爬取 大师 
熟悉主要的Python网络爬虫库，并找到最适合您的爬取项目。
Python 网络爬虫库是什么？
想要通过编程整合各网站数据?那么Python爬虫库就是您的好帮手!本文将全面介绍5大主流爬虫库,帮您轻松完成数据提取任务。我们深入对比各库优劣,并提供丰富示例,无论您是新手还是老手,都可以从中获益匪浅!
能帮我们做什么?
- 可以从任意网站批量抓取数据,并以结构化格式输出,用于数据分析等业务需要。
- 可以对网站进行自动化测试,大幅减少人工操作时间。
- 可以屏蔽真实IP,避免被目标网站封锁。
- 可以模拟浏览操作,实现登录、支付等复杂流程的自动化。
- 总之,掌握爬虫库的使用,就可以收集各类网络数据,实现不同业务需求,让生活和工作变得更便利!
最好的 Python 网络爬虫库
1. Requests – 轻量的HTTP库
Requests是Python的标准HTTP客户端库,也是目前使用率最高的爬虫工具之一。它的典型应用场景是:
- 从API或网站抓取开放数据
- 提交表单,模拟登录等操作
- 轻量级爬取小型网站
Requests简单易用,并内置JSON解析、连接超时等功能,使得新手可以用极少的代码就实现爬虫。它还可以代理IP、自定义Headers,但对JS网页支持有限。
一个示例 – 使用Requests获取Github API返回的数据:
import requests url = 'https://api.github.com/users/octocat' resp = requests.get(url) print(resp.json())
Requests 库是Python 用于发送HTTP 请求的标准。与其他库不同，Requests 易于使用，并且通常需要编写更少的代码来提取数据。
Requests 构建在urllib3之上。然而，开发人员更喜欢 Requests 而不是 urllib3，因为它的目标是更易于使用的 API。此外，它还支持最常见的HTTP 请求方法，例如 GET 或 POST。
该库有一个内置的 JSON 解码器，可以检索和解码 JSON 数据。简而言之，只需几行代码，您就可以发出请求、提取数据并获得 JSON 响应。
Requests 的另一个好处是它可以轻松地与 API 交互。此方法非常适合小型项目，因为您直接连接到官方 API。该网站只是让您直接访问特定信息。
在所有功能中，Requests 具有 SSL 验证、连接超时和代理集成等功能。此外，它还支持自定义标头，允许向服务器发送附加信息、在 URL 中传递参数、检测错误和处理重定向。
但是，Requests 只能处理不需要渲染 JavaScript 页面的网站。简而言之，它无法处理延迟加载或无限滚动等问题。因此，如果您需要渲染 JavaScript，请使用像 Selenium 这样的无头浏览器库。
Requests 易于使用和实施，并提供丰富的文档，使其成为初学者的热门选择。
2. Beautiful Soup – 强大的解析器
Beautiful Soup是一个专注解析的Python库,它可以解析HTML和XML文档,并提取所需的数据。典型场景包括:
- 从复杂文档中抓取表格、列表等数据
- 处理格式错误的文档
- 解析API返回的XML/HTML
Beautiful Soup内置多种解析器,可以应对各种文档格式,还可以自动检测编码。它需要配合请求库来获取网页,本身不具备爬取能力。
示例 – 用Beautiful Soup解析网页内容:
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'http://example.com'
resp = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
print(soup.find('h1').text)Beautiful Soup 是另一个流行的基于 Python 的解析库，它从 HTML 和 XML 页面中提取信息。它的工作方式非常简单 – Beautiful Soup 选择您需要的数据点并以结构化格式返回结果。
Beautiful Soup 附带了一个内置 HTML 解析器包 – html.parser、HTML5lib 和 lxml – 因此，您可以尝试不同的解析方法。每种方法都有其优点：您可以使用 HTML5lib 来提高灵活性，也可以使用 lxml 来提高速度。与 Selenium 不同的是，Beautiful Soup 使用的资源更少，因此您需要的计算能力也更少。
您可以使用 Beautiful Soup 提取列表、段落或表格等。对于初学者或从事中小型项目的开发人员来说，这是一个很好的工具。Beautiful Soup 没有爬取功能，您将无法发出 GET 请求，因此您需要安装一个 HTTP 客户端（例如 Requests 库）来获取您想要爬取的页面。
Beautiful Soup 最好的功能之一是它可以自动检测页面编码。假设一个页面没有声明编码或者它写得很糟糕。使用 Beautiful Soup，您可以以易于阅读的格式获得更准确的 HTML 结果。此外，bs4 模块有助于导航元素，例如解析页面中的链接。这就是为什么 Beautiful Soup 是处理损坏页面时的最佳选择。
Beautiful Soup 可能是最容易使用的网页爬取库。只需几行代码，您就可以构建一个基本的爬取工具。由于它如此受欢迎，您可以找到大量文档和许多讨论，基本上可以解决您使用该库时遇到的任何问题。如果您想学习一些技能，可以从查看我们的Beautiful Soup教程开始。
3.lxml – 解析 XML 和 HTML 文档
另一个基于 Python 的库，用于解析 XML 和 HTML 文档。该库为您提供结构化结果。它比其他库具有更好的性能，但也更容易崩溃。
lxml 是两个 C 库的包装：libxml2 和 libxalt。这两个库使lxml具有很大的可扩展性；它结合了速度、XML 特性和原生 Python API 的简单性等特性。
lxml 的主要优点是它不使用大量内存，使得 lxml 非常快，特别是在解析大型数据库或文档时。此外，您可以轻松地将 XML 数据转换为 Python 数据类型，以简化文件处理工作。
该库的另一个优点是它可以完全实现XPath。这种网络爬取技术有助于识别 XML 文档中的元素。它支持三种模式语言，有助于指定 XML 结构。
警告：在解析设计不良或损坏的 HTML页面时，lxml 无法正常工作。但是，如果无法提供结果，lxml 会回退到 Beautiful Soup。
总的来说，如果你追求速度的话，这是一个不错的选择。lxml 很容易设置，并且有详细的文档记录。但与Beautiful Soup或Requests相比，它的使用难度更大。
4. Selenium – 浏览器自动化
Selenium可以通过编程来控制真实的浏览器,主要用于动态网页的爬取和网站测试。它支持的典型场景包括:
- 爬取交互式的JS网页
- 自动提交表单,进行登录等操作
- 功能测试、UI测试等
Selenium可以驱动Chrome、Firefox等主流浏览器,通过找元素、点击、输入等模拟真实交互。但相比其他库,Selenium消耗更多资源,运行较慢。
示例 – 使用Selenium获取动态渲染的网页源码:
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')
print(driver.page_source)
driver.quit()Selenium 是一个库，允许您以编程方式控制无头浏览器。它是为浏览器自动化和 Web 测试而构建的，但随着 JavaScript 的流行，Selenium 现在被用作动态 Web 爬取的 Python 库。
除了拥有富含 JavaScript 的网站的超能力之外，该工具还非常通用。它提供了多种与网站交互的方式，例如截屏、单击按钮或填写表单。Selenium 支持多种编程语言，包括 Python、Ruby、node.js。和爪哇。它可以控制 Chrome、Firefox、Safari 或 Internet Explorer 等主流浏览器。
Selenium 是一个开源工具，任何用户都可以轻松访问；您可以在 StackOverflow 等网站上找到大量文档并咨询其他社区成员。
该库控制整个无头浏览器，因此它比其他基于 Python 的网页爬取库需要更多的资源。与 HTTP 库相比，这使得 Selenium 速度明显变慢且要求更高。因此，您应该只在必要时使用它。
5. Playwright
Playwright 是一个 Node.js 库，用于使用单个 API 控制无头浏览器。总的来说，Playwright 用于网络测试，但它也得到了爬取社区的认可。原因在于它处理 JavaScript 网站的能力。
该工具的最大优点之一是它可以模拟三大浏览器组：Chromium、WebKit 和 Firefox。它在编程语言方面也很灵活 – 它支持 JavaScript、TypeScript、Python、Java、C++ 和 .NET。
当谈到 JavaScript 渲染的网站时，Playwright 可以被认为是 Selenium 的替代品。这两个库都支持页面导航、单击、文本输入、下载和上传内容、模拟移动设备等。除了成为该领域的新玩家之外，它还具有比 Selenium 更先进的功能，包括自动等待、网络控制、地理定位等权限等。速度也更快。然而，它可能缺乏社区支持，而使用 Selenium 则不必担心这一点。
Playwright可以同步和异步处理请求；它非常适合小型和大型刮擦。同步爬取器一次处理一个请求，因此该技术适用于较小的项目。如果您需要多个站点，则应该坚持使用异步方法。
该库能够解析，因为它运行一个完整的浏览器。不幸的是，这个选项并不理想——解析器很容易崩溃。如果是这种情况，请使用 Beautiful Soup，它更强大、更快。
6. Scrapy – 爬虫框架
Scrapy是一个实现爬虫逻辑的框架,可以方便地抓取网站、分析响应、存储数据等。Scrapy的典型应用有:
- 大规模网络爬取,例如爬全站
- 需要自动化管理的定期数据抓取
- 构建爬虫服务供他人使用
Scrapy提供了方便的机制来爬取链接、提取数据、管理状态等,但需要一定的 Python 基础。使用 Scrapy 构建的爬虫可以达到工业级水准。
示例 – 使用Scrapy抓取Quotes网站并保存quote内容:
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/'
]
def parse(self, response):
quotes = response.css('span.text::text').extract()
yield {'quote': quotes}7. aiohttp – 异步HTTP库
aiohttp是一个异步的HTTP库,可以提升爬虫的并发量。它常用于:
- 爬取需要高并发的场景
- 提升爬虫吞吐量
- 异步地抓取多个目标网站
aiohttp通过async/await实现异步逻辑,相比requests可以显著提升爬虫速度,实现更高的并发,但代码复杂度也更高。
示例 – 使用aiohttp异步抓取多个URL:
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = ['http://example.com' for i in range(30)]
async with aiohttp.ClientSession() as session:
results = await asyncio.gather(*[fetch(session, url) for url in urls])
print(results)
asyncio.run(main())各大库功能对比分析
各爬虫大库对比分析
为了帮助大家选择合适的爬虫库,我们整理了以下对比表格:
| Requests | Beautiful Soup | Selenium | Scrapy | aiohttp | |
| 请求能力 | 支持 | 不支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 解析能力 | 弱 | 强 | 强 | 一般 | 弱 |
| JavaScript | 不支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 难易程度 | 简单 | 简单 | 中等 | 中等 | 困难 |
| 运行速度 | 快 | 快 | 慢 | 快 | 快 |
| 适用场景 | 小规模爬取 | 解析内容 | JS页面 | 大规模爬取 | 高并发需求 |
从上表可以看出,各大库都有自己的侧重点和适用场景:
- Requests和BeautifulSoup上手简单,适合新手和中小型爬虫。
- Selenium可处理JS页面但速度较慢。
- Scrapy适合大规模爬虫但是学习曲线较陡峭。
- aiohttp可实现高并发但代码复杂度高。
除了这5种,还有许多基于它们的衍生库,例如PyQuery、XPath、parsel等解析库,fake-useragent、requests-html等Requests增强库,都可以根据需求进行选择。