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python爬虫框架推荐

发布时间:2025-07-12 13:26:36

‘壹’ python爬虫需要学什么模块和框架

最好用的python爬虫框架

①Scrapy: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;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。

②PySpider:是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储,还能定时设置任务与任务优先级等。

③Crawley: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。

④Portia: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。

⑤Newspaper: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。

⑥Beautiful 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,会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

‘贰’ 22个受欢迎的Python不同类型开源框架

以下是22个受欢迎的Python不同类型开源框架:

1. Web开发框架 Django:一个高级的Python Web框架,鼓励快速开发和干净、实用的设计。 Flask:一个轻量级的Web应用框架,适用于小型到大型应用。

2. 事件I/O框架 Twisted:一个事件驱动的网络编程框架,支持多种协议。 Kafka:虽然主要用于构建实时数据管道和流应用,但Kafka的Python客户端也提供了事件I/O的能力。

3. OLAP框架 Pandas:一个强大的数据分析工具库,提供了快速、灵活和表达式丰富的数据结构。 NumPy:一个支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

4. 高性能网络通信框架 Tornado:一个Python Web框架和异步网络库,用于处理大量并发连接。 aiohttp:一个用于构建客户端和服务器的高性能HTTP客户端/服务器框架。

5. 测试框架 pytest:一个成熟的全功能Python测试框架,适用于简单的单元测试和复杂的功能测试。 unittest:Python内置的单元测试框架,提供了创建和运行测试的基本功能。

6. 爬虫框架 Scrapy:一个快速的、高层次的Web抓取和网页抓取框架,用于爬取网站并从页面中提取结构化的数据。 BeautifulSoup:一个用于从HTML和XML文件中提取数据的Python库,通过解析文档来为用户提供需要的数据。

7. 其他特定领域框架 TensorFlow:一个开源机器学习框架,用于数值计算和大规模机器学习。 PyTorch:一个开源机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。 SciPy:基于NumPy的一个开源Python算法库和数学工具包,专为科学和技术计算而设计。 Django REST framework:一个强大且灵活的工具包,用于构建Web API。 Celery:一个分布式任务队列,专注于实时操作,同时保持简单性和灵活性。 SQLAlchemy:Python SQL工具包和对象关系映射库。 FastAPI:一个用于构建API的现代、快速的Web框架。 Plotly:一个用于创建交互式图表的Python库。 Dash:一个用于构建分析性Web应用的Python框架。 Streamlit:一个开源Python库,用于快速创建和分享数据应用。 Panel:一个用于创建自定义交互式Web应用的Python库。 Bokeh:一个用于创建交互式可视化和Web应用的Python库。

这些框架涵盖了Python开发的多个方面,从Web开发到数据处理、网络通信和自动化测试等,为开发者提供了丰富的工具和资源。

‘叁’ python爬虫用什么框架

python爬虫框架概述
爬虫框架中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更简单,操作更加简便,因为它增加了 WEB 界面,写爬虫迅速,集成了phantomjs,可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高,比 PySpider更底层一些,适合学习研究,需要学习的相关知识多,不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。
PySpider
PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是:
抓取、更新调度多站点的特定的页面
需要对页面进行结构化信息提取
灵活可扩展,稳定可监控
pyspider的设计基础是:以python脚本驱动的抓取环模型爬虫
通过python脚本进行结构化信息的提取,follow链接调度抓取控制,实现最大的灵活性
通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态
抓取环模型成熟稳定,模块间相互独立,通过消息队列连接,从单进程到多机分布式灵活拓展
pyspider的架构主要分为 scheler(调度器), fetcher(抓取器), processor(脚本执行):
各个组件间使用消息队列连接,除了scheler是单点的,fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheler 负责整体的调度控制
任务由 scheler 发起调度,fetcher 抓取网页内容, processor 执行预先编写的python脚本,输出结果或产生新的提链任务(发往 scheler),形成闭环。
每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析,使用框架API控制下一步抓取动作,通过设置回调控制解析动作。
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。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试
Scrapy主要包括了以下组件:
引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想象成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下:
首先,引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器,下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)
然后,爬虫解析Response
若是解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理。
若是解析出的是链接(URL),则把URL交给Scheler等待抓取

‘肆’ Python的爬虫框架有哪些

向大家推荐十个Python爬虫框架。

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。它是很强大的爬虫框架,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。它的特性有:HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持;提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders),对智能处理爬取数据提供了内置支持。

2、Crawley: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。

3、Portia:是一个开源可视化爬虫工具,可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲,它是基于scrapy内核;可视化爬取内容,不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。

4、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。

5、Python-goose:java写的文章提取工具。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。

6、Beautiful Soup:名气大,整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从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。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。

7、mechanize:它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点,比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法,还是勉强能用的。

8、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。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。

9、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。项目整体设计有点糟,模块间耦合度较高。

10、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。Python脚本控制,可以用任何你喜欢的html解析包。

以上就是分享的Python爬虫一般用的十大主流框架。这些框架的优缺点都不同,大家在使用的时候,可以根据具体场景选择合适的框架。

‘伍’ python的爬虫框架有哪些

实现爬虫技术的编程环境有很多种,Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫,为什么呢?因为Python确实很适合做爬虫,丰富的第三方库十分强大,简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的,Python也是数据挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬虫框架。分享给大家。
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。。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。
2.PySpider
pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储,还能定时设置任务与任务优先级等。
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:是一个开源可视化爬虫工具,可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲,它是基于scrapy内核;可视化爬取内容,不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。
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。
6、Python-goose:Java写的文章提取工具。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。
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
8、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。

‘陆’ python的爬虫框架有哪些

爬虫框架需要URL、页面下载器、爬虫调度器、网页解析器、数据处理

爬虫框架要处理很多的URL,我们需要设计一个队列存储所有要处理的 URL,这种先进先出的数据结构非常符合这个需求。 将所有要下载的URL存储在待处理队列中,每次下载会取出一个,队列中就会少一个。我们知道有些URL的下载会有反爬虫策略,所以针对这些请求需要做一些特殊的设置,进而可以对URL进行封装抽出 Request。

页面下载器如果没有,用户就要编写网络请求的处理代码,这无疑对每个 URL 都是相同的动作。 所以在框架设计中我们直接加入它就好了,至于使用什么库来进行下载都是可以的,你可以用 httpclient 也可以用okhttp在本文中我们使用一个超轻量级的网络请求库 oh-my-request (没错,就是在下搞的)。优秀的框架设计会将这个下载组件置为可替换,提供默认的即可。

爬虫调度器,调度器和我们在开发 web 应用中的控制器是一个类似的概念,它用于在下载器、解析器之间做流转处理。 解析器可以解析到更多的 URL 发送给调度器,调度器再次的传输给下载器,这样就会让各个组件有条不紊的进行工作。

网页解析器我们知道当一个页面下载完成后就是一段 HTML 的 DOM 字符串表示,但还需要提取出真正需要的数据以前的做法是通过String的API 或者正则表达式的方式在DOM 中搜寻,这样是很麻烦的,框架 应该提供一种合理、常用、方便的方式来帮助用户完成提取数据这件事儿。常用的手段是通过xpath或者css选择器从DOM中进行提取,而且学习这项技能在几乎所有的爬虫框架中都是适用的。

数据处理,普通的爬虫程序中是把网页解析器和数据处理器合在一起的,解析到数据后马上处理。 在一个标准化的爬虫程序中,他们应该是各司其职的,我们先通过解析器将需要的数据解析出来,可能是封装成对象。然后传递给数据处理器,处理器接收到数据后可能是存储到数据库,也可能通过接口发送给老王。

‘柒’ python爬虫框架哪个好用

说实话感觉大同小异。各有优缺点吧~

常见python爬虫框架
1)Scrapy: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。
2)Crawley: 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
3)Portia:可视化爬取网页内容
4)newspaper:提取新闻、文章以及内容分析
5)python-goose:java写的文章提取工具
6)Beautiful Soup:名气大,整合了一些常用爬虫需求。缺点:不能加载JS。
7)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。
8)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。
9)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。

资料来源:网页链接

希望我的回答对你有帮助~

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