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盘点总结Python爬虫常用库(附官方文档)

目录
  • 一、Requests - 构建HTTP请求
    • 示例代码:获取网页内容
  • 二、Beautiful Soup - 解析html和XML
    • 示例代码:提取网页标题
  • 三、Scrapy - 构建爬虫
    • 示例代码:创建爬虫项目
  • 四、Selenium - 自动化浏览器操作
    • 示例代码:模拟登录
  • 五、Scrapy-Selphpector - 数据提取工具
    • 示例代码:使用XPath提取数据
  • 六、PyQuery - 类似于jquery的解析库
    • 示例代码:选择元素和提取文本
  • 七、RoboBrowser - 自动化浏览器操作
    • 示例代码:填写表单并提交
  • 八、Requests-HTML - 网页解析
    • 示例代码:使用css选择器提取数据
  • 九、MechanicalSoup - 自动化浏览器操作
    • 示例代码:模拟登录
  • 总结

    一、Requests - 构建HTTP请求

    Requests库是python中用于发起HTTP请求的强大工具。提供了简洁的API,使得与Web服务器进行通信变得非常容易。

    官网地址:Requests官方文档

    github地址:Requests GitHub

    示例代码:获取网页内容

    import requests
    # 发送GET请求获取网页内容
    response = requests.get("https://www.example.com")
    # 打印响应内容
    print(response.text)

    二、Beautiful Soup - 解析HTML和XML

    获取网页内容后,通常需要从HTML或XML文档中提取数据。

    Beautiful Soup是一个强大的HTML和XML解析库,使解析和提取网页数据变得非常简单。

    官网地址:Beautiful Soup官方文档

    GitHub地址:Beautiful Soup GitHub

    示例代码:提取网页标题

    from bs4 import BeautifulSoup
    import requests
    # 发送GET请求获取网页内容
    response = requests.get("https://www.example.com")
    # 创建Beautiful Soup对象并解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取网页标题
    title = soup.title.string
    print("网页标题:", title)

    三、Scrapy - 构建爬虫

    当需要构建大规模的爬虫项目时,Scrapy是一个非常有用的工具。

    它是一个高级的网络爬虫框架,具有强大的功能和灵活性,用于构建和管理爬虫项目。

    官网地址:Scrapy官方文档

    GitHub地址:Scrapy GitHub

    示例代码:创建爬虫项目

    # 创建新的Scrapy项目
    scrapy startproject myproject
    # 创建爬虫
    cd myproject
    scrapy genspider myspider example.com

    四、Selenium - 自动化浏览器操作

    有些网站是使用JavaScript进行内容渲染,这时候需要模拟用户操作来获取数据。

    Selenium是一个自动化浏览器操作库,用于控制浏览器并执行操作。

    官网地址:Selenium官方文档

    GitHub地址:Seleni编程客栈um GitHub

    示例代码:模拟登录

    from selenium import webdriver
    # 创建一个Chrome浏览器实例
    driver = webdriver.Chrome()
    # 打开登录页面
    driver.get("https://www.example.com/login")
    # 输入用户名和密码并点击登录按钮
    username = driver.find_element_by_id("username")
    password = driver.find_element_by_id("password")
    login_button = driver.find_element_by_id("login-button")
    username.send_keys("your_username")
    password.send_keys("your_password")
    login_button.click()
    # 等待登录完成后获取数据
    # ...
    # 关闭浏览器
    driver.quit()

    五、Scrapy-Selector - 数据提取工具

    Scrapy中,Scrapy-Selector是一个用于选择和提取网页内容的工具,它支持XPath和CSS选择器。

    GitHub地址:Scrapy-Selector GitHub

    示例代码:使用XPath提取数据

    from scrapy.selector import Selector
    # 网页内容
    html = """
    <html>
        <body>
            <div id="content">
                <h1>Hello, World!</h1>
                <p>This is a sample paragraph.</p>
            </div>
        </body>
    </html>
    """
    # 创建Selector对象
    selector = Selector(text=html)
    # 使用XPath提取数据
    title = selector.xpath("//h1/text()").get()
    paragraph = selector.xpath("//p/text()").get()
    print("标题:", title)
    print("段落:", paragraph)

    六、PyQuery - 类似于jQuery的解析库

    PyQuery是一个类似于jQuery的库,用于解析和操作HTML文档。提供了一种简洁的方式来选择和操作HTML元素。

    GitHub地址:PyQuery GitHub

    示例代码:选择元素和提取文本

    from pyquery import PyQuery as pq
    # 网页内容
    html = """
    <html>
        <body>
            <div id="content">
                <h1>Hello, World!</h1>
                <p>This is a sample paragraph.</p>
            </div>
        </body>
    </html>
    """
    # 创建PyQuery对象
    doc = pq(html)
    # 选择元素并
    提取文本
    title = doc('h1').text()
    paragraph = doc('p').text()
    phpprint("标题:", title)
    print("段落:", paragraph)

    七、RoboBrowser - 自动化浏览器操作

    RoboBrowser是一个用于自动化浏览器操作的库,基于Beautiful Souprequests库。

    它可以用于处理Web表单、提交数据和执行登录等任务。

    GitHub地址:RoboBrowser GitHub

    示例代码:填写表单并提交

    from robobrowser import RoboBrowser
    # 创建RoboBrowser对象
    browser = RoboBrowser(parser="html.parser")
    # 打开登录页面
    browser.open("https://www.example.com/login")
    # 查找登录表单
    form = browser.get_form(action="/login")
    # 填写用户名和密码
    form['username'].value = "your_username"
    form['password'].value = "your_password"
    # 提交表单
    browser.submit_form(form)
    # 获取登录后的页面内容
    # ...

    八、Requests-HTML - 网页解析

    Requests-HTML是基于requests库的HTML解析库,允许轻松地从HTML文档中提取数据。支持XPath和CSS选择器,能够以一种简单的方式进行网页解析。

    GitHub地址:Requests-HTML GitHub

    示例代码:使用CSS选择器提取数据

    from requests_html import HTMLSession
    # 创建HTMLSession对象
    session = HTMLSession()
    # 发送GET请求获取网页内容
    response = session.get("https://www.example.com")
    # 使用CSS选择器提取数据
    title = response.html.find("h1", first=True).text
    paragraph = response.html.find("p", first=True).text
    print("标题:", title)
    print("段落:", paragraph)

    九、MechanicalSoup - 自动化浏览器操作

    MechanicalSoup是一个用于自动化浏览器操作的库,基于Beautiful Souprequests库。

    它可以用于处理Web表单、提交数据和执行登录等任务。

    GitHub地址:MechanicalSoup GitHub

    示例代码:模拟登录

    import mechanicalsoup
    # 创建Browser对象
    browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
    # 打开登录页面
    browser.open("https://www.example.com/login")
    # 填写用户名和密码
    br编程客栈owser.select_form()
    browser["username"] = "your_username"
    browser["password"] = "your_passpythonword"
    # 提交表单
    browser.submit_selected()
    # 获取登录后的页面内容
    # ...

    总结

    这些库是Python爬虫的有力工具,可以根据你的需求选择和组合使用它们。

    无论你是想进行简单的网页内容提取还是构建复杂的网络爬虫,这些库都能满足你的需求。

    注意,在进行爬虫活动时,一定要遵守网站的使用政策和法律法规,以确保合法合规。

    以上就是盘点总结Python爬虫常用库(附官方文档)的详细内容,更多关于Python爬虫库的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章!

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