一些常见的爬虫库
一些常见的爬虫库,并按功能和用途进行分类:
通用爬虫库:
- Beautiful Soup:用于解析HTML和XML文档,方便地提取数据。
- Requests:用于HTTP请求,获取网页内容。
- Scrapy:一个强大的爬虫框架,提供了完整的爬虫工作流程控制。
- Selenium:自动化浏览器工具,用于处理JavaScript渲染的网页。
- PyQuery:类似于jQuery的库,用于解析HTML文档并提取数据。
数据解析和处理库:
- Pandas:用于数据处理和分析,可以轻松处理和清洗爬取的数据。
- Numpy:用于高性能数值计算,常用于数据处理。
- json:用于处理JSON数据格式。
- re:正则表达式库,用于文本数据的模式匹配和提取。
存储和数据库库:
- SQLite:轻量级嵌入式数据库,适合小规模数据存储。
- MySQL / PostgreSQL:常用的关系型数据库,用于存储结构化数据。
- MongoDB:面向文档的NoSQL数据库,适用于非结构化或半结构化数据。
- Redis:键值存储数据库,用于缓存和快速数据检索。
并发和异步库:
- asyncio:Python的异步I/O库,用于处理并发任务。
- aiohttp:用于异步HTTP请求的库,适用于高并发爬虫。
- multiprocessing:用于多进程处理,提高爬虫效率。
反反爬虫和代理库:
- Scrapy Middleware:Scrapy框架内置的反反爬虫中间件。
- ProxyPool:代理IP池管理库,用于匿名访问网站以避免IP封锁。
- User-Agent池:随机生成User-Agent头部以伪装爬虫。
其他工具和库:
- Faker:生成虚假数据,用于测试和填充数据库。
- Robots.txt解析库:用于解析robots.txt文件,遵守网站爬取规则。
- Splash:JavaScript渲染服务,可与Scrapy等结合使用以处理动态网页。
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