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❶ python什麼爬蟲庫好用

請求庫：
1. requests 這個庫是爬蟲最常用的一個庫
2. selenium selenium 是一個自動化測試工具，利用它我們可以驅動瀏覽器執行特定的動作，如點擊、下拉等操作 對於一些用js做誼染的頁面來說，這種抓取方式是非常有效的。
3.chomedrive 安裝了這個庫，才能驅動chrome瀏覽器完成相應的操作
4.geckodriver 使用w3c webdriver兼容客戶端與基於gecko的瀏覽器進行交互的代理。
5.phantomjs phantomjs 是一個無界面 、可腳本編程的 webkit 瀏覽器引擎，它原生支持多種web標准：dom操作，css選擇器，json，canvas以及svg。
6.aiohttp 之前接收requests庫是一個阻塞式http請求庫，當我們發送一個請求後。程序會一直等待伺服器響應，直到伺服器響應後，程序才會最下一步處理。其實，這個過程比較耗時間。如果程序可以在等待的過程中做一些其他的事情，如進行請求的調度，響應的處理等，那麼爬蟲的效率就會比之前的那種方式有很大的提升。 而aiohttp就是這樣一個提供非同步web服務的庫。使用說這個庫用起來還是相當方便的。
解析庫：
1.lxml lxml是python的一個解析庫，這個庫支持html和xml的解析，支持xpath的解析方式，而且效率也是非常高的，深受廣大程序員的熱愛
2.beautiful soup beautiful soup也是python里一個html或xml的解析庫，它可以很方便的懂網頁中提取數據，擁有強大的api和多種解析方式。
3.pyquery 同樣是一個強大的網頁解析工具，它提供了和 jquery 類似的語法來解析html 文梢，

資料庫：
1.mysql 資料庫
2.mongodb mo godb 是由 ＋＋語言編寫的非關系型資料庫， 是一個基於分布式文件存儲的開源資料庫系統內容存儲形式類似 json 對象，它的欄位值可以包含其他文檔、數組及文檔數組，非常靈活
3.redis 是一個基於 存的高效的非關系型資料庫，

存儲庫：
1.pymysol
2.pymongo
3.redis-py
4.redisdump

web庫：
1.flask 是一個輕量級的web服務程序，它簡單，易用，靈活
2.tornado 是一個支持非同步的web框架，通過使用非阻塞i/o流，可以支持成千上萬的開放式連接。

❷ python之爬蟲框架概述

丨綜述

爬蟲入門之後，我們有兩條路可以走。

一個是繼續深入學習，以及關於設計模式的一些知識，強化python相關知識，自己動手造輪子，繼續為自己的爬蟲增加分布式，多線程等功能擴展。另一條路便是學習一些優秀的框架，先把這些框架用熟，可以確保能夠應付一些基本的爬蟲任務，也就是所謂的解決溫飽問題，然後再深入學習它的源碼等知識，進一步強化。

就個人而言，前一種方法其實就是自己動手造輪子，前人其實已經有了一些比較好的框架，可以直接拿來用，但是為了自己能夠研究得更加深入和對爬蟲有更全面的了解，自己動手去多做。後一種方法就是直接拿來前人已經寫好的比較優秀的框架，拿來用好，首先確保可以完成你想要完成的任務，然後自己再深入研究學習。第一種而言，自己探索的多，對爬蟲的知識掌握會比較透徹。第二種，拿別人的來用，自己方便了，可是可能就會沒有了深入研究框架的心情，還有可能思路被束縛。

不過個人而言，我自己偏向後者。造輪子是不錯，但是就算你造輪子，你這不也是在基礎類庫上造輪子么？能拿來用的就拿來用，學了框架的作用是確保自己可以滿足一些爬蟲需求，這是最基本的溫飽問題。倘若你一直在造輪子，到最後都沒造出什麼來，別人找你寫個爬蟲研究了這么長時間了都寫不出來，豈不是有點得不償失？所以，進階爬蟲我還是建議學習一下框架，作為自己的幾把武器。至少，我們可以做到了，就像你拿了把槍上戰場了，至少，你是可以打擊敵人的，比你一直在磨刀好的多吧？

丨框架概述

博主接觸了幾個爬蟲框架，其中比較好用的是 scrapy 和pyspider。就個人而言，pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 web 界面，寫爬蟲迅速，集成了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。scrapy自定義程度高，比 pyspider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。

在這里博主會一一把自己的學習經驗寫出來與大家分享，希望大家可以喜歡，也希望可以給大家一些幫助。

丨pyspider

pyspider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：

· 抓取、更新調度多站點的特定的頁面
· 需要對頁面進行結構化信息提取
· 靈活可擴展，穩定可監控
而這也是絕大多數python爬蟲的需求 —— 定向抓取，結構化化解析。但是面對結構迥異的各種網站，單一的抓取模式並不一定能滿足，靈活的抓取控制是必須的。為了達到這個目的，單純的配置文件往往不夠靈活，於是，通過腳本去控制抓取是最後的選擇。
而去重調度，隊列，抓取，異常處理，監控等功能作為框架，提供給抓取腳本，並保證靈活性。最後加上web的編輯調試環境，以及web任務監控，即成為了這套框架。

pyspider的設計基礎是：以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲

· 通過python腳本進行結構化信息的提取，follow鏈接調度抓取控制，實現最大的靈活性

· 通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態

· 抓取環模型成熟穩定，模塊間相互獨立，通過消息隊列連接，從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider-arch

pyspider的架構主要分為 scheler（調度器）, fetcher（抓取器）, processor（腳本執行）：

· 各個組件間使用消息隊列連接，除了scheler是單點的，fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制。

· 任務由 scheler 發起調度，fetcher 抓取網頁內容， processor 執行預先編寫的python腳本，輸出結果或產生新的提鏈任務（發往 scheler），形成閉環。

· 每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析，使用框架api控制下一步抓取動作，通過設置回調控制解析動作。

丨scrapy

scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。

其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取api所返回的數據(例如 amazon associates web services ) 或者通用的網路爬蟲。scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試

scrapy 使用了 twisted 非同步網路庫來處理網路通訊。整體架構大致如下

scrapy主要包括了以下組件：

· 引擎(scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)

· 調度器(scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個url（抓取網頁的網址或者說是鏈接）的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址

· 下載器(downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)

· 爬蟲(spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓scrapy繼續抓取下一個頁面

· 項目管道(pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後，將被發送到項目管道，並經過幾個特定的次序處理數據。

· 下載器中間件(downloader middlewares): 位於scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。

· 爬蟲中間件(spider middlewares): 介於scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。

· 調度中間件(scheler middewares): 介於scrapy引擎和調度之間的中間件，從scrapy引擎發送到調度的請求和響應。

scrapy運行流程大概如下：

· 首先，引擎從調度器中取出一個鏈接(url)用於接下來的抓取

· 引擎把url封裝成一個請求(request)傳給下載器，下載器把資源下載下來，並封裝成應答包(response)

· 然後，爬蟲解析response

· 若是解析出實體（item）,則交給實體管道進行進一步的處理。

· 若是解析出的是鏈接（url）,則把url交給scheler等待抓取。 文 | 崔慶才 來源 | 靜覓

❸ python怎麼調用phantomjs程序

簡單總結下 一般來說有兩種方式：
一種像大家說的 模擬瀏覽器環境 用一些庫來執行這些js 相關的庫大家都提到了
但是這些庫安裝起來好像都很麻煩 而且對內存和cpu的消耗比較大 基本上不推薦
還有一種就是手動分析 這種我覺得是比較好的 js的作用的確很多 但是爬蟲關注的是數據 js無非就是請求數據 或者請求回來以後再進行加工
總之它的數據肯定也有來源的 如果是網路請求來的 我們也請求這個數據就好了 如果是自己生成的同樣代碼模擬下就好了，只不過這種辦法可能比較消耗時間，51＆cto♮學院有很多視頻可以參考，還有一點可以試試用nodejs跑js代碼 當然前提是那個代碼不涉及瀏覽器的一些內容 比如扣扣空間的密碼加密代碼 它就是將輸入的代碼加密成密文 這樣我們可以把這段加密函數直接保存下來 爬蟲時每次調用下就好。

❹ 用python寫爬蟲程序怎麼調用工具包selenium

from selenium import webdriver # 用來驅動瀏覽器的
from selenium.webdriver import actionchains # 破解滑動驗證碼的時候用的 可以拖動圖片
from selenium.webdriver.common.by import by # 按照什麼方式查找，by.id,by.css_selector
from selenium.webdriver.common.keys import keys # 鍵盤按鍵操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec # 和下面webdriverwait一起用的
from selenium.webdriver.support.wait import webdriverwait # 等待頁面載入某些元素

❺ 求編程大佬 python 爬蟲

一：beautiful soup 爬蟲

• requests庫的安裝與使用

• 安裝beautiful soup 爬蟲環境

• beautiful soup 的解析器

• re庫 正則表達式的使用

• bs4 爬蟲實踐： 獲取網路貼吧的內容

• bs4 爬蟲實踐： 獲取雙色球中獎信息

• bs4 爬蟲實踐： 獲取起點小說信息

• bs4 爬蟲實踐： 獲取電影信息

• bs4 爬蟲實踐： 獲取悅音台榜單

二： scrapy 爬蟲框架

• 安裝scrapy

• scrapy中的選擇器 xpath和css

• scrapy 爬蟲實踐：今日影視

• scrapy 爬蟲實踐：天氣預報

• scrapy 爬蟲實踐：獲取代理

• scrapy 爬蟲實踐：糗事網路

• scrapy 爬蟲實踐： 爬蟲相關攻防（代理池相關）

三： 瀏覽器模擬爬蟲

• mechanize模塊的安裝與使用

• 利用mechanize獲取樂音台公告

• selenium模塊的安裝與使用

• 瀏覽器的選擇 phantomjs

• selenium & phantomjs 實踐： 獲取代理

• selenium & phantomjs 實踐： 漫畫爬蟲

❻ python爬蟲源代碼沒有但檢查

python爬蟲源代碼沒有但檢查可以通過5個步驟進行解決。
1、提取列車code和no信猜數侍息。
2、畢嫌找到url規律，根據code和no變化實現多個網頁數據爬取穗吵。
3、使用phantomjs模擬瀏覽器爬取源代碼。
4、用bs4解析源代碼，獲取所需的途徑站數據。
5、用csv庫存儲獲得的數據。

❼ python爬蟲用什麼框架

python爬蟲框架概述
爬蟲框架中比較好用的是 scrapy 和pyspider。pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 web 界面，寫爬蟲迅速，集成了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。scrapy自定義程度高，比 pyspider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。
pyspider
pyspider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：
抓取、更新調度多站點的特定的頁面
需要對頁面進行結構化信息提取
靈活可擴展，穩定可監控
pyspider的設計基礎是：以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲
通過python腳本進行結構化信息的提取，follow鏈接調度抓取控制，實現最大的靈活性
通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態
抓取環模型成熟穩定，模塊間相互獨立，通過消息隊列連接，從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider的架構主要分為 scheler（調度器）, fetcher（抓取器）, processor（腳本執行）：
各個組件間使用消息隊列連接，除了scheler是單點的，fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制
任務由 scheler 發起調度，fetcher 抓取網頁內容， processor 執行預先編寫的python腳本，輸出結果或產生新的提鏈任務（發往 scheler），形成閉環。
每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析，使用框架api控制下一步抓取動作，通過設置回調控制解析動作。
scrapy
scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取api所返回的數據(例如 amazon associates web services ) 或者通用的網路爬蟲。scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試
scrapy主要包括了以下組件：
引擎(scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
調度器(scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個url（抓取網頁的網址或者說是鏈接）的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址
下載器(downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)
爬蟲(spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓scrapy繼續抓取下一個頁面
項目管道(pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後，將被發送到項目管道，並經過幾個特定的次序處理數據。
下載器中間件(downloader middlewares): 位於scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
爬蟲中間件(spider middlewares): 介於scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
調度中間件(scheler middewares): 介於scrapy引擎和調度之間的中間件，從scrapy引擎發送到調度的請求和響應。
scrapy運行流程大概如下：
首先，引擎從調度器中取出一個鏈接(url)用於接下來的抓取
引擎把url封裝成一個請求(request)傳給下載器，下載器把資源下載下來，並封裝成應答包(response)
然後，爬蟲解析response
若是解析出實體（item）,則交給實體管道進行進一步的處理。
若是解析出的是鏈接（url）,則把url交給scheler等待抓取

❽ 精通python網路爬蟲之網路爬蟲學習路線

欲精通python網路爬蟲，必先了解網路爬蟲學習路線，本篇經驗主要解決這個問題。部分內容參考自書籍《精通python網路爬蟲》。

作者：韋瑋

轉載請註明出處

隨著大數據時代的到來，人們對數據資源的需求越來越多，而爬蟲是一種很好的自動採集數據的手段。

那麼，如何才能精通python網路爬蟲呢？學習python網路爬蟲的路線應該如何進行呢？在此為大傢具體進行介紹。

1、選擇一款合適的編程語言

事實上，python、php、java等常見的語言都可以用於編寫網路爬蟲，你首先需要選擇一款合適的編程語言，這些編程語言各有優勢，可以根據習慣進行選擇。在此筆者推薦使用python進行爬蟲項目的編寫，其優點是：簡潔、掌握難度低。

2、掌握python的一些基礎爬蟲模塊

當然，在進行這一步之前，你應當先掌握python的一些簡單語法基礎，然後才可以使用python語言進行爬蟲項目的開發。

在掌握了python的語法基礎之後，你需要重點掌握一個python的關於爬蟲開發的基礎模塊。這些模塊有很多可以供你選擇，比如urllib、requests等等，只需要精通一個基礎模塊即可，不必要都精通，因為都是大同小異的，在此推薦的是掌握urllib，當然你可以根據你的習慣進行選擇。

3、深入掌握一款合適的表達式

學會了如何爬取網頁內容之後，你還需要學會進行信息的提取。事實上，信息的提取你可以通過表達式進行實現，同樣，有很多表達式可以供你選擇使用，常見的有正則表達式、xpath表達式、beautifulsoup等，這些表達式你沒有必要都精通，同樣，精通1-2個，其他的掌握即可，在此建議精通掌握正則表達式以及xpath表達式，其他的了解掌握即可。正則表達式可以處理的數據的范圍比較大，簡言之，就是能力比較強，xpath只能處理xml格式的數據，有些形式的數據不能處理，但xpath處理數據會比較快。

4、深入掌握抓包分析技術

事實上，很多網站都會做一些反爬措施，即不想讓你爬到他的數據。最常見的反爬手段就是對數據進行隱藏處理，這個時候，你就無法直接爬取相關的數據了。作為爬蟲方，如果需要在這種情況下獲取數據，那麼你需要對相應的數據進行抓包分析，然後再根據分析結果進行處理。一般推薦掌握的抓包分析工具是fiddler，當然你也可以用其他的抓包分析工具，沒有特別的要求。

5、精通一款爬蟲框架

事實上，當你學習到這一步的時候，你已經入門了。

這個時候，你可能需要深入掌握一款爬蟲框架，因為採用框架開發爬蟲項目，效率會更加高，並且項目也會更加完善。

同樣，你可以有很多爬蟲框架進行選擇，比如scrapy、pyspider等等，一樣的，你沒必要每一種框架都精通，只需要精通一種框架即可，其他框架都是大同小異的，當你深入精通一款框架的時候，其他的框架了解一下事實上你便能輕松使用，在此推薦掌握scrapy框架，當然你可以根據習慣進行選擇。

6、掌握常見的反爬策略與反爬處理策略

反爬，是相對於網站方來說的，對方不想給你爬他站點的數據，所以進行了一些限制，這就是反爬。

反爬處理，是相對於爬蟲方來說的，在對方進行了反爬策略之後，你還想爬相應的數據，就需要有相應的攻克手段，這個時候，就需要進行反爬處理。

事實上，反爬以及反爬處理都有一些基本的套路，萬變不離其宗，這些後面作者會具體提到，感興趣的可以關注。

常見的反爬策略主要有：

ip限制

ua限制

cookie限制

資源隨機化存儲

動態載入技術

……

對應的反爬處理手段主要有：

ip代理池技術

用戶代理池技術

cookie保存與處理

自動觸發技術

抓包分析技術 自動觸發技術

……

這些大家在此先有一個基本的思路印象即可，後面都會具體通過實戰案例去介紹。

7、掌握phantomjs、selenium等工具的使用

有一些站點，通過常規的爬蟲很難去進行爬取，這個時候，你需要藉助一些工具模塊進行，比如phantomjs、selenium等，所以，你還需要掌握phantomjs、selenium等工具的常規使用方法。

8、掌握分布式爬蟲技術與數據去重技術

如果你已經學習或者研究到到了這里，那麼恭喜你，相信現在你爬任何網站都已經不是問題了，反爬對你來說也只是一道形同虛設的牆而已了。

但是，如果要爬取的資源非常非常多，靠一個單機爬蟲去跑，仍然無法達到你的目的，因為太慢了。

所以，這個時候，你還應當掌握一種技術，就是分布式爬蟲技術，分布式爬蟲的架構手段有很多，你可以依據真實的伺服器集群進行，也可以依據虛擬化的多台伺服器進行，你可以採用urllib redis分布式架構手段，也可以採用scrapy redis架構手段，都沒關系，關鍵是，你可以將爬蟲任務部署到多台伺服器中就ok。

至於數據去重技術，簡單來說，目的就是要去除重復數據，如果數據量小，直接採用資料庫的數據約束進行實現，如果數據量很大，建議採用布隆過濾器實現數據去重即可，布隆過濾器的實現在python中也是不難的。

以上是如果你想精通python網路爬蟲的學習研究路線，按照這些步驟學習下去，可以讓你的爬蟲技術得到非常大的提升。

至於有些朋友問到，使用windows系統還是linux系統，其實，沒關系的，一般建議學習的時候使用windows系統進行就行，比較考慮到大部分朋友對該系統比較數據，但是在實際運行爬蟲任務的時候，把爬蟲部署到linux系統中運行，這樣效率比較高。由於python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中運行一個爬蟲，代碼基本上不用進行什麼修改，只需要學會部署到linux中即可。所以，這也是為什麼說使用windows系統還是linux系統進行學習都沒多大影響的原因之一。

本篇文章主要是為那些想學習python網路爬蟲，但是又不知道從何學起，怎麼學下去的朋友而寫的。希望通過本篇文章，可以讓你對python網路爬蟲的研究路線有一個清晰的了解，這樣，本篇文章的目的就達到了，加油！

本文章由作者韋瑋原創，轉載請註明出處。