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。