Python爬虫库一览表

Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取分析存储

当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?

简单来说这段过程发生了以下四个步骤:

  • 查找域名对应的IP地址。

  • 向IP对应的服务器发送请求。

  • 服务器响应请求,发回网页内容。

  • 浏览器解析网页内容。


  • 那学习python爬虫,需要掌握哪些库呢?

    • urllib -网络库(stdlib)。

      扫描二维码关注公众号,回复: 1466173 查看本文章
    • requests -网络库。

    • grab – 网络库(基于pycurl)。

    • pycurl – 网络库(绑定libcurl)。

    • urllib3 – Python HTTP库,安全连接池、支持文件post、可用性高。

    • httplib2 – 网络库。

    • RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页。

    • MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。

    • mechanize -有状态、可编程的Web浏览库。

    • socket – 底层网络接口(stdlib)。

    • Unirest for Python – Unirest是一套可用于多种语言的轻量级的HTTP库。

    • hyper – Python的HTTP/2客户端。

    • PySocks – SocksiPy更新并积极维护的版本,包括错误修复和一些其他的特征。作为socket模块的直接替换。


    网络爬虫框架



    • 功能齐全的爬虫

      • grab – 网络爬虫框架(基于pycurl/multicur)。

      • scrapy – 网络爬虫框架(基于twisted),不支持Python3。

      • pyspider – 一个强大的爬虫系统。

      • cola – 一个分布式爬虫框架。

    • 其他

      • portia – 基于Scrapy的可视化爬虫。

      • restkit – Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源,并围绕它建立的对象。

      • demiurge – 基于PyQuery的爬虫微框架。


    HTML/XML解析器


    • 通用

      • lxml – C语言编写高效HTML/ XML处理库。支持XPath。

      • cssselect – 解析DOM树和CSS选择器。

      • pyquery – 解析DOM树和jQuery选择器。

      • BeautifulSoup – 低效HTML/ XML处理库,纯Python实现。

      • html5lib – 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上。

      • feedparser – 解析RSS/ATOM feeds。

      • MarkupSafe – 为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。

      • xmltodict – 一个可以让你在处理XML时感觉像在处理JSON一样的Python模块。

      • xhtml2pdf – 将HTML/CSS转换为PDF。

      • untangle – 轻松实现将XML文件转换为Python对象。

    • 清理

      • Bleach – 清理HTML(需要html5lib)。

      • sanitize – 为混乱的数据世界带来清明。

    文本处理

    用于解析和操作简单文本的库。

    • 通用

    • difflib – (Python标准库)帮助进行差异化比较。

    • Levenshtein – 快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。

    • fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

    • esmre – 正则表达式加速器。

    • ftfy – 自动整理Unicode文本,减少碎片化。

    自然语言处理

    处理人类语言问题的库。

    • NLTK -编写Python程序来处理人类语言数据的最好平台。

    • Pattern – Python的网络挖掘模块。他有自然语言处理工具,机器学习以及其它。

    • TextBlob – 为深入自然语言处理任务提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上发展的。

    • jieba – 中文分词工具。

    • SnowNLP – 中文文本处理库。

    • loso – 另一个中文分词库。

    浏览器自动化与仿真

    • selenium – 自动化真正的浏览器(Chrome浏览器,火狐浏览器,Opera浏览器,IE浏览器)。

    • Ghost.py – 对PyQt的webkit的封装(需要PyQT)。

    • Spynner – 对PyQt的webkit的封装(需要PyQT)。

    • Splinter – 通用API浏览器模拟器(selenium web驱动,Django客户端,Zope)。

    多重处理

    • threading – Python标准库的线程运行。对于I/O密集型任务很有效。对于CPU绑定的任务没用,因为python GIL。

    • multiprocessing – 标准的Python库运行多进程。

    • celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。

    • concurrent-futures – concurrent-futures 模块为调用异步执行提供了一个高层次的接口。

    异步

    异步网络编程库

    • asyncio – (在Python 3.4 +版本以上的 Python标准库)异步I/O,时间循环,协同程序和任务。

    • Twisted – 基于事件驱动的网络引擎框架。

    • Tornado – 一个网络框架和异步网络库。

    • pulsar – Python事件驱动的并发框架。

    • diesel – Python的基于绿色事件的I/O框架。

    • gevent – 一个使用greenlet 的基于协程的Python网络库。

    • eventlet – 有WSGI支持的异步框架。

    • Tomorrow – 异步代码的奇妙的修饰语法。

    队列

    • celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。

    • huey – 小型多线程任务队列。

    • mrq – Mr. Queue – 使用redis & Gevent 的Python分布式工作任务队列。

    • RQ – 基于Redis的轻量级任务队列管理器。

    • simpleq – 一个简单的,可无限扩展,基于Amazon SQS的队列。

    • python-gearman – Gearman的Python API。

    云计算

    • picloud – 云端执行Python代码。

    • dominoup.com – 云端执行R,Python和matlab代码


    网页内容提取

    提取网页内容的库。

    • HTML页面的文本和元数据

    • newspaper – 用Python进行新闻提取、文章提取和内容策展。

    • html2text – 将HTML转为Markdown格式文本。

    • python-goose – HTML内容/文章提取器。

    • lassie – 人性化的网页内容检索工具

    WebSocket

    用于WebSocket的库。

    • Crossbar – 开源的应用消息传递路由器(Python实现的用于Autobahn的WebSocket和WAMP)。

    • AutobahnPython – 提供了WebSocket协议和WAMP协议的Python实现并且开源。

    • WebSocket-for-Python – Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。

    DNS解析

    • dnsyo – 在全球超过1500个的DNS服务器上检查你的DNS。

    • pycares – c-ares的接口。c-ares是进行DNS请求和异步名称决议的C语言库。

    计算机视觉

    • OpenCV – 开源计算机视觉库。

    • SimpleCV – 用于照相机、图像处理、特征提取、格式转换的简介,可读性强的接口(基于OpenCV)。

    • mahotas – 快速计算机图像处理算法(完全使用 C++ 实现),完全基于 numpy 的数组作为它的数据类型。

    代理服务器

    • shadowsocks – 一个快速隧道代理,可帮你穿透防火墙(支持TCP和UDP,TFO,多用户和平滑重启,目的IP黑名单)。

    • tproxy – tproxy是一个简单的TCP路由代理(第7层),基于Gevent,用Python进行配置。



猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/weixin_40449300/article/details/80336028
今日推荐