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python爬虫框架有哪些?python爬虫框架讲解

队列管理是爬虫不可或缺的部分，celery、huey、mrq、RQ和python-gearman等工具能帮助我们有序地处理任务，确保爬虫的稳定性和性能。

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。

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。

一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。

Python中有很多优秀的爬虫框架，常用的有以下几种： Scrapy：Scrapy是一个功能强大的开源爬虫框架，它提供了完整的爬虫流程控制和数据处理功能，支持异步和分布式爬取，适用于大规模的数据采集任务。

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。

1、Mechanical Soup一一个与网站自动交互Python库。mechanize-有状态、可编程的Web浏览库。socket-底层网络接口(stdlib) 。1Uni rest for Python-Uni rest是一套可用于多种语言的轻量级的HTTP库。

2、urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。

3、requests 这个库是爬虫最常用的一个库 Selenium Selenium 是一个自动化测试工具，利用它我们可以驱动浏览器执行特定的动作，如点击、下拉等操作对于一些用JS做谊染的页面来说，这种抓取方式是非常有效的。

搜索引擎：搜索引擎使用该功能来抓取互联网上的网页，并建立索引以供用户搜索。该功能可以帮助搜索引擎发现新的网页，并更新已有网页的内容。

通过编写Python程序，可以模拟人类在浏览器中访问网页的行为，自动抓取网页上的数据。Python网络爬虫可以通过发送HTTP请求获取网页内容，然后使用解析库对网页进行解析，提取所需的数据。

Python爬虫开发可以设计出各种功能强大的应用，包括但不限于以下几个方面：数据采集：使用Python爬虫可以自动化地从互联网上抓取各种数据，如新闻、商品信息、股票数据等。可以根据需求自定义采集规则，提取所需的数据。

如何用Python爬虫抓取网页内容？爬网程序进程实际上，抽象地看网络爬虫，它包括以下步骤请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。获取数据。打开网站后，我们可以自动获取我们需要的网站数据。保存数据。

1、以下是使用Python3进行新闻网站爬取的一般步骤：导入所需的库，如requests、BeautifulSoup等。使用requests库发送HTTP请求，获取新闻网站的HTML源代码。使用BeautifulSoup库解析HTML源代码，提取所需的新闻数据。

2、方法/步骤在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib，另外一个是python-docx。

3、点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取到我们需要的数据：至此，我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。

4、可以选择其中一个库进行学习和实践。实践项目：选择一个简单的网站作为练习对象，尝试使用Python爬虫库进行数据采集。可以从获取网页内容、解析HTML、提取数据等方面进行实践。

5、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。

一般来说，编写网络爬虫需要以下几个步骤：确定目标网站：首先需要确定要抓取数据的目标网站，了解该网站的结构和数据存储方式。

考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

利用python写爬虫程序的方法：先分析网站内容，红色部分即是网站文章内容div。

抓取 py的urllib不一定去用，但是要学，如果还没用过的话。比较好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的库，如果pyer不了解各种库，那就白学了。抓取最基本就是拉网页回来。

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