本文介绍: 一些常见爬虫库,并按功能和用途进行分类:通用爬虫库:数据解析处理库:存储数据库库:并发异步库:反反爬虫和代理库:其他工具和库:

一些常见爬虫库,并按功能和用途进行分类

通用爬虫库:

  1. Beautiful Soup用于解析HTML和XML文档,方便地提取数据。
  2. Requests用于HTTP请求获取网页内容
  3. Scrapy一个强大的爬虫框架,提供了完整爬虫工作流程控制
  4. Selenium自动化浏览器工具用于处理JavaScript渲染网页
  5. PyQuery:类似于jQuery的库,用于解析HTML文档并提取数据。

数据解析处理库:

  1. Pandas用于数据处理分析可以轻松处理和清洗爬取数据
  2. Numpy用于高性能数值计算,常用于数据处理
  3. json:用于处理JSON数据格式
  4. re正则表达式库,用于文本数据模式匹配提取

存储数据库库:

  1. SQLite轻量级嵌入式数据库,适合小规模数据存储
  2. MySQL / PostgreSQL:常用的关系数据库,用于存储结构化数据
  3. MongoDB面向文档的NoSQL数据库,适用于非结构化或半结构化数据
  4. Redis键值存储数据库,用于缓存快速数据检索

并发异步库:

  1. asyncio:Python异步I/O库,用于处理并发任务
  2. aiohttp:用于异步HTTP请求的库,适用于高并发爬虫
  3. multiprocessing:用于多进程处理提高爬虫效率

反爬虫和代理库:

  1. Scrapy Middleware:Scrapy框架内置的反反爬中间件
  2. ProxyPool代理IP池管理库,用于匿名访问网站以避免IP封锁。
  3. User-Agent池随机生成User-Agent头部以伪装爬虫

其他工具和库:

  1. Faker生成虚假数据,用于测试填充数据库
  2. Robots.txt解析:用于解析robots.txt文件,遵守网站爬取规则
  3. Splash:JavaScript渲染服务,可与Scrapy结合使用处理动态网页

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_52236586/article/details/134758785

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