python的爬虫框架有哪些

1Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中

2pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

3Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等

4Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

还有很多，比如Newspaper，Grab，Cola等等

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爬虫就是能够自动访问互联网并将网站内容下载下来的的程序或脚本，类似一个机器人，能把别人网站的信息弄到自己的电脑上，再做一些过滤，筛选，归纳，整理，排序等等。

网络爬虫能做什么：数据采集。

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

扩展资料：

网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。 实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的  。

通用网络爬虫

通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为门户站点搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。 由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。 这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。 虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值 。

通用网络爬虫的结构大致可以分为页面爬行模块 、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL 队列、初始 URL 集合几个部分。为提高工作效率，通用网络爬虫会采取一定的爬行策略。 常用的爬行策略有：深度优先策略、广度优先策略   。

1) 深度优先策略：其基本方法是按照深度由低到高的顺序，依次访问下一级网页链接，直到不能再深入为止。 爬虫在完成一个爬行分支后返回到上一链接节点进一步搜索其它链接。 当所有链接遍历完后，爬行任务结束。 这种策略比较适合垂直搜索或站内搜索， 但爬行页面内容层次较深的站点时会造成资源的巨大浪费 。

2) 广度优先策略：此策略按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。 这种策略能够有效控制页面的爬行深度，避免遇到一个无穷深层分支时无法结束爬行的问题，实现方便，无需存储大量中间节点，不足之处在于需较长时间才能爬行到目录层次较深的页面。

聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫（Focused Crawler），又称主题网络爬虫（Topical Crawler），是指选择性地爬行那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。 和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬行与主题相关的页面，极大地节省了硬件和网络资源，保存的页面也由于数量少而更新快，还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求  。

聚焦网络爬虫和通用网络爬虫相比，增加了链接评价模块以及内容评价模块。聚焦爬虫爬行策略实现的关键是评价页面内容和链接的重要性，不同的方法计算出的重要性不同，由此导致链接的访问顺序也不同 。

增量式网络爬虫

增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是 指 对 已 下 载 网 页 采 取 增 量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化网页的爬虫，它能够在一定程度上保证所爬行的页面是尽可能新的页面。 和周期性爬行和刷新页面的网络爬虫相比，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或发生更新的页面 ，并不重新下载没有发生变化的页面，可有效减少数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时间和空间上的耗费，但是增加了爬行算法的复杂度和实现难度。增量式网络爬虫的体系结构[包含爬行模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬行 URL 集以及本地页面URL 集  。

增量式爬虫有两个目标：保持本地页面集中存储的页面为最新页面和提高本地页面集中页面的质量。 为实现第一个目标，增量式爬虫需要通过重新访问网页来更新本地页面集中页面内容，常用的方法有：1) 统一更新法：爬虫以相同的频率访问所有网页，不考虑网页的改变频率；2) 个体更新法：爬虫根据个体网页的改变频率来重新访问各页面；3) 基于分类的更新法：爬虫根据网页改变频率将其分为更新较快网页子集和更新较慢网页子集两类，然后以不同的频率访问这两类网页  。

为实现第二个目标，增量式爬虫需要对网页的重要性排序，常用的策略有：广度优先策略、PageRank 优先策略等。IBM 开发的 WebFountain是一个功能强大的增量式网络爬虫，它采用一个优化模型控制爬行过程，并没有对页面变化过程做任何统计假设，而是采用一种自适应的方法根据先前爬行周期里爬行结果和网页实际变化速度对页面更新频率进行调整。北京大学的天网增量爬行系统旨在爬行国内 Web，将网页分为变化网页和新网页两类，分别采用不同爬行策略。 为缓解对大量网页变化历史维护导致的性能瓶颈，它根据网页变化时间局部性规律，在短时期内直接爬行多次变化的网页 ，为尽快获取新网页，它利用索引型网页跟踪新出现网页  。

Deep Web 爬虫

Web 页面按存在方式可以分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，也称 Invisible Web Pages 或 Hidden Web）。 表层网页是指传统搜索引擎可以索引的页面，以超链接可以到达的静态网页为主构成的 Web 页面。Deep Web 是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后的，只有用户提交一些关键词才能获得的 Web 页面。例如那些用户注册后内容才可见的网页就属于 Deep Web。 2000 年 Bright Planet 指出：Deep Web 中可访问信息容量是 Surface Web 的几百倍，是互联网上最大、发展最快的新型信息资源 。

参考资料：

百度百科-网络爬虫

杂乱的框架 它是一个成熟的Python爬虫框架，是Python开发的一个快速、高级的信息抓取框架，可以高效抓取网页，提取结构化数据。crapy是一个适用于抓取网站数据和抽取结构化数据的应用框架，应用领域非常广泛:Scrapy常用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据在内的一系列程序中。通常我们可以简单的通过Scrapy框架实现一个爬虫，抓取指定网站的内容或者。虽然Scrapy最初是为屏幕抓取(更准确地说是网页抓取)而设计的，但它也可以用于访问API来提取数据。Scrapy Engine:负责Spider、ItemPipeline、Downloader和Scheduler之间的通信、信号和数据传输。调度器:负责接受引擎发来的请求，按照一定的方式排列，加入队列，需要的时候返回给引擎。下载器:负责下载Scrapy引擎发送的所有请求，并将获得的响应返回给Scrapy引擎，由Scrapy引擎交给Spider处理。Spider:负责处理所有响应，从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，向引擎提交需要跟进的URL，再次进入调度器。物品管道(Item Pipeline):负责处理从Spider获取的物品并进行后处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。)下载器中间件:可以定制扩展下载功能的组件。蜘蛛中间件(Spider Middleware):可以定制运行引擎和蜘蛛之间的扩展和通信的功能组件。

主流爬虫框架通常由以下部分组成：

1种子URL库：URL用于定位互联网中的各类资源，如最常见的网页链接，还有常见的文件资源、流媒体资源等。种子URL库作为网络爬虫的入口，标识出爬虫应该从何处开始运行，指明了数据来源。

2数据下载器：针对不同的数据种类，需要不同的下载方式。主流爬虫框架通畅提供多种数据下载器，用来下载不同的资源，如静态网页下载器、动态网页下载器、FTP下载器等。

3过滤器：对于已经爬取的URL，智能的爬虫需要对其进行过滤，以提高爬虫的整体效率。常用的过滤器有基于集合的过滤器、基于布隆过滤的过滤器等。

4流程调度器：合理的调度爬取流程，也可以提高爬虫的整体效率。在流程调度器中，通常提供深度优先爬取、广度优先爬取、订制爬取等爬取策略。同时提供单线程、多线程等多种爬取方式。

能够做网络爬虫的编程语言很多，包括PHP、Java、C/C++、Python等都能做爬虫，都能达到抓取想要的数据资源。针对不同的环境，我们需要了解他们做爬虫的优缺点，才能选出合适的开发环境。

（一）PHP

网络爬虫需要快速的从服务器中抓取需要的数据，有时数据量较大时需要进行多线程抓取。PHP虽然是世界上最好的语言，但是PHP对多线程、异步支持不足，并发不足，而爬虫程序对速度和效率要求极高，所以说PHP天生不是做爬虫的。

（二）C/C++

C语言是一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发，运行效率和性能是最强大的，但是它的学习成本非常高，需要有很好地编程知识基础，对于初学者或者编程知识不是很好地程序员来说，不是一个很好的选择。当然，能够用C/C++编写爬虫程序，足以说明能力很强，但是绝不是最正确的选择。

（三）Java

在网络爬虫方面，作为Python最大的对手Java，拥有强大的生态圈。但是Java本身很笨重，代码量大。由于爬虫与反爬虫的较量是持久的，也是频繁的，刚写好的爬虫程序很可能就不能用了。爬虫程序需要经常性的修改部分代码。而Java的重构成本比较高，任何修改都会导致大量代码的变动。

（四）Python

Python在设计上坚持了清晰划一的风格，易读、易维护，语法优美、代码简洁、开发效率高、第三方模块多。并且拥有强大的爬虫Scrapy，以及成熟高效的scrapy-redis分布式策略。实现同样的爬虫功能，代码量少，而且维护方便，开发效率高。

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