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？

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、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 *** 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。

普通爬虫：从一个或多个初始网页的URL开始，获取该初始网页上的URL，在抓取该网页的过程中，不断地从当前网页提取新URL，然后将该URL放置到队列中，直到系统停止条件满足为止。

焦点搜索：工作流程比较复杂，需要根据某些网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放置到URL队列中等待抓取。接着按照一定的搜索策略，从队列中选择下一步要抓取的网页URL，重复以上过程，直到系统满足一定的条件。另外，所有被爬虫抓取的网页都存储在系统中，进行一定的分析和过滤，并建立索引供日后查询和检索。对焦点爬虫来说，此过程所获得的分析结果也可反馈并指导后续的抓取过程。

很多人开始学习编程和爬虫。ip代理是网络爬虫顺利发展的关键，因为只有大量ip资源才能使您的爬虫程序运行良好，品易HTTP足以满足用户需求。

一般抓数据的话可以学习Python，但是这个需要代码的知识。

如果是没有代码知识的小白可以试试用成熟的采集器。

目前市面比较成熟的有八爪鱼，后羿等等，但是我个人习惯八爪鱼的界面，用起来也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以试试。

为自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页。

网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

扩展资料：

网络爬虫的相关要求规定：

1、由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

2、按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。 

3、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。

-网络爬虫

VBA网抓常用方法

1、xmlhttp/winhttp法：

用xmlhttp/winhttp模拟向服务器发送请求，接收服务器返回的数据。

优点：效率高，基本无兼容性问题。

缺点：需要借助如fiddler的工具来模拟http请求。

2、IE/webbrowser法：

创建IE控件或webbrowser控件，结合htmlfile对象的方法和属性，模拟浏览器 *** 作，获取浏览器页面的数据。

优点：这个方法可以模拟大部分的浏览器 *** 作。所见即所得，浏览器能看到的数据就能用代码获取。

缺点：各种d窗相当烦人，兼容性也确实是个很伤脑筋的问题。上传文件在IE里根本无法实现。

3、QueryTables法：

因为它是excel自带，所以勉强也算是一种方法。其实此法和xmlhttp类似，也是GET或POST方式发送请求，然后得到服务器的response返回到单元格内。

优点：excel自带，可以通过录制宏得到代码，处理table很方便

。代码简短，适合快速获取一些存在于源代码的table里的数据。

缺点：无法模拟referer等发包头

也可以利用采集工具进行采集网页端的数据，无需写代码。