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Pythonscrapy爬蟲

發布時間: 2024-04-22 08:07:09

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② Python編程網頁爬蟲工具集介紹

【導語】對於一個軟體工程開發項目來說,一定是從獲取數據開始的。不管文本怎麼處理,機器學習和數據發掘,都需求數據,除了通過一些途徑購買或許下載的專業數據外,常常需求咱們自己著手爬數據,爬蟲就顯得格外重要,那麼Python編程網頁爬蟲東西集有哪些呢?下面就來給大家一一介紹一下。

1、 Beautiful Soup

客觀的說,Beautifu Soup不完滿是一套爬蟲東西,需求協作urllib運用,而是一套HTML / XML數據分析,清洗和獲取東西。

2、Scrapy

Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework
for
Python.信不少同學都有耳聞,課程圖譜中的許多課程都是依託Scrapy抓去的,這方面的介紹文章有許多,引薦大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy
輕松定製網路爬蟲》,歷久彌新。

3、 Python-Goose

Goose最早是用Java寫得,後來用Scala重寫,是一個Scala項目。Python-Goose用Python重寫,依靠了Beautiful
Soup。給定一個文章的URL, 獲取文章的標題和內容很便利,用起來非常nice。

以上就是Python編程網頁爬蟲工具集介紹,希望對於進行Python編程的大家能有所幫助,當然Python編程學習不止需要進行工具學習,還有很多的編程知識,也需要好好學起來哦,加油!

③ 如何在scrapy框架下,用python實現爬蟲自動跳轉頁面來抓去網頁內容

Scrapy是一個用Python寫的Crawler Framework,簡單輕巧,並且非常方便。Scrapy使用Twisted這個非同步網路庫來處理網路通信,架構清晰,並且包含了各種中間件介面,可以靈活地完成各種需求。Scrapy整體架構如下圖所示:

根據架構圖介紹一下Scrapy中的各大組件及其功能:

Scrapy引擎(Engine):負責控制數據流在系統的所有組建中流動,並在相應動作發生觸發事件。
調度器(Scheler):從引擎接收Request並將它們入隊,以便之後引擎請求request時提供給引擎。
下載器(Downloader):負責獲取頁面數據並提供給引擎,而後提供給Spider。
Spider:Scrapy用戶編寫用於分析Response並提取Item(即獲取到的Item)或額外跟進的URL的類。每個Spider負責處理一個特定(或一些網站)。
Item Pipeline:負責處理被Spider提取出來的Item。典型的處理有清理驗證及持久化(例如存儲資料庫中,這部分後面會介紹存儲到MySQL中,其他的資料庫類似)。
下載器中間件(Downloader middlewares):是在引擎即下載器之間的特定鉤子(special hook),處理Downloader傳遞給引擎的Response。其提供了一個簡便的機制,通過插入自定義代碼來擴展Scrapy功能(後面會介紹配置一些中間並激活,用以應對反爬蟲)。
Spider中間件(Spider middlewares):是在引擎及Spider之間的特定鉤子(special hook),處理Spider的輸入(response)和輸出(Items即Requests)。其提供了一個簡便的機制,通過插入自定義的代碼來擴展Scrapy功能。

④ Python編程基礎之(五)Scrapy爬蟲框架

經過前面四章的學習,我們已經可以使用Requests庫、Beautiful Soup庫和Re庫,編寫基本的Python爬蟲程序了。那麼這一章就來學習一個專業的網路爬蟲框架--Scrapy。沒錯,是框架,而不是像前面介紹的函數功能庫。

Scrapy是一個快速、功能強大的網路爬蟲框架。

可能大家還不太了解什麼是框架,爬蟲框架其實是實現爬蟲功能的一個軟體結構和功能組件的集合。

簡而言之, Scrapy就是一個爬蟲程序的半成品,可以幫助用戶實現專業的網路爬蟲。

使用Scrapy框架,不需要你編寫大量的代碼,Scrapy已經把大部分工作都做好了,允許你調用幾句代碼便自動生成爬蟲程序,可以節省大量的時間。

當然,框架所生成的代碼基本是一致的,如果遇到一些特定的爬蟲任務時,就不如自己使用Requests庫搭建來的方便了。

PyCharm安裝

測試安裝:

出現框架版本說明安裝成功。

掌握Scrapy爬蟲框架的結構是使用好Scrapy的重中之重!

先上圖:

整個結構可以簡單地概括為: 「5+2」結構和3條數據流

5個主要模塊(及功能):

(1)控制所有模塊之間的數據流。

(2)可以根據條件觸發事件。

(1)根據請求下載網頁。

(1)對所有爬取請求進行調度管理。

(1)解析DOWNLOADER返回的響應--response。

(2)產生爬取項--scraped item。

(3)產生額外的爬取請求--request。

(1)以流水線方式處理SPIDER產生的爬取項。

(2)由一組操作順序組成,類似流水線,每個操作是一個ITEM PIPELINES類型。

(3)清理、檢查和查重爬取項中的HTML數據並將數據存儲到資料庫中。

2個中間鍵:

(1)對Engine、Scheler、Downloader之間進行用戶可配置的控制。

(2)修改、丟棄、新增請求或響應。

(1)對請求和爬取項進行再處理。

(2)修改、丟棄、新增請求或爬取項。

3條數據流:

(1):圖中數字 1-2

1:Engine從Spider處獲得爬取請求--request。

2:Engine將爬取請求轉發給Scheler,用於調度。

(2):圖中數字 3-4-5-6

3:Engine從Scheler處獲得下一個要爬取的請求。

4:Engine將爬取請求通過中間件發送給Downloader。

5:爬取網頁後,Downloader形成響應--response,通過中間件發送給Engine。

6:Engine將收到的響應通過中間件發送給Spider處理。

(3):圖中數字 7-8-9

7:Spider處理響應後產生爬取項--scraped item。

8:Engine將爬取項發送給Item Pipelines。

9:Engine將爬取請求發送給Scheler。

任務處理流程:從Spider的初始爬取請求開始爬取,Engine控制各模塊數據流,不間斷從Scheler處獲得爬取請求,直至請求為空,最後到Item Pipelines存儲數據結束。

作為用戶,只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines,也就是數據流的入口與出口,便可完成一個爬蟲程序的搭建。Scrapy提供了簡單的爬蟲命令語句,幫助用戶一鍵配置剩餘文件,那我們便來看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy採用命令行創建和運行爬蟲

PyCharm打開Terminal,啟動Scrapy:

Scrapy基本命令行格式:

具體常用命令如下:

下面用一個例子來學習一下命令的使用:

1.建立一個Scrapy爬蟲工程,在已啟動的Scrapy中繼續輸入:

執行該命令,系統會在PyCharm的工程文件中自動創建一個工程,命名為pythonDemo。

2.產生一個Scrapy爬蟲,以教育部網站為例http://www.moe.gov.cn:

命令生成了一個名為demo的spider,並在Spiders目錄下生成文件demo.py。

命令僅用於生成demo.py文件,該文件也可以手動生成。

觀察一下demo.py文件:

3.配置產生的spider爬蟲,也就是demo.py文件:

4.運行爬蟲,爬取網頁:

如果爬取成功,會發現在pythonDemo下多了一個t20210816_551472.html的文件,我們所爬取的網頁內容都已經寫入該文件了。

以上就是Scrapy框架的簡單使用了。

Request對象表示一個HTTP請求,由Spider生成,由Downloader執行。

Response對象表示一個HTTP響應,由Downloader生成,有Spider處理。

Item對象表示一個從HTML頁面中提取的信息內容,由Spider生成,由Item Pipelines處理。Item類似於字典類型,可以按照字典類型來操作。

⑤ Python中的爬蟲框架有哪些呢

實現爬蟲技術的編程環境有很多種,Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲,為什麼呢?因為Python確實很適合做爬蟲,豐富的第三方庫十分強大,簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的,Python也是數據挖掘和分析的好能手。那麼,Python爬蟲一般用什麼框架比較好?
一般來講,只有在遇到比較大型的需求時,才會使用Python爬蟲框架。這樣的做的主要目的,是為了方便管理以及擴展。本文我將向大家推薦十個Python爬蟲框架。
1、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。它是很強大的爬蟲框架,可以滿足簡單的頁面爬取,比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面,如weibo的頁面信息,這個框架就滿足不了需求了。它的特性有:HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持;提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders),對智能處理爬取數據提供了內置支持。
2、Crawley:高速爬取對應網站的內容,支持關系和非關系資料庫,數據可以導出為JSON、XML等。
3、Portia:是一個開源可視化爬蟲工具,可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站!簡單地注釋自己感興趣的頁面,Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講,它是基於scrapy內核;可視化爬取內容,不需要任何開發專業知識;動態匹配相同模板的內容。

4、newspaper:可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程,支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感,使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。
5、Python-goose:Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括:文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
6、Beautiful Soup:名氣大,整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。
7、mechanize:它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點,比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法,還是勉強能用的。
8、selenium:這是一個調用瀏覽器的driver,通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作,比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具,它支持各種瀏覽器,包括 Chrome,Safari,Firefox等主流界面式瀏覽器,如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件,可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發,比如 Java,C,Ruby等等,PhantomJS 用來渲染解析JS,Selenium 用來驅動以及與Python的對接,Python進行後期的處理。
9、cola:是一個分布式的爬蟲框架,對於用戶來說,只需編寫幾個特定的函數,而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上,整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟,模塊間耦合度較高。
10、PySpider:一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫,分布式架構,支持多種資料庫後端,強大的WebUI支持腳本編輯器,任務監視器,項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制,可以用任何你喜歡的html解析包。

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