Python下的爬虫库--强烈推荐掌握的解析类

　　Python下的爬虫库--强烈推荐掌握的解析类

　　Python下的采集器库通常分为3类。

　　抢劫班

　　urllib（Python 3)，这是Python随附的一个库，可以模拟浏览器请求并获取响应以进行分析。它提供了大量的请求方法，支持各种参数，例如Cookie，标头和许多采集器。该库基本上是基于该库构建的，因此建议对其进行学习，因为一些罕见的问题需要通过底层方法来解决。

　　基于urllib的请求，但更加方便和易于使用。强烈建议您精通。

　　分析课

　　re：官方的正则表达式库，不仅用于学习爬虫，而且还用于其他字符串处理或自然语言处理，这是一个不能被绕过的库，强烈建议您掌握它。

　　BeautifulSoup：易于使用，易于使用，建议掌握。通过选择器选择页面元素，然后获取相应的内容。

　　lxml：使用

　　lxml.etree

　　转换字符串后，我们可以使用XPath表达式来解析网页，这是最终的建议。 XPath对网页解析的支持非常强大且易于使用。它最初是为XML元素选择而设计的，但它也支持HTML。

　　pyquery：另一个强大的解析库，如果您有兴趣，可以学习它。

　　综合课

　　selenium：WYSIWYG采集器，它集成了搜寻和解析的两个功能，提供了一站式解决方案。许多动态网页不容易直接通过请求进行抓取和抓取。例如，某些URL附带加密的随机数。这些算法不容易破解。在这种情况下，只能通过直接访问URL，模拟登录等方式来请求它们。页面源代码，直接从页面元素中解析内容。在这种情况下，硒是最佳选择。但是Selenium最初是为测试而设计的。强烈推荐。

　　scrapy：另一个采集器工件，适合于搜寻大量页面，甚至为分布式采集器提供了良好的支持。强烈推荐。

　　这些是我个人经常使用的库，但是还有许多其他值得学习的工具。例如，Splash还支持对动态网页的爬网； Appium可以帮助我们抓取App的内容； Charles可以帮助我们捕获数据包，无论是移动网页还是PC网页，都有很好的支持； pyspider也是一个全面的框架； MySQL（pymysql），MongoDB（pymongo），一旦捕获到数据就必须将其存储，并且无法绕过数据库。

　　掌握了以上内容之后，基本上大部分的采集器任务都不会困扰您！

　　您也可以关注我的头条帐户或个人博客，进行一些爬行动物共享。计数孔：