Python爬虫知识储备

Python爬虫知识储备

一、基础知识

常见的Python爬虫相关库和工程化爬虫框架：

请求库：

1. requests：用于发送HTTP请求并获取响应的流行库。它简单易用，适合大多数爬虫任务。
2. urllib：Python的标准库之一，包含了处理URL和发送HTTP请求的模块。
3. aiohttp：支持异步HTTP请求的库，适用于需要高效处理多个请求的情况。

解析库：

1. Beautiful Soup：用于解析HTML和XML文档的流行库，能够帮助您轻松提取数据。
2. lxml（xpath）：快速而高效的XML和HTML解析库，支持XPath，适用于处理大型或复杂的网页。
3. html5lib：另一个用于解析HTML5文档的库，它按照HTML5规范解析文档，适用于处理标准兼容性要求高的文档。
4. pyquery：基于jQuery选择器语法的库，能够方便地提取HTML中的元素。

工程化爬虫框架：

1. Scrapy：一个强大的开源爬虫框架，提供了全面的爬虫开发工具，包括HTTP请求、解析、数据存储等。它适用于大型和复杂的爬虫项目，具有很好的可扩展性和灵活性。
2. Splash：一个渲染服务，用于处理JavaScript渲染的网页。它通常与Scrapy等爬虫框架一起使用，以爬取动态网页内容。
3. Puppeteer：一个由Google维护的Node.js库，用于控制和操作浏览器。它适用于处理JavaScript渲染的网页，并可以用于爬取和自动化测试等任务。
4. Apache Nutch：一个开源的Web爬虫框架，旨在处理大规模的网页抓取任务，适用于搜索引擎和数据挖掘等应用。

这些库和框架提供了多种工具和功能，使您能够根据不同的爬虫需求选择合适的工具。Scrapy通常是一个非常强大且常用的工程化爬虫框架，适合大多数大规模和复杂的爬虫项目。但根据您的具体需求，您可能需要结合其他库和工具来完成特定的任务，例如处理JavaScript渲染的网页。

二、常见组合

常见组合：

1. requests + Beautiful Soup：这是一个常见的组合，用于爬取网页并解析其中的内容。Requests 用于发送 HTTP 请求，Beautiful Soup 用于解析 HTML。
2. requests + lxml：如果你需要更快的解析速度和更好的性能，可以将 requests 与 lxml 结合使用。
3. Scrapy：Scrapy 是一个强大的爬虫框架，它集成了请求和解析功能，还提供了其他有用的功能，如自动限速、数据存储等。
4. Selenium + BeautifulSoup/lxml：当需要处理JavaScript生成的内容时，可以使用Selenium来模拟浏览器操作，然后再使用Beautiful Soup或lxml来解析页面内容。
5. Splash + Beautiful Soup/lxml：Splash是一个JavaScript渲染服务，可以用于处理JavaScript渲染的页面，然后使用Beautiful Soup或lxml来解析页面。