python爬虫框架排行榜(python爬虫程序代码)

python爬虫产品有哪些做的比较好的？

知道一个python爬虫产品，瑞雪采集云，还是有一些特点的：

瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。

主要特点如下：

（一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心 Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。

（二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。

（三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。

（四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。

（五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。

（六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。

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。

python 爬虫要不要用框架

由于项目需求收集并使用过一些爬虫相关库，做过一些对比分析。以下是我接触过的一些库：

Beautiful Soup。名气大，整合了一些常用爬虫需求。缺点：不能加载JS。

Scrapy。看起来很强大的爬虫框架，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。

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。

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。

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，不过值得借鉴。

以下是我的一些实践经验：

对于简单的需求，比如有固定pattern的信息，怎么搞都是可以的。

对于较为复杂的需求，比如爬取动态页面、涉及状态转换、涉及反爬虫机制、涉及高并发，这种情况下是很难找到一个契合需求的库的，很多东西只能自己写。

至于题主提到的：

还有，采用现有的Python爬虫框架，相比与直接使用内置库，优势在哪？因为Python本身写爬虫已经很简单了。

third party library可以做到built-in library做不到或者做起来很困难的事情，仅此而已。还有就是，爬虫简不简单，完全取决于需求，跟Python是没什么关系的。

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、Scheduler、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Scheduler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheduler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Scheduler。

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Scheduler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：

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。

python 比较好用的库有哪些

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、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。

python爬虫需要安装哪些库

一、 请求库

1. requests

requests 类库是第三方库，比 Python 自带的 urllib 类库使用方便和

2. selenium

利用它执行浏览器动作，模拟操作。

3. chromedriver

安装chromedriver来驱动chrome。

4. aiohttp

aiohttp是异步请求库，抓取数据时可以提升效率。

二、 解析库

1. lxml

lxml是Python的一个解析库，支持解析HTML和XML，支持XPath的解析方式，而且解析效率非常高。

2. beautifulsoup4

Beautiful Soup可以使用它更方便的从 HTML 文档中提取数据。

3. pyquery

pyquery是一个网页解析库，采用类似jquery的语法来解析HTML文档。

三、 存储库

1. mysql

2. mongodb

3. redis

四、 爬虫框架scrapy

Scrapy 是一套异步处理框架，纯python实现的爬虫框架，用来抓取网页内容以及各种图片

需要先安装scrapy基本依赖库，比如lxml、pyOpenSSL、Twisted