常用的python爬虫库有哪些

Python拥有许多常用的爬虫库。以下是其中几个常见的爬虫库：

1. Requests：

是一个简单易用的HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。它提供了简洁的API来处理GET、POST等HTTP请求，并自动处理cookie、会话管理等。

2. BeautifulSoup：

是一个HTML解析库，用于提取和解析HTML文档中的数据。它提供了简单而灵活的方式来遍历和搜索HTML文档的元素，并提取出所需的数据。

3. Scrapy：

是一个强大的高级Web爬虫框架。它提供了整个爬虫流程的结构化、高度可配置和可扩展的框架，包括请求发送、页面解析、数据提取、数据处理等功能。

4. Selenium：

是一个自动化测试工具，也可用于网页爬取。它可以模拟浏览器行为，包括点击、填写表单、执行JavaScript等，适用于动态网页和需要模拟用户交互的场景。

5. Scrapy-Redis：

是Scrapy框架的一个扩展，用于支持分布式爬虫和与Redis的集成。它提供了将爬虫任务分布到多个节点、通过Redis队列传递URL等功能，使爬虫能够更高效地运行和管理。

除了以上列出的库，还有许多其他用于爬虫的Python库，如抓取网页的库（例如Urllib、httplib2）、页面解析的库（例如lxml、pyquery）、反爬虫处理的库（例如Faker、proxies），以及用于数据处理和存储的库（例如Pandas、SQLite）等。

哪个爬虫库用的最多

目前最常用的Python爬虫库是Scrapy。Scrapy是一个功能强大且广泛使用的高级Web爬虫框架，被广泛应用于各种规模的爬虫项目。以下是Scrapy的一些主要优点：

1. 完整的爬虫流程控制：Scrapy提供了完整的爬虫流程控制，包括请求发送、页面解析、数据提取和数据处理等环节。可以通过定义Spider类和编写解析规则来控制整个流程。

2. 高度可配置和可扩展：Scrapy使用灵活的组件架构，使得用户可以方便地定制和扩展各个部分。例如，可以自定义请求处理、数据存储管道、中间件等。

3. 异步处理和多线程支持：Scrapy支持异步处理，可以高效地发送和处理HTTP请求。同时，它还支持多线程，可以并行处理多个请求和页面解析，加快爬取速度。

4. 分布式爬取支持：Scrapy-Redis扩展使得Scrapy可以支持分布式爬虫，通过将爬虫任务分发到多个节点，实现高效的分布式爬取和数据处理。

5. 内置的数据存储和导出功能：Scrapy提供了多种数据存储方式，如存储为JSON、CSV、XML等格式，或直接存储到数据库中。同时还可以自定义数据存储管道，方便数据的处理和导出。

Scrapy示例代码

以下是一个简单的Scrapy示例代码，用于爬取一个网站的标题和链接：

1. 创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject myproject
cd myproject

2. 创建一个Spider（如spiders/myspider.py）：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def parse(self, response):
        for article in response.css('article'):
            title = article.css('h2 a::text').get()
            link = article.css('h2 a::attr(href)').get()
            yield {
                'title': title,
                'link': link,
            }

这个Spider会从指定的`start_urls`列表中开始爬取，并使用`parse`方法处理响应。在这个例子中，我们使用CSS选择器来提取标题和链接，并将数据通过`yield`关键字返回。