使用Python爬虫的2大原因和6大常用库

爬虫其实就是请求http、解析网页、存储数据的过程，并非高深的技术，但凡是编程语言都能做，连Excel VBA都可以实现爬虫，但Python爬虫的使用频率最高、场景最广。

这可不仅仅是因为Python有众多爬虫和数据处理库，还有一个更直接的原因是Python足够简单。

Python作为解释型语言，不需要编译就可以运行，而且采用动态类型，灵活赋值，同样的功能实现，代码量比Java、C++少很多。

而且Python既可以面向对象也可以面向过程编程，这样就简化了爬虫脚本编写的难度，即使新手也可以快速入门。

比如一个简单网页请求和解析任务，Python只需要7行代码，Java则需要20行。

python实现：

requests.get用于请求http服务，soup.find_all用于解析html

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
print(links)

Java实现：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import java.io.IOException;

publicclass JavaCrawler {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "https://example.com";
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            Elements links = doc.select("a[href]");
            for (Element link : links) {
                System.out.println(link.attr("href"));
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

当然python的第三方库生态也为Python爬虫提供了诸多便利，比如requests、bs4、scrapy。

这些库将爬虫技术进行了高级封装，提供了便捷的api接口，原来需要几十行代码解决的问题，现在只需要一行就可以搞定。

这里介绍6个最常用的爬虫库，掌握后基本可以解决95%以上的爬虫任务。

requests

不用多说，requests 是 Python 中一个非常流行的第三方库，用于发送各种 HTTP 请求。它简化了 HTTP 请求的发送过程，使得从网页获取数据变得非常简单和直观。

requests 库提供了丰富的功能和灵活性，支持多种请求类型（如 GET、POST、PUT、DELETE 等），可以发送带有参数、头信息、文件等的请求，并且能够处理复杂的响应内容（如 JSON、XML 等）。

urllib3

urllib3 是 Python内置网页请求库，类似于requests库，主要用于发送HTTP请求和处理HTTP响应。它建立在Python标准库的urllib模块之上，但提供了更高级别、更健壮的API。

urllib3可以用于处理简单身份验证、cookie 和代理等复杂任务。

BeautifulSoup

BeautifulSoup是最常用的Python网页解析库之一，可将 HTML 和 XML 文档解析为树形结构，能更方便地识别和提取数据。

此外，你还可以设置 BeautifulSoup 扫描整个解析页面，识别所有重复的数据（例如，查找文档中的所有链接），只需几行代码就能自动检测特殊字符等编码。

lxml

lxml也是网页解析库，主要用于处理XML和HTML文档。它提供了丰富的API，可以轻松地读取、解析、创建和修改XML和HTML文档。

Scrapy

Scrapy是一个流行的高级爬虫框架，可快速高效地抓取网站并从其页面中提取结构化数据。

由于 Scrapy 主要用于构建复杂的爬虫项目，并且它通常与项目文件结构一起使用。

Scrapy 不仅仅是一个库，还可以用于各种任务，包括监控、自动测试和数据挖掘。

Selenium

Selenium 是一款基于浏览器地自动化程序库，可以抓取网页数据。它能在 JavaScript 渲染的网页上高效运行，这在其他 Python 库中并不多见。

在开始使用 Python 处理 Selenium 之前，需要先使用 Selenium Web 驱动程序创建功能测试用例。

Selenium 库能很好地与任何浏览器（如 Firefox、Chrome、IE 等）配合进行测试，比如表单提交、自动登录、数据添加/删除和警报处理等。

其实除了Python这样编程语言实现爬虫之外，还有其他无代码爬虫工具可以使用。

八爪鱼爬虫

八爪鱼是一款简单方便的桌面端爬虫软件，主打可视化操作，即使是没有任何编程基础的用户也能轻松上手。

八爪鱼支持多种数据类型采集，包括文本、图片、表格等，并提供强大的自定义功能，能够满足不同用户需求。此外，八爪鱼爬虫支持将采集到的数据导出为多种格式，方便后续分析处理。

使用和下载（也可以点击阅读原文获取）：

https://affiliate.bazhuayu.com/zwjzht

亮数据爬虫

亮数据则是专门用于复杂网页数据采集的工具，可以搞定反爬、动态页面，比如它的Web Scraper IDE、亮数据浏览器、SERP API等，能够自动化地从网站上抓取所需数据，无需分析目标平台的接口，直接使用亮数据提供的方案即可安全稳定地获取数据。

而且亮数据有个很强大的功能：Scraper APIs，你可以理解成一种爬虫接口，它帮你绕开了IP限制、验证码、加密等问题，无需编写任何的反爬机制处理、动态网页处理代码，后续也无需任何维护，就可以“一键”获取Tiktok、Amazon、Linkedin、Github、Instagram等全球各大主流网站数据。

web直接使用：

https://get.brightdata.com/webscra

Web Scraper

Web Scraper是一款轻便易用的浏览器扩展插件，用户无需安装额外的软件，即可在Chrome浏览器中进行爬虫。插件支持多种数据类型采集，并可将采集到的数据导出为多种格式。

无论是Python库还是爬虫软件，都能实现数据采集任务，可以选择适合自己的。当然记得在使用这些工具时，一定要遵守相关网站的爬虫政策和法律法规。