開源爬蟲框架的優缺點是什麼？

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1.scrapy：是乙個為了捕捉最佳資料並提取資料的結構資料而編寫的應用框架，可以應用於包括資料探勘、資訊處理或歷史資料儲存在內的一系列程式中，並且可以通過這個框架輕鬆爬下各種資訊資料。

2. Pyspider：是用python實現的一款功能強大的網路爬蟲系統，可以在瀏覽器介面編寫指令碼，實時排程功能並檢視爬蟲結果，使用後端常用的資料庫來儲存爬蟲結構，還可以定期設定任務和任務優先順序。

4. Portia：它是乙個開源的視覺化爬蟲工具，允許你在沒有任何程式設計知識的情況下進行抓取，只需注釋你感興趣的頁面，並建立乙個爬蟲來從相似的頁面抓取資料。

6.Beautiful Soup：是乙個Python庫，可以從HTML或XML檔案中提取資料，可以通過自己喜歡的轉換器實現習慣的文件導航、查詢、修改文件; 同時，它可以為您節省數小時甚至數天的工作時間。

7. Grab：是乙個用於建立網頁抓取工具的 Python 框架，借助 Grab，您可以建立各種複雜的網頁抓取工具，從簡單的五行指令碼到處理數萬個網頁的複雜非同步抓取工具。 Grab 提供了乙個 API，用於執行網路請求和處理接收到的內容。

8. COLA：是乙個分布式爬蟲框架，對於使用者來說，只需要編寫幾個具體的功能，不用關注分布式操作的細節，任務就會自動分發到多台機器上，整個過程對使用者是透明的。

它很有名，整合了一些常用的爬蟲需求。 缺點： 無法載入 js。

scrapy。

beautiful soup。它很有名，整合了一些常用的爬蟲需求。 缺點： 無法載入 js。

scrapy。看起來像乙個強大的爬蟲框架，可以滿足簡單頁面抓取的需求（例如，當可以明確知道 URL 模式時）。 這個框架可以很容易地爬下亞馬遜列表等資料。

但對於稍微複雜的頁面，比如微博的頁面資訊，這個框架並不能滿足需求。

mechanize。優點：可以載入JS。 缺點： 文件嚴重缺失。 然而，通過官方的例子和人肉嘗試的方法，它仍然勉強可用。

selenium。這是乙個呼叫瀏覽器的驅動程式，通過這個庫可以直接呼叫瀏覽器來完成某些操作，比如輸入驗證碼。

cola。分布式爬網程式框架。 專案整體設計有點差，模組間耦合度高，但值得學習。

以下是我的一些實踐經驗：

對於簡單的需求，例如具有固定模式的資訊，可以做任何事情。

對於比較複雜的需求，比如抓取動態頁面、涉及狀態轉換、涉及反爬蟲機制、涉及高併發等，在這種情況下很難找到滿足需求的庫，很多東西只能自己寫。

至於題主提到的：

另外，與直接使用內建庫相比，使用現有的 Python 爬蟲框架有什麼優勢？ 因為python本身編寫爬蟲已經非常簡單了。

第三方庫可以做內建庫不能或難以做到的事情，僅此而已。 另外，爬蟲並不簡單，它完全取決於需求，與python無關。

scrapy：是乙個為抓取資料和提取結構資料而編寫的應用程式框架。 它可以應用於一系列程式，包括資料探勘、資訊處理或歷史資料的儲存; 這個框架可以很容易地爬下亞馬遜列表等資料。

PySpider：是用python實現的一款功能強大的網路爬蟲系統，可以在瀏覽器介面編寫指令碼，實時排程功能並檢視抓取結果，使用後台常用的資料庫來儲存爬蟲結果，還可以定期設定任務和任務優先順序。

Portia：是一款開源的視覺化抓取工具，讓你無需任何程式設計知識即可抓取**，只需對你感興趣的頁面進行註解，Portia就會建立乙個爬蟲，從相似的頁面中提取資料。

Beautiful Soup：是乙個 Python 庫，可以從 HTML 或 XML 檔案中提取資料，它可以通過在您喜歡的轉換器中導航、查詢和修改文件來幫助您節省數小時甚至數天的工作時間。

主流爬蟲框架通常由以下部分組成：

種子 URL 庫用作 Web 爬網程式的入口點，用於標識爬網程式應從何處開始執行並指示資料。

2.資料裝置：不同的資料型別需要不同的方法。 主流的爬蟲框架為不同的資源提供了多種資料工具，如靜態網頁、動態網頁、ftp使用者等。

3.過濾器：對於已經被抓取的網址，智慧型爬蟲需要對其進行過濾，以提高爬蟲的整體效率。 常用的過濾器有基於集合的過濾器、基於布盧姆的過濾器等。

4.程序排程器：對爬蟲程序進行合理的排程，也可以提高爬蟲的整體效率。

在程序排程器中，通常會提供深度優先爬網、廣度優先爬網、自定義爬網等爬蟲策略。 同時提供單執行緒、多執行緒等多種爬取方式。

設計框架的目的是統一爬蟲流程，抽象常用功能，減少重複工作。 設計網路爬蟲框架需要哪些元件？ 下面IPEide全球IP就給大家介紹一下。

爬蟲框架需要處理大量的URL，我們需要設計乙個佇列來儲存所有需要處理的URL，這種先進先出的資料結構非常適合這個需求。 將所有待處理的 URL 儲存在待處理的佇列中，每取出乙個 URL，佇列中就會少乙個。 我們知道有些 URL 會有反爬蟲策略，所以我們需要對這些請求做一些特殊的設定，這樣才能對 URL 進行封裝，並從請求中提取出來。

如果沒有頁面，就得寫乙個網路請求控制代碼，這無疑對每個URL都是一樣的。 所以在框架設計中我們只是新增它，至於用什麼庫**，你可以用httpclient或者okhttp，在這篇文章中我們用了乙個超輕量級的網路請求庫oh-my-request（是的，就是你做的）。 乙個好的框架設計將使這個元件可替換，並提供乙個預設的框架。

我們在開發 Web 應用時使用的爬蟲排程器、排程器和控制器是乙個類似的概念，用於在 ** 機器和解析器之間做流處理。 解析器可以解析更多的URL並傳送給排程器，排程器又將它們傳輸到**裝置，以便元件可以有序地工作。

我們知道，當乙個頁面完成時，它是 HTML 的 DOM 字串表示，但是我們還需要提取我們真正需要的資料，而之前的做法是通過 STRING API 或正規表示式在 DOM 中搜尋，這是非常麻煩的，框架應該提供一種合理、通用、方便的方式來幫助使用者完成資料的提取。 一種常見的方法是通過 XPATH 或 CSS 選擇器從 DOM 中提取，學習此技能幾乎適用於所有爬蟲框架。

資料處理，在普通爬蟲中，網頁解析器和資料處理器結合在一起，解析後立即對資料進行處理。 在標準化的爬蟲中，他們應該做自己的事情，我們首先通過解析器解析所需的資料，這些資料可以封裝到物件中。 然後將其傳遞給資料處理者，資料處理者可以將資料儲存在資料庫中或通過介面將其傳送給Wang。

scrapy：乙個應用程式框架，用於爬取 ** 資料並提取結構資料。 它用於一系列程式，例如資料探勘，資訊處理或儲存歷史資料。 它是乙個非常強大的爬蟲框架，可以滿足簡單頁面抓取的需求。

Portia：乙個開源的視覺化爬蟲工具，允許使用者在沒有任何程式設計知識的情況下進行爬行，只需注釋他們感興趣的頁面，並建立乙個爬蟲從相似的頁面中提取資料。

python-goose：可以提取的資訊包含文章的正文、文章的主要內容、文章中嵌入的任何 YouTube vimeo、元描述、元標籤。

美湯：很有名，融合了一些常用的爬蟲需求。 可以從 HTML 或 XML 檔案中提取資料的 Python 庫。