Python中的爬虫框架有哪些呢？

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。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？

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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。

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。

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爬虫用什么库

以下是爬虫经常用到的库

请求库

1. requests

requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了，非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章 一起看看Python之Requests库 ，大家可以去看一下。

2.urllib3

urllib3是一个非常强大的http请求库，提供一系列的操作URL的功能。

3.selenium

自动化测试工具。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。

对于这个库并非只是Python才能用，像JAVA、Python、C#等都能够使用selenium这个库

4.aiohttp

基于 asyncio 实现的 HTTP 框架。异步操作借助于 async/await 关键字，使用异步库进行数据抓取，可以大大提高效率。

这个属于进阶爬虫时候必须掌握的异步库。有关于aiohttp的详细操作，可以去官方文档：

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解析库

1、beautifulsoup

html 和 XML 的解析,从网页中提取信息，同时拥有强大的API和多样解析方式。一个我经常使用的解析库，对于html的解析是非常的好用。对于写爬虫的人来说这也是必须掌握的库。

2、lxml

支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。

3、pyquery

jQuery 的 Python 实现，能够以 jQuery 的语法来操作解析 HTML 文档，易用性和解析速度都很好。

数据存储

1、pymysql

官方文档：

一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端操作库。非常的实用、非常的简单。

2、pymongo

官方文档：

顾名思义，一个用于直接连接 mongodb 数据库进行查询操作的库。

3、redisdump

redis-dump是将redis和json互转的工具；redis-dump是基于ruby开发，需要ruby环境，而且新版本的redis-dump要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安装2.0版本的ruby。需要先安装ruby的管理工具rvm安装高版本的ruby。

Python什么爬虫库好用？

aiohttp：是纯粹的异步框架，同时支持HTTP客户端和服务端，可以快速实现异步爬虫，并且其中的aiohttp解决了requests的一个痛点，它可以轻松实现自动转码，对于中文编码就很方便了。

asks：Python自带一个异步的标准库asyncio，但这个库很多人觉得并不好用，而里面的ask则是封装了curio和trio的一个http请求库。用起来和

Requests 90%相似，新手也可以很快上手。

vibora：号称是现在最快的异步请求框架，跑分是最快的。写爬虫、写服务器响应都可以用。但这个项目一直在重构，现在页面上还挂着项目正在重构的警告，使用需谨慎。

Pyppeteer：是异步无头浏览器，从跑分来看比Selenium+webdriver快，使用方式是最接近于浏览器的自身的设计接口的。它本身是来自

Google维护的puppeteer，但是按照Python社区的梗，作者进行了封装并且把名字中的u改成了y。

下面为大家介绍一下框架：

Grab：是很流行的渐进式框架，Grab可以说是爬虫界的渐进式框架，又十分简单的用法，封装的也很好，是基于生成器异步的设计。

botflow：概念很新颖，定位成了处理数据工作流的框架，可以用来爬虫、机器学习、量化交易等等。

ruia：比较接近Scrapy的使用方式，异步设计。

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

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