Python中好用的爬虫框架
一般比价小型的爬虫需求，我是直接使用requests库 + bs4就解决了，再麻烦点就使用selenium解决js的异步 加载问题。相对比较大型的需求才使用框架，主要是便于管理以及扩展等。
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。
其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。
特性：
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。
通过 feed导出 提供了多格式(JSON、CSV、XML)，多存储后端(FTP、S3、本地文件系统)的内置支持
提供了media pipeline，可以 自动下载 爬取到的数据中的图片(或者其他资源)。
高扩展性。您可以通过使用 signals ，设计好的API(中间件, extensions, pipelines)来定制实现您的功能。
内置的中间件及扩展为下列功能提供了支持:
cookies and session 处理
HTTP 压缩
HTTP 认证
HTTP 缓存
user-agent模拟
robots.txt
爬取深度限制
其他
针对非英语语系中不标准或者错误的编码声明, 提供了自动检测以及健壮的编码支持。
支持根据模板生成爬虫。在加速爬虫创建的同时，保持在大型项目中的代码更为一致。详细内容请参阅 genspider 命令。
针对多爬虫下性能评估、失败检测，提供了可扩展的 状态收集工具 。
提供 交互式shell终端 , 为您测试XPath表达式，编写和调试爬虫提供了极大的方便
提供 System service, 简化在生产环境的部署及运行
内置 Web service, 使您可以监视及控制您的机器
内置 Telnet终端 ，通过在Scrapy进程中钩入Python终端，使您可以查看并且调试爬虫
Logging 为您在爬取过程中捕捉错误提供了方便
支持 Sitemaps 爬取
具有缓存的DNS解析器
快速入门
安装
pip install scrapy
创建项目
scrapy startproject tutorial ls tutorial/ scrapy.cfg tutorial/ __init__.py items.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py ...
写爬虫
import scrapyclass DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [ "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
] def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2] with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)运行
scrapy crawl dmoz
这里就简单介绍一下，后面有时间详细写一些关于scrapy的文章，我的很多爬虫的数据都是scrapy基础上实现的。
项目地址：https://scrapy.org/
2.PySpider
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。
image.png
python 脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包（内置 pyquery）
WEB 界面编写调试脚本，起停脚本，监控执行状态，查看活动历史，获取结果产出
数据存储支持MySQL, MongoDB, Redis, SQLite, Elasticsearch; PostgreSQL 及 SQLAlchemy
队列服务支持RabbitMQ, Beanstalk, Redis 和 Kombu
支持抓取 JavaScript 的页面
组件可替换，支持单机/分布式部署，支持 Docker 部署
强大的调度控制，支持超时重爬及优先级设置
支持python2&3
示例
代开web界面的编辑输入代码即可
from pyspider.libs.base_handler import *class Handler(BaseHandler):
crawl_config = {
} @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(),
}3.Crawley
Crawley可以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。
创建project
~$ crawley startproject [project_name] ~$ cd [project_name]
定义models
""" models.py """from crawley.persistance import Entity, UrlEntity, Field, Unicodeclass Package(Entity): #add your table fields here updated = Field(Unicode(255)) package = Field(Unicode(255)) description = Field(Unicode(255))
写爬虫逻辑
""" crawlers.py """from crawley.crawlers import BaseCrawlerfrom crawley.scrapers import BaseScraperfrom crawley.extractors import XPathExtractorfrom models import *class pypiScraper(BaseScraper):
#specify the urls that can be scraped by this class
matching_urls = ["%"] def scrape(self, response):
#getting the current document's url.
current_url = response.url
#getting the html table.
table = response.html.xpath("/html/body/div[5]/div/div/div[3]/table")[0] #for rows 1 to n-1
for tr in table[1:-1]: #obtaining the searched html inside the rows
td_updated = tr[0]
td_package = tr[1]
package_link = td_package[0]
td_description = tr[2] #storing data in Packages table
Package(updated=td_updated.text, package=package_link.text, description=td_description.text)class pypiCrawler(BaseCrawler):
#add your starting urls here
start_urls = ["http://pypi.python.org/pypi"] #add your scraper classes here
scrapers = [pypiScraper] #specify you maximum crawling depth level
max_depth = 0
#select your favourite HTML parsing tool
extractor = XPathExtractor配置
""" settings.py """import os PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))#Don't change this if you don't have renamed the projectPROJECT_NAME = "pypi"PROJECT_ROOT = os.path.join(PATH, PROJECT_NAME) DATABASE_ENGINE = 'sqlite' DATABASE_NAME = 'pypi' DATABASE_USER = '' DATABASE_PASSWORD = '' DATABASE_HOST = '' DATABASE_PORT = '' SHOW_DEBUG_INFO = True
运行
~$ crawley run
4.Portia
Portia是一个开源可视化爬虫工具，可让您在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释您感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。
这个使用时超级简单，你们可以看一下文档。http://portia.readthedocs.io/en/latest/index.html
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
5.Newspaper
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。
示例
>>> from newspaper import Article>>> url = 'http://fox13now.com/2013/12/30/new-year-new-laws-obamacare-pot-guns-and-drones/'>>> article = Article(url)>>> article.download()>>> article.html'<!DOCTYPE HTML><html itemscope itemtype="http://...'>>> article.parse()>>> article.authors ['Leigh Ann Caldwell', 'John Honway']>>> article.publish_date datetime.datetime(2013, 12, 30, 0, 0)>>> article.text'Washington (CNN) -- Not everyone subscribes to a New Year's resolution...' >>> article.top_image 'http://someCDN.com/blah/blah/blah/file.png' >>> article.movies ['http://youtube.com/path/to/link.com', ...] >>> article.nlp() >>> article.keywords ['New Years', 'resolution', ...] >>> article.summary 'The study shows that 93% of people ...'
6.Beautiful Soup
Beautiful Soup 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。这个我是使用的特别频繁的。在获取html元素，都是bs4完成的。
示例
# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom bs4 import BeautifulSoupfrom urllib.parse import urljoinfrom six.moves import urllib
DOMAIN = 'http://flagpedia.asia'class FlagSpider(scrapy.Spider):
name = 'flag'
allowed_domains = ['flagpedia.asia', 'flags.fmcdn.net']
start_urls = ['http://flagpedia.asia/index'] def parse(self, response):
html_doc = response.body
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
a = soup.findAll('td', class_="td-flag") for i in a:
url = i.a.attrs.get("href")
full_url = urljoin(DOMAIN, url) yield scrapy.Request(full_url, callback=self.parse_news) def parse_news(self, response):
html_doc = response.body
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
p = soup.find("p", id="flag-detail")
img_url = p.img.attrs.get("srcset").split(" 2x")[0]
url = "http:" + img_url
img_name = img_url.split("/")[-1]
urllib.request.urlretrieve(url, "/Users/youdi/Project/python/Rino_nakasone_backend/RinoNakasone/flag/{}".format(img_name))
print(url)7.Grab
Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容，例如与HTML文档的DOM树进行交互。
项目地址：http://docs.grablib.org/en/latest/#grab-spider-user-manual
8.Cola
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。
9.selenium
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。
示例：
from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.keys import Keys
browser = webdriver.Firefox()
browser.get('http://www.yahoo.com')assert 'Yahoo' in browser.title
elem = browser.find_element_by_name('p') # Find the search boxelem.send_keys('seleniumhq' + Keys.RETURN)
browser.quit()10 .Python-goose框架
Python-goose框架可提取的信息包括：
文章主体内容
文章主要图片
文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频
元描述
元标签
用法示例
>>> from goose import Goose >>> url = 'http://edition.cnn.com/2012/02/22/world/europe/uk-occupy-london/index.html?hpt=ieu_c2'>>> g = Goose() >>> article = g.extract(url=url) >>> article.title u'Occupy London loses eviction fight'>>> article.meta_description"Occupy London protesters who have been camped outside the landmark St. Paul's Cathedral for the past four months lost their court bid to avoid eviction Wednesday in a decision made by London's Court of Appeal.">>> article.cleaned_text[:150] (CNN) -- Occupy London protesters who have been camped outside the landmark St. Paul's Cathedral for the past four months lost their court bid to avoi >>> article.top_image.src http://i2.cdn.turner.com/cnn/dam/assets/111017024308-occupy-london-st-paul-s-cathedral-story-top.jpg
作者：若与
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