用於網頁抓取的 7 個最佳 Python 庫和工具

有幾個 Python 庫和框架可以從 Web 中提取數據。每個人都從一個特定的工具開始，直到他們意識到它可能不適合他們的下一個項目。儘管您不太可能在一個項目中使用所有 Python 工具，但您應該知道哪些工具可以放在您的 Web 抓取工具箱中。

這裡有最好的 Python 庫、框架和其他工具，可幫助您毫不費力地從 Web 上抓取數據。

1. 美湯

從最適合初學者的網絡抓取庫開始：Beautiful Soup。它本質上是一種工具，通過將文檔轉換為 Python 對象，從已解析的 HTML 和 XML 文件中提取數據。

Beautiful Soup的“美”在於它的簡單。它易於設置，您可以在幾分鐘內開始您的第一個網絡抓取項目。Beautiful Soup 使用分層方法從 HTML 文檔中提取數據。您可以使用標籤、類、ID、名稱和其他 HTML 屬性提取元素。

不過，對 Beautiful Soup 抱有更多期望就太過分了。沒有對中間件和其他高級功能（如代理輪換或多線程）的內置支持。使用 Beautiful Soup，您需要庫來發送 HTTP 請求、解析下載的文檔並將抓取的信息導出到輸出文件。

2. 請求

requests 無疑是處理 HTTP 請求最常用的 Python 庫。該工具符合其標語：HTTP for Humans™。它支持多種 HTTP 請求類型，從 GET 和 POST 到 PATCH 和 DELETE。不僅如此，您幾乎可以控制請求的每個方面，包括標頭和響應。

如果這聽起來很簡單，請放心，因為 requests 還以其眾多功能滿足高級用戶的需求。您可以處理請求並自定義其標頭、使用 POST 將文件上傳到服務器、處理超時、重定向和會話等。

當涉及到網絡抓取時，requests 通常與 Beautiful Soup 相關聯，因為其他 Python 框架內置了對處理 HTTP 請求的支持。要獲取網頁的 HTML，您可以使用 requests 向服務器發送 GET 請求，然後從響應中提取文本數據並將其傳遞給 Beautiful Soup。

3.碎片化

顧名思義，Scrapy 是一個用於開發大型網絡爬蟲的 Python 框架。它是從網絡中提取數據的瑞士軍刀。Scrapy 處理從發送請求和實施代理到數據提取和導出的所有事情。

與 Beautiful Soup 不同，Scrapy 的真正力量在於其複雜的機制。但是不要讓這種複雜性嚇倒您。就速度、效率和功能而言，Scrapy 是此列表中最高效的網絡抓取框架。它帶有選擇器，讓您可以使用 XPath 或 CSS 元素從 HTML 文檔中選擇數據。

另一個優勢是 Scrapy 發送請求和提取數據的速度。它異步發送和處理請求，這就是它與其他網絡抓取工具的區別。

除了基本功能外，您還可以獲得對中間件的支持，中間件是一個鉤子框架，可以為默認的 Scrapy 機制注入額外的功能。您不能開箱即用地使用 Scrapy 抓取 JavaScript 驅動的網站，但您可以使用 scrapy-selenium、scrapy-splash 和 scrapy-scrapingbee 等中間件在您的項目中實現該功能。

最後，當您完成數據提取後，您可以將其導出為各種文件格式；CSV、JSON 和 XML 等等。

Scrapy 是 Python 成為網絡抓取的最佳編程語言的眾多原因之一。設置你的第一個 Scrapy 項目可能需要一些時間，特別是如果你沒有使用 Python 類和框架的經驗。Scrapy 的工作流程被分成多個文件，對於初學者來說，這可能會因為不請自來的複雜性而消失。

4. 硒

如果您希望抓取動態的、JavaScript 呈現的內容，那麼 Selenium 就是您所需要的。作為跨平台的 Web 測試框架，Selenium 可幫助您呈現 HTML、CSS 和 JavaScript 並提取所需內容。您還可以通過硬編碼鍵盤和鼠標操作來模仿真實的用戶交互，這是一個徹底的遊戲規則改變者。

Selenium 使用 Web 驅動程序生成瀏覽器實例並加載頁面。Selenium 支持的一些流行瀏覽器包括 Google Chrome、Mozilla Firefox、Opera、Microsoft Edge、Apple Safari 和 Internet Explorer。它使用 CSS 和 XPath 定位器，類似於 Scrapy 選擇器，從頁面上的 HTML 元素中查找和提取內容。

如果您沒有使用 Python 的經驗但了解其他編程語言，則可以將 Selenium 與 C#、JavaScript、PHP、Perl、Ruby 和 Java 結合使用。

唯一的限制是，由於 Selenium 在後台啟動網絡瀏覽器，與 Scrapy 或 Beautiful Soup 相比，執行爬蟲所需的資源顯著增加。但是考慮到 Selenium 帶來的附加功能，它是完全合理的。

5. 網址庫

Python urllib 庫是網絡抓取武器庫中的一個簡單但必不可少的工具。它允許您處理和處理 Python 腳本中的 URL。

urllib 的一個恰當的實際應用是 URL 修改。假設您正在抓取一個包含多個頁面的網站，並且需要修改 URL 的一部分才能進入下一頁。

urllib 可以幫助您解析 URL 並將其分成多個部分，然後您可以修改和反解析以創建新的 URL。雖然使用庫來解析字符串可能看起來有點矯枉過正，但 urllib 對於那些為了好玩而編寫網絡爬蟲代碼並且不想深入了解數據結構細節的人來說是一個救星。

此外，如果您想檢查網站的 robots.txt，這是一個包含 Google 爬蟲和其他爬蟲訪問規則的文本文件，urllib 也可以幫助您。建議您關注網站的 robots.txt 並且只抓取允許的頁面。

6. JSON、CSV 和 XML 庫

由於 Beautiful Soup 或 Selenium 沒有導出數據的內置功能，因此您需要一個 Python 庫來將數據導出到 JSON、CSV 或 XML 文件中。幸運的是，您可以使用大量的庫來實現這一點，推薦使用最基本的庫，即分別用於 JSON、CSV 和 XML 文件的 json、csv 和 xml。

此類庫允許您創建文件、向其中添加數據，最後將文件導出到本地存儲或遠程服務器。

7.機械湯

機械湯？這是便宜的 Beautiful Soup 盜版嗎？不。受Mechanize啟發並基於 Python 請求和 Beautiful Soup，MechanicalSoup 可幫助您自動化人類行為並從網頁中提取數據。您可以考慮介於 Beautiful Soup 和 Selenium 之間。唯一的收穫？它不處理 JavaScript。

雖然名稱相似，但 MechanicalSoup 的語法和工作流程卻截然不同。您使用 MechanicalSoup 創建瀏覽器會話，並在下載頁面時使用 Beautiful Soup 的方法（如find()和find_all()）從 HTML 文檔中提取數據。

MechanicalSoup 的另一個令人印象深刻的功能是它允許您使用腳本填寫表格。當您需要在字段（例如搜索欄）中輸入內容以到達您想要抓取的頁面時，這尤其有用。MechanicalSoup 的請求處理非常出色，因為它可以自動處理重定向和跟踪頁面上的鏈接，從而節省您手動編寫部分代碼的工作量。

由於它基於 Beautiful Soup，因此這兩個庫的缺點有很大的重疊。例如，沒有內置方法來處理數據輸出、代理旋轉和 JavaScript 渲染。MechanicalSoup 解決的唯一 Beautiful Soup 問題是對處理請求的支持，該問題已通過為 Python 請求庫編寫包裝器來解決。

Python 中的網頁抓取變得更容易

毫無疑問，Python 是一種用於抓取網絡的強大編程語言，但所使用的工具只是問題的一部分。人們在編寫爬蟲代碼時面臨的最突出的問題是學習 HTML 文檔層次結構。

如果你想開發高級網絡爬蟲，了解網頁的結構和知道如何快速定位元素是必須的。