网页数据抓取软件(运用这些很棒的Python爬虫工具来获取你需要的数据)

　　网页数据抓取软件(运用这些很棒的Python爬虫工具来获取你需要的数据)

　　使用这些很棒的 Python 爬虫工具来获取您需要的数据。

　　在理想情况下，您需要的所有数据都将以公开且记录良好的格式清楚地呈现，您可以在任何需要的地方轻松下载和使用。

　　然而，在现实世界中，数据是杂乱无章的，很少按照您需要的方式打包，或者经常过时。通常，您需要的信息隐藏在 网站 中。 网站 比一些清楚而巧妙地呈现数据的 网站 少得多。抓取、处理数据、排序数据是获取整个 网站 结构映射 网站 拓扑以采集数据所必需的活动，这些活动可以以 网站 格式存储或存储在专有数据库。

　　也许在不久的将来，您将需要通过挖掘来获取一些您需要的数据，尽管您几乎可以肯定需要进行一些编程才能正确处理。你做什么取决于你，但我发现 Python 社区是一个很好的工具、框架和文档提供者，可以帮助你从 网站 获取数据。

　　在我们继续之前，这里有一个小要求：请在做某事之前三思而后行，请耐心等待。爬取这个东西并不简单。不要 网站 爬下来，只是复制它并将其他人的工作视为自己的（当然，未经许可）。请注意版权和许可，以及哪些标准适用于您抓取的内容。尊重 robots.txt 文件。不要过于频繁地定位 网站，这会导致真正的访问者遇到困难。

　　考虑到这些注意事项，这里有一些很棒的 Python 网站抓取工具，您可以使用它们来获取所需的数据。

　　蜘蛛

　　让我们从 pyspider 开始。这是一个带有网络界面的网络爬虫，可以轻松跟踪多个爬虫。它具有可扩展性并支持多个后端数据库和消息队列。它还具有一些方便的功能，从优先级排序到重新访问失败的爬网页面，以及按时间顺序进行爬网和其他功能。 Pyspider同时支持Python 2和Python 3。为了实现更快的爬取，可以在分布式环境中使用多个爬虫一次爬取。

　　Pyspyder 的基本用法很好，包括简单的代码片段。您可以通过查看在线示例来体验用户界面。它在 Apache 2 许可下开源，Pyspyder 仍在 GitHub 上积极开发。

　　机械汤

　　是一个基于极受欢迎且用途广泛的HTML解析库Beautiful Soup的爬虫库。如果您的爬虫需要相当简单，但需要检查一些复选框或输入一些文本，并且您不想为此任务编写单独的爬虫，那么这可能是一个值得考虑的选项。

　　MechanicalSoup 在 MIT 许可下开源。有关更多用法，请参阅 GitHub 上项目的 example.py 文件。不幸的是，到目前为止，这个项目还没有一个好的文档。

　　刮擦

　　Scrapy 是一个具有积极社区支持的抓取框架，您可以在其中构建自己的抓取工具。除了抓取和解析工具之外，它还可以轻松地以 JSON 或 CSV 等格式输出采集到的数据，并将其存储在您选择的后端数据库中。它还具有许多用于任务的内置扩展，例如 cookie 处理、代理欺骗、限制爬取深度等，以及构建您自己的附加 API。

　　要了解 Scrapy，您可以查看或访问它的许多资源，包括 IRC 频道、Reddit subreddit 以及它们后面的 StackOverflow 标签。 Scrapy 的代码是在 3-sentence BSD 许可下开源的，你可以在 GitHub 上找到它们。

　　如果您完全不熟悉编程，我们提供了一个易于使用的可视化界面。提供了托管版本。

　　其他 Cola 称自己为“高级分布式爬虫框架”，如果您正在寻找 Python 2 解决方案，这可能会满足您的需求，但请注意，它已经两年多没有更新了。

　　Demiurge 是另一个值得考虑的潜在候选者，它同时支持 Python 2 和 Python 3，尽管该项目的开发速度很慢。

　　如果您要解析一些 RSS 和 Atom 数据，Feedparser 可能是一个有用的项目。

　　Lassie 可以轻松地从 网站 中检索描述、标题、关键词 或图像等基本内容。

　　RoboBrowser 是另一个基于 Python 2 或 Python 3 的简单库，具有按钮单击和表格填充的基本功能。虽然好久没更新了，但还是不错的选择。

　　这远非一个完整的列表，当然，如果您是一名编程专家，您可以选择采用自己的方法而不是使用这些框架之一。或者您找到用另一种语言编写的替代方案。例如，Python 程序员可能更喜欢 Selenium，它可以在不使用实际浏览器的情况下进行爬网。如果您有最喜欢的抓取和挖掘工具，请在下面的评论中告诉我们。

　　（标题图片：。由 Rikki Endsley 修改。）

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