8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

简介:

小编收集了一些较为高效的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。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:https://scrapy.org/

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。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:https://github.com/binux/pyspider

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。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:http://project.crawley-cloud.com/

4.Portia

Portia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。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:https://github.com/scrapinghub/portia

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。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:https://github.com/codelucas/newspaper

6.Beautiful Soup

Beautiful 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.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

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。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容,例如与HTML文档的DOM树进行交互。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:http://docs.grablib.org/en/latest/#grab-spider-user-manual

8.Cola

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。

8个最高效的Python爬虫框架,你用过几个?

项目地址:https://github.com/chineking/cola

喜欢的话关注收藏评论转发比心么么哒!Python学习交流-719-139-688内有大量的项目开发和新手教学视频PDF书籍的千人大群等着你来加入

目录
相关文章
|
2天前
|
数据采集 XML 数据处理
使用Python实现简单的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的Web爬虫,用于抓取网页内容并进行简单的数据处理。通过学习本文,读者将了解Web爬虫的基本原理和Python爬虫库的使用方法。
|
2天前
|
数据采集 Web App开发 数据处理
Lua vs. Python:哪个更适合构建稳定可靠的长期运行爬虫?
Lua vs. Python:哪个更适合构建稳定可靠的长期运行爬虫?
|
2天前
|
数据采集 Web App开发 Java
Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例
Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例
|
2天前
|
数据采集 Python
使用Python实现简单的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的Web爬虫,用于抓取网页上的信息。通过分析目标网页的结构,利用Python中的requests和Beautiful Soup库,我们可以轻松地提取所需的数据,并将其保存到本地或进行进一步的分析和处理。无论是爬取新闻、股票数据,还是抓取图片等,本文都将为您提供一个简单而有效的解决方案。
|
2天前
|
数据采集 存储 XML
如何利用Python构建高效的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python语言以及相关的库和工具,构建一个高效的Web爬虫。通过深入讨论爬虫的基本原理、常用的爬虫框架以及优化技巧,读者将能够了解如何编写可靠、高效的爬虫程序,实现数据的快速获取和处理。
|
2天前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
|
2天前
|
数据采集 存储 大数据
Python爬虫:数据获取与解析的艺术
本文介绍了Python爬虫在大数据时代的作用,重点讲解了Python爬虫基础、常用库及实战案例。Python因其简洁语法和丰富库支持成为爬虫开发的优选语言。文中提到了requests(发送HTTP请求)、BeautifulSoup(解析HTML)、Scrapy(爬虫框架)、Selenium(处理动态网页)和pandas(数据处理分析)等关键库。实战案例展示了如何爬取电商网站的商品信息,包括确定目标、发送请求、解析内容、存储数据、遍历多页及数据处理。最后,文章强调了遵守网站规则和尊重隐私的重要性。
30 2
|
2天前
|
数据采集 定位技术 Python
Python爬虫IP代理技巧,让你不再为IP封禁烦恼了! 
本文介绍了Python爬虫应对IP封禁的策略,包括使用代理IP隐藏真实IP、选择稳定且数量充足的代理IP服务商、建立代理IP池增加爬虫效率、设置合理抓取频率以及运用验证码识别技术。这些方法能提升爬虫的稳定性和效率,降低被封禁风险。
|
2天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫面试:requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python爬虫面试中的核心库——requests、BeautifulSoup和Scrapy。讲解了它们的常见问题、易错点及应对策略。对于requests,强调了异常处理、代理设置和请求重试;BeautifulSoup部分提到选择器使用、动态内容处理和解析效率优化;而Scrapy则关注项目架构、数据存储和分布式爬虫。通过实例代码,帮助读者深化理解并提升面试表现。
25 0
|
2天前
|
数据采集 Web App开发 开发者
探秘Python爬虫技术:王者荣耀英雄图片爬取
探秘Python爬虫技术:王者荣耀英雄图片爬取