapy來展開講解爬蟲是怎麼工作的。
1.如下圖所示，爬蟲從編寫的spider文件中的start_urls開始，這個列表中的url就是爬蟲抓取的第一個網頁，它的返回值是該url對應網頁的源代碼，我們可以用默認的parse(self,response)函數去列印或解析這個源代碼
2.我們獲取到源代碼之後，就可以從網頁源代碼中找到我們想要的信息或需要進一步訪問的url,提取信息這一步，scrapy中集成了xpath,正則(re),功能十分強大，提取到信息之後會通過yield進入到中間件當中。
中間件包括爬蟲中間件和下載中間件，爬蟲中間件主要用於設置處理爬蟲文件中的代碼塊，下載中間件主要用於判斷爬蟲進入網頁前後的爬取狀態，在此中間件中，你可以根據爬蟲的返回狀態去做進一步判斷。
最後我們將yield過來的item，即就是我們想要的數據會在pipeline.py文件中進行處理，存入資料庫，寫入本地文件，都可以在這里進行，另外，為了減少代碼冗餘，建議所有與設置參數有關的參數，都寫在settings.py中去
❿ 如何在scrapy框架下，用python實現爬蟲自動跳轉頁面來抓去網頁內容
Scrapy是一個用Python寫的Crawler Framework，簡單輕巧，並且非常方便。Scrapy使用Twisted這個非同步網路庫來處理網路通信，架構清晰，並且包含了各種中間件介面，可以靈活地完成各種需求。Scrapy整體架構如下圖所示：
根據架構圖介紹一下Scrapy中的各大組件及其功能：
Scrapy引擎（Engine）：負責控制數據流在系統的所有組建中流動，並在相應動作發生觸發事件。
調度器（Scheler）：從引擎接收Request並將它們入隊，以便之後引擎請求request時提供給引擎。
下載器（Downloader）：負責獲取頁面數據並提供給引擎，而後提供給Spider。
Spider：Scrapy用戶編寫用於分析Response並提取Item（即獲取到的Item）或額外跟進的URL的類。每個Spider負責處理一個特定（或一些網站）。
Item Pipeline：負責處理被Spider提取出來的Item。典型的處理有清理驗證及持久化（例如存儲到資料庫中，這部分後面會介紹存儲到MySQL中，其他的資料庫類似）。
下載器中間件（Downloader middlewares）：是在引擎即下載器之間的特定鉤子（special hook），處理Downloader傳遞給引擎的Response。其提供了一個簡便的機制，通過插入自定義代碼來擴展Scrapy功能（後面會介紹配置一些中間並激活，用以應對反爬蟲）。
Spider中間件（Spider middlewares）：是在引擎及Spider之間的特定鉤子（special hook），處理Spider的輸入（response）和輸出（Items即Requests）。其提供了一個簡便的機制，通過插入自定義的代碼來擴展Scrapy功能。