爬虫工具,Python编程网页爬虫工具集介绍

【导语】对于一个软件工程开发项目来说，一定是从获取数据开始的。不管文本怎么处理，机器学习和数据发掘，都需求数据，除了通过一些途径购买或许下载的专业数据外，常常需求咱们自己着手爬数据，爬虫就显得格外重要，那么Python编程网页爬虫东西集有哪些呢?下面就来给大家一一介绍一下。 1、 Beautiful Soup 客观的说，Beautifu Soup不完满是一套爬虫东西，需求协作urllib运用，而是一套HTML / XML数据分析，清洗和获取东西。 2、Scrapy Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework for Python.信不少同学都有耳闻，课程图谱中的许多课程都是依托Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有许多，引荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy 轻松定制网络爬虫》，历久弥新。 3、 Python-Goose Goose最早是用Java写得，后来用Scala重写，是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写，依靠了Beautiful Soup。给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很便利，用起来非常nice。 以上就是Python编程网页爬虫工具集介绍，希望对于进行Python编程的大家能有所帮助，当然Python编程学习不止需要进行工具学习，还有很多的编程知识，也需要好好学起来哦，加油!

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。

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 scheduler（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scheduler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheduler 负责整体的调度控制 任务由 scheduler 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 scheduler），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。

目前实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来写爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，原因是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。那么，今天IPIDEA就带大家来了解Python爬虫一般用什么框架比较好。 Beautiful Soup：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。 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。 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。 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。 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。 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。