探索一系列用于网页抓取的强大 Python 库，包括用于 HTTP 请求、解析 HTML/XML 和自动浏览的库。
网络抓取已成为当今数据驱动世界中不可或缺的工具。Python 是最流行的抓取语言之一，拥有一个由强大的库和框架组成的庞大生态系统。在本文中，我们将探索用于网络抓取的最佳Python 库，每个库都提供独特的特性和功能来简化从网站提取数据的过程。
本文还将介绍最佳库和最佳实践，以确保高效和负责任的网络抓取。从尊重网站政策和处理率限制到解决常见挑战，我们将提供宝贵的见解，帮助您有效地驾驭网络抓取的世界。
Scrape-It.Cloud
让我们从 Scrape-It.Cloud 库开始，它提供了对用于抓取数据的API 的访问。该解决方案有几个优点。例如，我们通过中介来完成此操作，而不是直接从目标网站抓取数据。这保证了我们在抓取大量数据时不会被阻止，因此我们不需要代理。我们不必解决验证码问题，因为 API 会处理这个问题。此外，我们可以抓取静态页面和动态页面。
特征
借助 Scrape-It.Cloud 库，您可以通过简单的 API 调用轻松从任何站点提取有价值的数据。它解决了代理服务器、无头浏览器和验证码解决服务的问题。
通过指定正确的 URL，Scrape-It.Cloud 可以快速返回包含必要数据的 JSON。这使您可以专注于提取正确的数据，而不必担心数据被阻止。
此外，此 API 允许您从使用 React、AngularJS、Ajax、Vue.js 和其他流行库创建的动态页面中提取数据。
此外，如果您需要从 Google SERP 收集数据，您还可以将此 API 密钥用于serp api python库。
安装中
要安装该库，请运行以下命令：
pip install scrapeit-cloud
要使用该库，您还需要一个 API 密钥。您可以通过在网站上注册来获取它。此外，您还将获得一些免费积分来免费提出请求并探索图书馆的功能。
使用示例
对特定库的所有功能、特性和使用方法的详细描述值得单独撰写一篇文章。现在，我们将仅向您展示如何获取任何网页的 HTML 代码，无论您是否可以访问该网页、是否需要验证码解决方案以及页面内容是静态还是动态。
为此，只需指定您的 API 密钥和页面 URL。
from scrapeit_cloud import ScrapeitCloudClient
import json
client = ScrapeitCloudClient(api_key="YOUR-API-KEY")
response = client.scrape(
params={
"url": "https://example.com/"
}
)由于结果采用 JSON 格式，并且页面的内容存储在 属性 中["scrapingResult"]["content"]，因此我们将使用它来提取所需的数据。
data = json.loads(response.text)
print(data["scrapingResult"]["content"])结果，检索到的页面的 HTML 代码将显示在屏幕上。
Requests 和 BeautifulSoup 组合
最简单和最流行的库之一是BeautifulSoup。但是，请记住，它是一个解析库，不具备自行发出请求的能力。因此，它通常与简单的请求库（如Requests、 http.client 或 cUrl ）一起使用。
特征
这个库是为初学者设计的，非常容易使用。此外，它还拥有详细记录的说明和活跃的社区。
BeautifulSoup库（或 BS4）是专门为解析而设计的，这赋予了它广泛的功能。您可以使用 XPath 和 CSS 选择器来抓取网页。
由于其简单性和活跃的社区，在线提供了大量其使用示例。此外，如果您在使用过程中遇到困难，您可以获得帮助来解决您的问题。
安装中
如前所述，我们需要两个库来使用它。为了处理请求，我们将使用 Requests 库。好消息是它是预安装的，因此我们不需要单独安装它。但是，我们确实需要安装 BeautifulSoup 库才能使用它。为此，只需使用以下命令：
pip install beautifulsoup4安装完成后，您可以立即开始使用它。
使用示例
假设我们想要检索<h1>包含标头的标签的内容。为此，我们首先需要导入必要的库并发出请求以获取页面的内容：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
data = requests.get('https://example.com')为了处理页面，我们将使用 BS4 解析器：
soup = BeautifulSoup(data.text, "html.parser")现在，我们所要做的就是指定我们想要从页面中提取的确切数据：
text = soup.find_all('h1')最后，我们将获取到的数据显示在屏幕上：
print(text)正如我们所看到的，使用该库非常简单。然而，它确实有其局限性。例如，它无法抓取动态数据，因为它是一个与基本请求库而不是无头浏览器一起使用的解析库。
LXML
LXML是另一个流行的数据解析库，它不能单独用于抓取。由于它还需要一个库来发出请求，因此我们将使用我们已经知道的熟悉的 Requests 库。
特征
尽管它与以前的库相似，但它确实提供了一些附加功能。例如，它比 BS4 更擅长处理 XML 文档结构。虽然它还支持 HTML 文档，但如果您有更复杂的 XML 结构，该库将是更合适的选择。
安装中
如前所述，尽管需要请求库，但我们只需要安装 LXML 库，因为其他所需的组件已经预先安装。
要安装 LXML，请在命令提示符中输入以下命令：、
pip install lxml现在让我们继续看一下使用该库的示例。
使用示例
首先，就像上次一样，我们需要使用一个库来获取网页的 HTML 代码。这部分代码与前面的示例相同。
使用示例
与库示例不同，创建项目就像蜘蛛文件一样，是通过特殊命令完成的。必须在命令行中输入它。
首先，让我们创建一个新项目，在其中构建我们的抓取工具。使用以下命令：
scrapy startproject test_project
在我们继续创建蜘蛛之前，让我们看一下项目树的结构。
这里提到的文件是在创建新项目时自动生成的。这些文件中指定的任何设置都将应用于项目中的所有蜘蛛。您可以在“items.py”文件中定义公共类，在“pipelines.py”文件中指定项目启动时要执行的操作，并在“settings.py”文件中配置常规项目设置。
最佳实践和注意事项
为了使网络抓取更加高效，需要遵循一些规则。遵守这些规则有助于使您的抓取工具更加有效和道德，并减少您从中收集信息的服务的负载。
避免过多的请求
在网络抓取过程中，避免过多的请求对于防止被阻止并减少目标网站的负载非常重要。这就是为什么建议在最不繁忙的时间（例如晚上）从网站收集数据。这有助于降低资源过载并导致其故障的风险。
处理动态内容
在收集动态数据的过程中，有两种方法。您可以使用支持无头浏览器的库自行进行抓取。或者，您可以使用网络抓取 API，该 API 将为您处理收集动态数据的任务。
如果您有良好的编程技能和一个小项目，那么使用库编写自己的抓取工具可能会更好。但是，如果您是初学者或需要从多个页面收集数据，则网络抓取 API 会更好。在这种情况下，除了收集动态数据外，API 还将负责代理和解决验证码。
结论和要点
本文讨论了用于网页抓取的库和以下规则。总而言之，我们创建了一个表格并比较了我们涵盖的所有库。
下面的比较表重点介绍了用于网页抓取的 Python 库的一些关键功能：
| 图书馆 | 解析能力 | 高级功能 | JS渲染 | 使用方便 |
| Scrape-It.Cloud | HTML、XML、JavaScript | 自动抓取和分页 | 是的 | 简单的 |
| 请求和 BeautifulSoup 组合 | HTML、XML | 简单集成 | 不 | 简单的 |
| 请求和 LXML 组合 | HTML、XML | XPath 和 CSS 选择器支持 | 不 | 缓和 |
| 刮痧 | HTML、XML | 多个蜘蛛 | 不 | 缓和 |
| 硒 | HTML、XML、JavaScript | 动态内容处理 | 是（使用网络驱动程序） | 缓和 |
| 皮皮特师 | HTML、JavaScript | 使用无头 Chrome 或 Chromium 实现浏览器自动化 | 是的 | 缓和 |
总的来说，Python 是一种非常有用的数据收集编程语言。凭借其广泛的工具和用户友好的性质，它通常用于数据挖掘和分析。Python 可以轻松完成与从网站提取信息和处理数据相关的任务。
