python3scrapy爬虫

㈠ python 3 网络爬虫学习建议

用py3写爬虫的话，强力推荐这本书，应该是目前最系统最完善介绍python爬虫的书。可以去图灵社区买电子版。书的内容很新也很系统，从beautifulSoup，requests到ajax，图像识别，单元测试。比起绝大多数blog零散的教程要好的多，看完书后就可以去做些实战项目，这个时候可以去github上找类似的项目借鉴下。英文版pdf：个人觉得英文版更好）中文版pdf：这本书内容比较浅，我表示赞同。但是对于新手来说，看完这本书，对于爬虫基础的应用与概念绝对有了初步的了解。其实国内有一本讲爬虫的好书，《自己动手写网络爬虫》，这本书除了介绍爬虫基本原理，包括优先级，宽度优先搜索，分布式爬虫，多线程，还有云计算，数据挖掘内容。只不过用了java来实现，但是思路是相同的。有这几个包基本上就够用了。当初学习爬虫的时候一点都不懂，甚至连爬虫是什么都不知道就在学了，但是怀着不懂装懂的精神，到现在基本上也算对爬虫了解一二。正如你所说，爬虫是个大坑！因为这不仅仅是Python的事，想要学好爬虫，需要学习：网络基础知识（post/get/抓包）、（推荐）正则表达式（re模块）、多线程/多进程、数据库（储存）。还有各种各样的问题：Python蛋疼的编码问题、遇到Ajax就要用selenium（效率低）、遇到验证码肿么办（我放弃）、需要模拟登录（我直接用cookies，在这里推荐requests，用法是：被网站禁ip等等所以，如果你是想学爬虫，那么就慢慢磨吧。但是你是想学习机器学习，网上那么多的数据集，可以不必专门学。

㈡ 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。

㈢ 用python写爬虫有哪些框架

以下是搜索来源于网络：
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。

㈣ Python编程基础之（五）Scrapy爬虫框架

经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。

Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。

当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装：

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！

先上图：

整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块（及功能）：

（1）控制所有模块之间的数据流。

（2）可以根据条件触发事件。

（1）根据请求下载网页。

（1）对所有爬取请求进行调度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。

（2）产生爬取项--scraped item。

（3）产生额外的爬取请求--request。

（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

（2）由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。

（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键：

（1）对Engine、Scheler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

（2）修改、丢弃、新增请求或响应。

（1）对请求和爬取项进行再处理。

（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流：

（1）：图中数字 1-2

1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2：Engine将爬取请求转发给Scheler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheler处获得下一个要爬取的请求。

4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。

6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

（3）：图中数字 7-8-9

7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9：Engine将爬取请求发送给Scheler。

任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具体常用命令如下：

下面用一个例子来学习一下命令的使用：

1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：

执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。

2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例http://www.moe.gov.cn：

命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。

命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。

观察一下demo.py文件：

3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：

4.运行爬虫，爬取网页：

如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。

以上就是Scrapy框架的简单使用了。

Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。

Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。

㈤ 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~