大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说Python爬虫软件推荐,希望您对编程的造诣更进一步.
一、引言
网络爬虫是从互联网上获取数据信息的程序。Python以其简洁优美和功能丰富而成为了网络爬虫开发的热门语言。
二、爬虫框架
Python爬虫运用的框架一般由三部分组成：请求、解析和存储。以下是三个Python爬虫框架的介绍。
Scrapy
Scrapy是一个快速高效且用途广泛的Python爬虫框架。它由请求管理器、响应管理器、爬虫中间件、下载器、爬虫核心等组成。作为一个全栈框架，它具备从请求发起到数据存储的全部功能。
import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('span small::text').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), } next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse)
PySpider
PySpider是一个轻量级易用的Python爬虫框架。它使用Python3.5+语言编写，提供了简单的API和易于使用的WEB界面。当它的性能不足以满足高并发请求需求时，可以很容易地被扩展到分布式爬虫。
from pyspider.libs.base_handler import * import re class MyHandler(BaseHandler): @every(minutes=24 * 60) def on_start(self): self.crawl('http://scrapy.org/', callback=self.index_page) @config(age=10 * 24 * 60 * 60) def index_page(self, response): for each in response.doc('a[href^="http"]').items(): self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page) def detail_page(self, response): return { "url": response.url, "title": response.doc('title').text(), }
Requests-HTML
Requests-HTML是一个Python库，可以更轻松使用网页解析器。它可以并发处理HTTP请求，而且速度比原始的Requests库更快，还支持JavaScript的渲染解析。
from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
r = session.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence')
r.html.links
三、结论
Python爬虫开发需要根据具体的项目需求来选择合适的框架。Scrapy功能最全，但对于小型爬虫来说可能过于复杂；PySpider极易上手，但扩展到分布式需求时必须深入学习它的任务分配机制；Requests-HTML则简单快速，但可能无法处理一些复杂的JavaScript页面。
以上所列举的Python爬虫框架在不同的领域中都得到了广泛应用，开发人员可以根据自己的需求选择合适的框架进行开发。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/19863.html
