小编收集了一些较为高效的Python爬虫框架。分享给大家。
Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。
项目地址:https://scrapy.org/
pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统,能在浏览器界面上进行脚本的编写,功能的调度和爬取结果的实时查看,后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储,还能定时设置任务与任务优先级等。
项目地址:https://github.com/binux/pyspider
Crawley可以高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等。
项目地址:http://project.crawley-cloud.com/
Portia是一个开源可视化爬虫工具,可让您在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释您感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。
项目地址:https://github.com/scrapinghub/portia
Newspaper可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程,支持10多种语言等。
项目地址:https://github.com/codelucas/newspaper
Beautiful Soup 是一个可以从html或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。
项目地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/
Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab,您可以构建各种复杂的网页抓取工具,从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容,例如与HTML文档的dom树进行交互。
项目地址:http://docs.grablib.org/en/latest/#grab-spider-user-manual
Cola是一个分布式的爬虫框架,对于用户来说,只需编写几个特定的函数,而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上,整个过程对用户是透明的。
项目地址:https://github.com/chineking/cola
从爬虫的攻防角度来讲,最简单的爬虫,是几乎所有服务端、客户端编程语言都支持的http请求,只要向目标页面的url发起一个http get请求,即可获得到浏览器加载这个页面时的完整html文档,这被我们称之为“同步页”。
数据收集的一种是方式是通过上报API进行自身平台用户交互情况的捕获,还有一种手段是通过开发爬虫程序,爬取竞品平台的数据,后面就重点说下爬虫的应用场景和实践中会遇到的问题和反反爬虫的一些套路与技巧。
网络爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。是互联网爬虫,蜘蛛,数据采集器,网页解析器的汇总,下面介绍各语言实现网络爬虫的开源框架
PhantomJS无界面的浏览器:认识PhantomJS、网站模拟登录豆瓣网、动态页面模拟点击(unittest -python测试模块)、执行JavaScript代码、模拟最新无界面浏览器...
网络爬虫在数据采集方面有好的优势,比如采集速度快,比人来操作可能要快一千倍一万倍都不止;方便将获取的数据进行相关的清洗加工以及储存工作;代码可重复使用,或者说是一劳永逸。
每个网站主页是网站资源的入口,当重定向发生在网站主页时,如果不能正确处理就很有可能会错失这整个网站的内容。 笔者编写的爬虫在爬取网页时遇到了三种重定向的情况。
之前由于公司项目需要,采集过google地图数据,还有一些大型网站数据。 有小部分网站的防范措施比较弱,可以伪装下IP,修改X-Forwarded-for(貌似这么拼。。。)即可绕过。ser agent 伪装和轮换 ,使用代理 ip 和轮换
在爬网站时,发现网站做了百度云加速,每次访问首页时要求输入验证码,才能打开网站首页。经过分析网站,发现如果你拿到一个当期可用的Cooikes后,你就可以一直爬数据,且并不会触发百度验证输入
完整的反爬体系有三大部分工作要做:感知识别、策略分析、监控封禁。数据支撑:爬虫指纹、设备指纹、风险UA、IP库等,不同端指纹的mapping等。
node.js是一款基于google的V8引擎开发javascript运行环境。在高性能的V8引擎以及事件驱动的单线程异步非阻塞运行模型的支持下,node.js实现的web服务可以在没有Nginx的http服务器做反向代理的情况下实现很高的业务并发量。
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