Python 爬虫的工具列表大全

网络

1.通用

(1) urllib -网络库(stdlib)。
(2) requests -网络库。
(3) grab – 网络库（基于pycurl）。
(4) pycurl – 网络库（绑定libcurl）。
(5) urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。
(6) httplib2 – 网络库。
(7) RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。
(8) MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。
(9) mechanize -有状态、可编程的Web浏览库。
(10) socket – 底层网络接口(stdlib)。
(11) Unirest for Python – Unirest是一套可用于多种语言的轻量级的HTTP库。
(12) hyper – Python的HTTP/2客户端。
(13) PySocks – SocksiPy更新并积极维护的版本，包括错误修复和一些其他的特征。作为socket模块的直接替换。

2.异步

(1) treq – 类似于requests的API（基于twisted）。
(2) aiohttp – asyncio的HTTP客户端/服务器(PEP-3156)。

网络爬虫框架

1.功能齐全的爬虫

(1) grab – 网络爬虫框架（基于pycurl/multicur）。
(2) scrapy – 网络爬虫框架（基于twisted），不支持Python3。
(3) pyspider – 一个强大的爬虫系统。
(4) cola – 一个分布式爬虫框架。

2.其他

(1) portia – 基于Scrapy的可视化爬虫。
(2) restkit – Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源，并围绕它建立的对象。
(3)demiurge – 基于PyQuery的爬虫微框架。

HTML/XML解析器

1.通用

(1) lxml – C语言编写高效HTML/ XML处理库。支持XPath。
(2) cssselect – 解析DOM树和CSS选择器。
(3) pyquery – 解析DOM树和jQuery选择器。
(4) BeautifulSoup – 低效HTML/ XML处理库，纯Python实现。
(5) html5lib – 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上。
(6) feedparser – 解析RSS/ATOM feeds。
(7) MarkupSafe – 为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。
(8) xmltodict – 一个可以让你在处理XML时感觉像在处理JSON一样的Python模块。
(9) xhtml2pdf – 将HTML/CSS转换为PDF。
(10) untangle – 轻松实现将XML文件转换为Python对象。

2.清理

(1) Bleach – 清理HTML（需要html5lib）。
(2) sanitize – 为混乱的数据世界带来清明。

文本处理
用于解析和操作简单文本的库。

1.通用

(1) difflib – （Python标准库）帮助进行差异化比较。
(2) Levenshtein – 快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。
(3) fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
(4) esmre – 正则表达式加速器。
(5) ftfy – 自动整理Unicode文本，减少碎片化。

2.转换

unidecode – 将Unicode文本转为ASCII。

3.字符编码

(1) uniout – 打印可读字符，而不是被转义的字符串。
(2) chardet – 兼容 Python的2/3的字符编码器。
(3) xpinyin – 一个将中国汉字转为拼音的库。
(4) pangu.py – 格式化文本中CJK和字母数字的间距。

4.Slug化

(1) awesome-slugify – 一个可以保留unicode的Python slugify库。
(2) python-slugify – 一个可以将Unicode转为ASCII的Python slugify库。
(3) unicode-slugify – 一个可以将生成Unicode slugs的工具。
(4) pytils – 处理俄语字符串的简单工具（包括pytils.translit.slugify）。

5.通用解析器

(1) PLY – lex和yacc解析工具的Python实现。
(2) pyparsing – 一个通用框架的生成语法分析器。

6.人的名字

(1) python-nameparser -解析人的名字的组件。

7.电话号码

(2) phonenumbers -解析，格式化，存储和验证国际电话号码。

8.用户代理字符串

(1) python-user-agents – 浏览器用户代理的解析器。
(2) HTTP Agent Parser – Python的HTTP代理分析器。

特定格式文件处理
解析和处理特定文本格式的库。

1.通用

(1) tablib – 一个把数据导出为XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模块。
(2) textract – 从各种文件中提取文本，比如 Word、PowerPoint、PDF等。
(3) messytables – 解析混乱的表格数据的工具。
(4) rows – 一个常用数据接口，支持的格式很多（目前支持CSV，HTML，XLS，TXT – 将来还会 提供更多！）。

2.Office

(1) python-docx – 读取，查询和修改的Microsoft Word2007/2008的docx文件。
(2) xlwt / xlrd – 从Excel文件读取写入数据和格式信息。
(3) XlsxWriter – 一个创建Excel.xlsx文件的Python模块。
(4) xlwings – 一个BSD许可的库，可以很容易地在Excel中调用Python，反之亦然。
(5) openpyxl – 一个用于读取和写入的Excel2010 XLSX/ XLSM/ xltx/ XLTM文件的库。
(6) Marmir – 提取Python数据结构并将其转换为电子表格。

3.PDF

(1) PDFMiner – 一个从PDF文档中提取信息的工具。
(2) PyPDF2 – 一个能够分割、合并和转换PDF页面的库。
(3) ReportLab – 允许快速创建丰富的PDF文档。
(4) pdftables – 直接从PDF文件中提取表格。

4.Markdown

(1) Python-Markdown – 一个用Python实现的John Gruber的Markdown。
(2) Mistune – 速度最快，功能全面的Markdown纯Python解析器。
(3) markdown2 – 一个完全用Python实现的快速的Markdown。

5.YAML

(1) PyYAML – 一个Python的YAML解析器。

6.CSS

(1) cssutils – 一个Python的CSS库。

7.ATOM/RSS

(1)feedparser – 通用的feed解析器。

8.SQL

(1)sqlparse – 一个非验证的SQL语句分析器。

HTTP

1.HTTP

(1) http-parser – C语言实现的HTTP请求/响应消息解析器。

2.微格式

(1) opengraph – 一个用来解析Open Graph协议标签的Python模块。

3.可移植的执行体

(1)pefile – 一个多平台的用于解析和处理可移植执行体（即PE）文件的模块。

3.PSD

(1)psd-tools – 将Adobe Photoshop PSD（即PE）文件读取到Python数据结构。

自然语言处理
处理人类语言问题的库。

(1) NLTK -编写Python程序来处理人类语言数据的最好平台。
(2) Pattern – Python的网络挖掘模块。他有自然语言处理工具，机器学习以及其它。
(3) TextBlob – 为深入自然语言处理任务提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上发展的。
(4) jieba – 中文分词工具。
(5) SnowNLP – 中文文本处理库。
(6) loso – 另一个中文分词库。
(7) genius – 基于条件随机域的中文分词。
(8) langid.py – 独立的语言识别系统。
(9) Korean – 一个韩文形态库。
(10) pymorphy2 – 俄语形态分析器（词性标注+词形变化引擎）。
(11) PyPLN – 用Python编写的分布式自然语言处理通道。这个项目的目标是创建一种简单的方法使用NLTK通过网络接口处理大语言库。

浏览器自动化与仿真

(1)selenium – 自动化真正的浏览器（Chrome浏览器，火狐浏览器，Opera浏览器，IE浏览器）。
(2) Ghost.py – 对PyQt的webkit的封装（需要PyQT）。
(3) Spynner – 对PyQt的webkit的封装（需要PyQT）。
(4) Splinter – 通用API浏览器模拟器（selenium web驱动，Django客户端，Zope）。

多重处理

(1) threading – Python标准库的线程运行。对于I/O密集型任务很有效。对于CPU绑定的任务没用，因为python GIL。
(2) multiprocessing – 标准的Python库运行多进程。
(3) celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
(4) concurrent-futures – concurrent-futures 模块为调用异步执行提供了一个高层次的接口。

异步
异步网络编程库

(1)asyncio – （在Python 3.4 +版本以上的 Python标准库）异步I/O，时间循环，协同程序和任务。
(2) Twisted – 基于事件驱动的网络引擎框架。
(3) Tornado – 一个网络框架和异步网络库。
(4) pulsar – Python事件驱动的并发框架。
(5) diesel – Python的基于绿色事件的I/O框架。
(6) gevent – 一个使用greenlet 的基于协程的Python网络库。
(7) eventlet – 有WSGI支持的异步框架。
(8) Tomorrow – 异步代码的奇妙的修饰语法。

队列

(1) celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
(2) huey – 小型多线程任务队列。
(3) mrq – Mr. Queue – 使用redis & Gevent 的Python分布式工作任务队列。
(4) RQ – 基于Redis的轻量级任务队列管理器。
(5) simpleq – 一个简单的，可无限扩展，基于Amazon SQS的队列。
(6) python-gearman – Gearman的Python API。

云计算

(1) picloud – 云端执行Python代码。
(2)dominoup.com – 云端执行R，Python和matlab代码。

电子邮件
电子邮件解析库

(1) flanker – 电子邮件地址和Mime解析库。
(2) Talon – Mailgun库用于提取消息的报价和签名。

网址和网络地址操作
解析/修改网址和网络地址库。

1.URL

(1) furl – 一个小的Python库，使得操纵URL简单化。
(2) purl – 一个简单的不可改变的URL以及一个干净的用于调试和操作的API。
(3) urllib.parse – 用于打破统一资源定位器（URL）的字符串在组件（寻址方案，网络位置，路径等）之间的隔断，为了结合组件到一个URL字符串，并将“相对URL”转化为一个绝对URL，称之为“基本URL”。
(4) tldextract – 从URL的注册域和子域中准确分离TLD，使用公共后缀列表。

网络地址

(1)netaddr – 用于显示和操纵网络地址的Python库。

网页内容提取
提取网页内容的库。

1.HTML页面的文本和元数据

(1) newspaper – 用Python进行新闻提取、文章提取和内容策展。
(2) html2text – 将HTML转为Markdown格式文本。
(3) python-goose – HTML内容/文章提取器。
(4) lassie – 人性化的网页内容检索工具
(5) micawber – 一个从网址中提取丰富内容的小库。
(6) sumy -一个自动汇总文本文件和HTML网页的模块
(7) Haul – 一个可扩展的图像爬虫。
(8) python-readability – arc90 readability工具的快速Python接口。
(9) scrapely – 从HTML网页中提取结构化数据的库。给出了一些Web页面和数据提取的示例，scrapely为所有类似的网页构建一个分析器。

2.视频

(1) youtube-dl – 一个从YouTube下载视频的小命令行程序。
(2) you-get – Python3的YouTube、优酷/ Niconico视频下载器。

3.维基

(1)WikiTeam – 下载和保存wikis的工具。

WebSocket
用于WebSocket的库。

(1) Crossbar – 开源的应用消息传递路由器（Python实现的用于Autobahn的WebSocket和WAMP）。
(2) AutobahnPython – 提供了WebSocket协议和WAMP协议的Python实现并且开源。
(3) WebSocket-for-Python – Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。

DNS解析

(1) dnsyo – 在全球超过1500个的DNS服务器上检查你的DNS。
(2) pycares – c-ares的接口。c-ares是进行DNS请求和异步名称决议的C语言库。

计算机视觉

(1) OpenCV – 开源计算机视觉库。
(2) SimpleCV – 用于照相机、图像处理、特征提取、格式转换的简介，可读性强的接口（基于OpenCV）。
(3) mahotas – 快速计算机图像处理算法（完全使用 C++ 实现），完全基于 numpy 的数组作为它的数据类型。

代理服务器

(1) s – 一个快速隧道代理，可帮你穿透防火墙（支持TCP和UDP，TFO，多用户和平滑重启，目的IP黑名单）。
(2) tproxy – tproxy是一个简单的TCP路由代理（第7层），基于Gevent，用Python进行配置。

其他Python工具列表

(1) awesome-python
(2)pycrumbs
(3)python-github-projects
(4)python_reference
(5)pythonidae