【Python爬虫框架】这5个Python爬虫框架你用过几个？最后一个秒杀全部

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【Python爬虫框架】这5个Python爬虫框架你用过几个？最后一个秒杀全部

2023-06-09 21:24| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python语言拥有丰富的第三方库，使得Python成为了最流行的爬虫语言之一。而Python的爬虫框架更是让Python爬虫开发更加高效。在这篇文章中，我们将探讨5个最常见的Python爬虫框架，并分析它们的优缺点，帮助你更好地选择合适的框架。

1. Scrapy

Scrapy是Python爬虫领域最著名的框架之一。它是一个快速、高效、可扩展的爬虫框架。Scrapy自带了强大的Selector和异步处理机制，能够快速高效地爬取大量数据。

优点

Scrapy是一个非常快速和高效的爬虫框架，能够快速地爬取大量的数据。

Scrapy内置的Selector提供了强大的数据解析功能，支持XPath和CSS选择器。

Scrapy有一个强大的异步处理机制，可以同时处理多个请求，从而加速爬取过程。

Scrapy支持多种数据存储方式，包括CSV、JSON、XML、SQLite和MySQL等。

缺点

Scrapy的学习曲线比较陡峭，需要一定的Python基础。

Scrapy的定制化程度比较高，需要一定的技术水平才能进行修改和扩展。

Scrapy对于JavaScript渲染的网页支持不够完善，需要使用Selenium等工具来解决。

示例代码 import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('span small::text').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), } next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) 2. BeautifulSoup

BeautifulSoup是Python最流行的HTML解析器之一。它可以解析HTML和XML文档，并提供了许多简单的方法来处理解析树。

优点

BeautifulSoup简单易用，对于初学者非常友好。

BeautifulSoup内置了多种解析器，支持多种格式的文档。

缺点

BeautifulSoup不是一个完整的爬虫框架，需要搭配其他库来实现爬虫功能。

BeautifulSoup不支持异步处理，因此不能高效地处理大量的数据。

BeautifulSoup的解析速度相对较慢。

示例代码 from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://quotes.toscrape.com/' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') for quote in soup.find_all('div', class_='quote'): print(quote.find('span', class_='text').text) print(quote.find('small', class_='author').text) tags = quote.find('div', class_='tags').find_all('a', class_='tag') for tag in tags: print(tag.text) 3. PyQuery

PyQuery是另一个流行的Python爬虫框架，它是jQuery的Python实现。它可以解析HTML和XML文档，并提供了类似于jQuery的API来处理解析树。

优点

PyQuery的API设计简单易用，可以快速地实现爬虫功能。

PyQuery支持链式调用，可以更加高效地处理数据。

PyQuery支持XPath和CSS选择器。

缺点

PyQuery不支持异步处理，因此不能高效地处理大量的数据。

PyQuery对于JavaScript渲染的网页支持不够完善，需要使用Selenium等工具来解决。

示例代码 from pyquery import PyQuery as pq import requests url = 'http://quotes.toscrape.com/' response = requests.get(url) doc = pq(response.text) for quote in doc('div.quote').items(): print(quote('span.text').text()) print(quote('small.author').text()) tags = quote('div.tags a.tag') for tag in tags: print(pq(tag).text()) 4. Requests-HTML

Requests-HTML是基于Requests和PyQuery的Python爬虫框架。它提供了类似于Requests的API，并使用PyQuery进行数据解析。

优点

Requests-HTML使用简单，API设计类似于Requests。

Requests-HTML使用PyQuery进行数据解析，可以方便地处理数据。

Requests-HTML支持JavaScript渲染的网页。

缺点 Requests-HTML不支持异步处理，因此不能高效地处理大量的数据。示例代码 from requests_html import HTMLSession url = 'http://quotes.toscrape.com/' session = HTMLSession() response = session.get(url) for quote in response.html.find('div.quote'): print(quote.find('span.text', first=True).text) print(quote.find('small.author', first=True).text) tags = quote.find('div.tags a.tag') for tag in tags: print(tag.text) 5. Selenium

Selenium是一个流行的自动化测试工具，也可以用于爬虫开发。它可以模拟用户行为，支持JavaScript渲染的网页。

优点

Selenium可以模拟用户行为，支持JavaScript渲染的网页，能够解决一些其他框架不能解决的问题。

Selenium支持异步处理，可以高效地处理大量的数据。

缺点

Selenium启动浏览器需要一定的时间，并且消耗系统资源。

Selenium需要安装浏览器驱动，有一定的技术门槛。

示例代码 from selenium import webdriver url = 'http://quotes.toscrape.com/' driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) for quote in driver.find_elements_by_css_selector('div.quote'): print(quote.find_element_by_css_selector('span.text').text) print(quote.find_element_by_css_selector('small.author').text) tags = quote.find_elements_by_css_selector('div.tags a.tag') for tag in tags: print(tag.text) driver.quit()

问题：有Selenium爬不了的网页吗？欢迎评论区讨论。

技术总结

本文介绍了5个常见的Python爬虫框架，并分析了它们的优缺点。每个框架都有其独特的特点，可以根据具体的需求选择合适的框架。需要注意的是，不同的框架适用的场景不同，选择框架时需要充分考虑数据的规模、爬虫的性能、网页的特性等因素。

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