网站建设后台,公司域名让做网站的,wordpress 按字段排序,网站开发的框架爬虫框架与库是用于网络数据抓取的核心工具#xff0c;帮助开发者高效地从网页中提取结构化数据。
Requests#xff1a;用于发送HTTP请求。
BeautifulSoup#xff1a;用于解析HTML和XML。
Scrapy#xff1a;强大的爬虫框架#xff0c;适合大规模爬取。
Selenium#…爬虫框架与库是用于网络数据抓取的核心工具帮助开发者高效地从网页中提取结构化数据。
Requests用于发送HTTP请求。
BeautifulSoup用于解析HTML和XML。
Scrapy强大的爬虫框架适合大规模爬取。
Selenium用于处理JavaScript渲染的页面。
PyQuery类似jQuery的HTML解析库。
一、常用爬虫库灵活轻量
1、Requests
特点HTTP请求库用于发送GET/POST请求处理Cookies和Session。
使用场景简单网页抓取配合解析库如BeautifulSoup使用。
例如
import requestsresponse requests.get(https://emp.com)
2、BeautifulSoup
特点HTML/XML解析库支持多种解析器如lxml、html.parser。
使用场景静态页面解析提取标签内容。
例如
from bs4 import BeautifulSoupsoup BeautifulSoup(html_content,lxml)title soup.find(h1).text
3、lxml
特点高性能XML/HTML解析库支持XPath。
使用场景需要快速处理大规模结构化数据。
4、Selenium
特点自动化浏览器工具可模拟用户操作点击滚动等。
使用场景动态渲染页面如JavaScript加载的内容。
缺点资源消耗大速度较慢。
5、Pyppeteer
特点基于Chromium的无头浏览器类似PuppeteerNode.js。
使用场景处理复杂动态页面支持异步操作。
二、常用爬虫框架结构化可扩展
1、Scrapy
特点
完整的爬虫框架内置请求调度数值管道中间件等功能。支持异步处理适合大规模抓取。
使用场景复杂项目如电商商品爬虫新闻聚合。
核心组件
Spiders定义抓取逻辑Items结构化数据容器Pipelines数据清洗、存储Middlewares扩展请求/响应处理
2、PySpider
特点
分布式架构支持web界面管理任务。实时监控爬虫状态。
使用场景需要分布式协作或可视化的项目。
3、Playwright
特点
支持多浏览器Chromium、Firefox、WebKit自动化。可处理动态内容生成截图或PDF。
使用场景复杂交互页面如登录验证。
三、反爬虫应对工具
1、代理IP池
工具requests-htmlscrapy-rotating-proxies
用途防止IP被封禁。
2、随机User-Agent
库fake-useragent
用途模拟不同浏览器/设备。
3、验证码识别
工具Tesseract OCR图像识别、第三方 API如打码平台。
4、请求频率控制
方法设置延迟time.sleep或使用Scrapy的DOWNLOAD_DELAY。 四、数据处理与存储
1、数据清洗
工具Pandas结构化数据、正则表达式re模块。
2、存储方案
数据库MySQL、MongoDB、Redis。
文件CSV、JSON、Excel。
云服务AWS S3、Google Cloud Storage。 五、选择依据
简单任务Requests BeautifulSoup/lxml。
动态页面Selenium/Playwright/Pyppeteer。
大型项目Scrapy扩展性强、PySpider分布式。
反爬严格结合代理、User-Agent轮换、请求频率控制。 六、注意事项
1、合法性遵守目标网站的 robots.txt避免侵犯隐私或版权。
2、道德性控制抓取频率防止对服务器造成压力。
3、异常处理增加重试机制如 retrying 库应对网络波动。
4、设置请求头模拟浏览器行为避免被封禁。 headers {User-Agent: Mozilla/5.0}requests.get(url, headersheaders)
5、处理反爬使用代理 IP、随机延时、验证码识别等。
6、数据存储结合数据库如 MySQL、MongoDB或文件JSON、CSV。 七、爬虫工具和框架的用法及实战案例总结
1、Requests BeautifulSoup/lxml
特点
Requests发送 HTTP 请求获取网页内容。BeautifulSoup解析 HTML/XML 数据语法简单。lxml高性能解析库支持 XPath。
基本用法
import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl https://example.com
response requests.get(url)
soup BeautifulSoup(response.text, lxml) # 使用 lxml 解析器
title soup.find(h1).text
实战案例抓取新闻标题
url https://news.ycombinator.com
response requests.get(url)
soup BeautifulSoup(response.text, html.parser)
titles [a.text for a in soup.select(.titleline a)]
print(titles)
2、Selenium
特点
模拟浏览器操作处理动态加载内容如 JavaScript。支持 Chrome、Firefox 等浏览器。
基本用法
from selenium import webdriverdriver webdriver.Chrome()
driver.get(https://example.com)
element driver.find_element(tag name, h1)
print(element.text)
driver.quit()
实战案例自动登录并抓取数据
driver webdriver.Chrome()
driver.get(https://login.example.com)
driver.find_element(id, username).send_keys(user)
driver.find_element(id, password).send_keys(pass)
driver.find_element(id, submit).click()
# 登录后抓取数据
data driver.find_element(class name, data).text
driver.quit()
3. Pyppeteer已不推荐推荐 Playwright
特点
基于 Chromium 的异步无头浏览器。类似 PuppeteerNode.js但已停止维护。
基本用法
import asyncio
from pyppeteer import launchasync def main():browser await launch()page await browser.newPage()await page.goto(https://example.com)title await page.title()await browser.close()asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
4. Playwright
特点
支持多浏览器Chromium、Firefox、WebKit。异步操作性能更高维护更活跃。
基本用法
from playwright.sync_api import sync_playwrightwith sync_playwright() as p:browser p.chromium.launch()page browser.new_page()page.goto(https://example.com)print(page.title())browser.close()
实战实例抓取动态渲染内容
with sync_playwright() as p:browser p.chromium.launch(headlessTrue)page browser.new_page()page.goto(https://spa.example.com)page.wait_for_selector(.dynamic-content)content page.query_selector(.dynamic-content).text_content()print(content)
5. Scrapy
基本用法
1、创建项目 scrapy startproject myproject
2. 编写 Spider import scrapyclass MySpider(scrapy.Spider):name examplestart_urls [https://example.com]def parse(self, response):yield {title: response.css(h1::text).get()}
3. 运行
scrapy crawl example -o output.json
实战案例抓取电商商品信息
class ProductSpider(scrapy.Spider):name productstart_urls [https://shop.example.com]def parse(self, response):for product in response.css(.product-item):yield {name: product.css(h2::text).get(),price: product.css(.price::text).get(),}next_page response.css(a.next-page::attr(href)).get()if next_page:yield response.follow(next_page, self.parse)
6. PySpider
特点
分布式爬虫框架自带 Web 界面。适合实时监控和调度。
基本用法
from pyspider.libs.base_handler import *class Handler(BaseHandler):every(minutes24*60)def on_start(self):self.crawl(https://example.com, callbackself.index_page)config(age10*24*60*60)def index_page(self, response):return {title: response.doc(h1).text()}
工具对比与选型
工具使用场景优点缺点Requests简单静态页面轻量、易用无法处理动态内容Selenium动态渲染页面少量请求支持浏览器操作性能低资源占用高Playwright动态渲染页面高性能多浏览器支持、异步学习成本略高Scrapy大规模数据抓取完整框架、扩展性强配置复杂PySpider分布式爬取与实时监控web界面、分布式支持社区活跃度下降
