mechanizepython
① 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~
② 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!
③ Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
Python常用库大全,看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准,意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务(自定义包并且自动对 PyPI 镜像)。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件(跨平台)。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、孝高模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包(Mac OS X)。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包(Windows)。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具,可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统,从多个组件来创建,组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具,非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器, 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME(多用途的网际邮件扩充协议)类型检测。
imghdr – (Python 标准库)检测图片类型。
mimetypes – (Python 标准库)将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – (Python3.4+ 标准库)跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库,用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解肢携决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模历慎伏块,用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器,兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库,用以生成简洁的,明白的,URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符,而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。
④ 为什么都说爬虫PYTHON好
选择Python作为实现爬虫的语言,其主要考虑因素在于:
(1) 抓取网页本身的接口
相比其他动态脚本语言(如Perl、Shell),Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API;相比与其他静态编程语言(如Java、C#、C++),Python抓取网页文档的接口更简洁。
此外,抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为,很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这时我们需要模拟User Agent的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登录、模拟Session/Cookie的存储和设置。在Python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定,如Requests或Mechanize。
(2) 网页抓取后的处理
抓取的网页通常需要处理,比如过滤Html标签,提取文本等。Python的Beautiful Soup提供了简洁的文档处理功能,能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做,但是用Python能够干得最快、最干净,正如这句“Life is short,you need Python”。
(3) 开发效率高
因为爬虫的具体代码根据网站不同而修改的,而Python这种灵活的脚本语言特别适合这种任务。
(4) 上手快
网络上Python的教学资源很多,便于大家学习,出现问题也很容易找到相关资料。另外,Python还有强大的成熟爬虫框架的支持,比如Scrapy。
⑤ 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。
⑥ 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。