A. python的爬蟲框架有哪些
實現爬蟲技術的編程環境有很多種，java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬蟲框架。分享給大家。
1.Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。
2.PySpider
pyspider 是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
5.Newspaper
Newspaper可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。
6、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
7.Grab
Grab是一個用於構建Web刮板的Python框架。藉助Grab，您可以構建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的5行腳本到處理數百萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。
B. python爬蟲用什麼框架
python爬蟲框架概述
爬蟲框架中比較好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 WEB 界面，寫爬蟲迅速，集成了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。Scrapy自定義程度高，比 PySpider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。
PySpider
PySpider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：
抓取、更新調度多站點的特定的頁面
需要對頁面進行結構化信息提取
靈活可擴展，穩定可監控
pyspider的設計基礎是：以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲
通過python腳本進行結構化信息的提取，follow鏈接調度抓取控制，實現最大的靈活性
通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態
抓取環模型成熟穩定，模塊間相互獨立，通過消息隊列連接，從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider的架構主要分為 scheler（調度器）, fetcher（抓取器）, processor（腳本執行）：
各個組件間使用消息隊列連接，除了scheler是單點的，fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制
任務由 scheler 發起調度，fetcher 抓取網頁內容， processor 執行預先編寫的python腳本，輸出結果或產生新的提鏈任務（發往 scheler），形成閉環。
每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析，使用框架API控制下一步抓取動作，通過設置回調控制解析動作。
Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網路爬蟲。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試
Scrapy主要包括了以下組件：
引擎(Scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
調度器(Scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL（抓取網頁的網址或者說是鏈接）的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址
下載器(Downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)
爬蟲(Spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面
項目管道(Pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後，將被發送到項目管道，並經過幾個特定的次序處理數據。
下載器中間件(Downloader Middlewares): 位於Scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
爬蟲中間件(Spider Middlewares): 介於Scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
調度中間件(Scheler Middewares): 介於Scrapy引擎和調度之間的中間件，從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。
Scrapy運行流程大概如下：
首先，引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用於接下來的抓取
引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器，下載器把資源下載下來，並封裝成應答包(Response)
然後，爬蟲解析Response
若是解析出實體（Item）,則交給實體管道進行進一步的處理。
若是解析出的是鏈接（URL）,則把URL交給Scheler等待抓取
C. python爬蟲必知必會的幾個工具包
爬蟲是學習python有趣途徑，同樣有強大的框架
python自帶的urllib其實使用起來有點麻煩，推薦你使用requests庫，這是一個非常強大，使用方便的庫，而且有全面的中文文檔，網上爬數據爬圖片都不在話下。
還有更高級的庫-scrapy庫。
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 其可以應用在數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。Scrapy 使用了 Twisted非同步網路庫來處理網路通訊。爬取網站數據，當然少不了正則模塊re，還有beautiful soup模塊
re模塊具有強大的處理字元串的能力，但是使用起來並不簡單，因為當你覺得可以使用正則表達式的時候，這本身就是一個問題，因為寫出一個正則表達式就是一個大問題。不過不用怕，在處理網站結構的數據時，有更強大的庫-beautiful soup
Beautiful Soup 是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫，擁有完善的中文文檔，提供了種類繁多的屬性和方法供你選擇，讓你解析網站數據更加的得心應手！
web後端框架django，flask
python在web開發方面也是多面手，既有大而全的框架django，又有小而精的框架flask。
雖說在web開發方面有許多框架，但是最常用的還是這兩種，如果你想做中方面的工作，學好這兩個框架就夠用了，而且，目前的python後端開發的招聘需求多半是要求會這兩個框架。
D. python爬蟲需要安裝哪些庫
一、 請求庫
1. requests
requests 類庫是第三方庫，比 Python 自帶的 urllib 類庫使用方便和
2. selenium
利用它執行瀏覽器動作，模擬操作。
3. chromedriver
安裝chromedriver來驅動chrome。
4. aiohttp
aiohttp是非同步請求庫，抓取數據時可以提升效率。
二、 解析庫
1. lxml
lxml是Python的一個解析庫，支持解析HTML和XML，支持XPath的解析方式，而且解析效率非常高。
2. beautifulsoup4
Beautiful Soup可以使用它更方便的從 HTML 文檔中提取數據。
3. pyquery
pyquery是一個網頁解析庫，採用類似jquery的語法來解析HTML文檔。
三、 存儲庫
1. mysql
2. mongodb
3. redis
四、 爬蟲框架scrapy
Scrapy 是一套非同步處理框架，純python實現的爬蟲框架，用來抓取網頁內容以及各種圖片
需要先安裝scrapy基本依賴庫，比如lxml、pyOpenSSL、Twisted
E. 用Python寫爬蟲，用什麼方式，框架比較好
如果需要爬取的內容不是很多，可以使用網路庫urllib+requestsHTML解析庫BeautifulSoup4配合編碼分析庫chardet完成爬取網站內容。如果需要爬取的內容比較多，但爬取內容是靜態，可以使用Scrapy爬蟲框架編寫爬蟲bot，Scrapy框架能夠比上面方法更高效的並行爬取網站內容。如果爬取的內容是動態生成的，可以使用Scrapy框架搭配scrapy-splash中間件或是phamtomJS抓取內容。
F. python爬蟲框架哪個好用
說實話感覺大同小異。各有優缺點吧~
常見python爬蟲框架
1)Scrapy:很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取（比如可以明確獲知url pattern的情況）。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。
2)Crawley: 高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等
3)Portia:可視化爬取網頁內容
4)newspaper:提取新聞、文章以及內容分析
5)python-goose:java寫的文章提取工具
6)Beautiful Soup:名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。缺點：不能載入JS。
7)mechanize:優點：可以載入JS。缺點：文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。
8)selenium:這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。
9)cola:一個分布式爬蟲框架。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。
資料來源：網頁鏈接
希望我的回答對你有幫助~
G. Python的爬蟲框架有哪些
向大家推薦十個Python爬蟲框架。
1、Scrapy：Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders)，對智能處理爬取數據提供了內置支持。
2、Crawley：高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
3、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
4、newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感，使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。
5、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
6、Beautiful Soup：名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。
7、mechanize：它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點，比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件，可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅動以及與Python的對接，Python進行後期的處理。
9、cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。
10、PySpider：一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫，分布式架構，支持多種資料庫後端，強大的WebUI支持腳本編輯器，任務監視器，項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。
以上就是分享的Python爬蟲一般用的十大主流框架。這些框架的優缺點都不同，大家在使用的時候，可以根據具體場景選擇合適的框架。
H. 最高效的python爬蟲框架有幾個
1、Scrapy：Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders)，對智能處理爬取數據提供了內置支持。
2、Crawley：高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
3、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
4、newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感，使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。
5、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
6、Beautiful Soup：名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。
7、mechanize：它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點，比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件，可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅動以及與Python的對接，Python進行後期的處理。
9、cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。
10、PySpider：一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫，分布式架構，支持多種資料庫後端，強大的WebUI支持腳本編輯器，任務監視器，項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。
I. Python什麼爬蟲庫好用
aiohttp：是純粹的非同步框架，同時支持HTTP客戶端和服務端，可以快速實現非同步爬蟲，並且其中的aiohttp解決了requests的一個痛點，它可以輕松實現自動轉碼，對於中文編碼就很方便了。
asks：Python自帶一個非同步的標准庫asyncio，但這個庫很多人覺得並不好用，而裡面的ask則是封裝了curio和trio的一個http請求庫。用起來和
Requests 90%相似，新手也可以很快上手。
vibora：號稱是現在最快的非同步請求框架，跑分是最快的。寫爬蟲、寫伺服器響應都可以用。但這個項目一直在重構，現在頁面上還掛著項目正在重構的警告，使用需謹慎。
Pyppeteer：是非同步無頭瀏覽器，從跑分來看比Selenium+webdriver快，使用方式是最接近於瀏覽器的自身的設計介面的。它本身是來自
Google維護的puppeteer，但是按照Python社區的梗，作者進行了封裝並且把名字中的u改成了y。
下面為大家介紹一下框架：
Grab：是很流行的漸進式框架，Grab可以說是爬蟲界的漸進式框架，又十分簡單的用法，封裝的也很好，是基於生成器非同步的設計。
botflow：概念很新穎，定位成了處理數據工作流的框架，可以用來爬蟲、機器學習、量化交易等等。
ruia：比較接近Scrapy的使用方式，非同步設計。
J. Python有哪些常見的，好用的爬蟲框架
網路爬蟲的抓取策略有很多種，按照系統結構和實現技術，大致可以分為以下幾種：通用網路爬蟲（GeneralPurposeWebCrawler）、聚焦網路爬蟲（FocusedWebCrawler）、增量式網路爬蟲（IncrementalWebCrawler）、深層網路爬蟲（DeepWebCrawler）。
增量式網路爬蟲是指對已下載網頁採取增量式更新和只爬行新產生的或者已經發生變化網頁的爬蟲，它能夠在一定程度上保證所爬行的頁面是盡可能新的頁面。
一般網路爬蟲的爬行范圍和數量很大，爬行速度和存儲空間要求很高，爬行頁面的順序也比較低。同時，由於需要刷新的頁面太多，通常採用並行工作，但刷新一頁需要很長時間。
聚焦網路爬蟲是指選擇性地爬行與預定義主題相關的網路爬蟲。與普通網路爬蟲相比，聚焦爬蟲只需爬行與主題相關的網頁，大大節省了硬體和網路資源，保存的網頁也因數量少而更新快，還能很好地滿足一些特定人群對特定領域信息的需求。
DeepWeb爬蟲，也就是深層網頁爬蟲，在深層網頁容量是表層網頁的數百倍，是互聯網上最大、發展最快的新信息資源。