爬虫工具:爬虫工具怎么用什么是Python爬虫？有什么应用空间？

编辑：sqxzgg 时间：2021-12-26 来源：人人爱宠物网

网络爬虫为一个自动提取网页的程序爬虫工具，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。

通俗的理解网络爬虫什么是python爬虫？我们先来了解一下什么是爬虫。爬虫爬虫工具，又称网络爬虫，我们可以把它看成虫子再爬，比如蜘蛛等在自己织的网上爬行。

其实互联网也可以理解成一个巨大的网络爬虫工具，爬虫就是指在这个巨大的网络上爬行的蜘蛛等动物。如果它们遇到了自己的猎物(需要的资源)，它们就会把它抓下来。例如，当它抓取一个web页面时，它会找到一个路径，这个路径实际上是指向该web页面的超链接，因此它可以爬到另一个web页面以获取数据。

将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL爬虫工具，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

Python的前景和发展空间世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。

如果只是单纯的搞爬虫，发展很受限。但是你要是水平很高那就另当别论，高水平的爬虫工程师还是吃香的，但是不是什么都能爬的，爬取有些数据可能面临法律风险。

个人建议学习爬虫以后再学习数据分析，或者机器学习，深度学习。这样就业面广，前景也很不错。

Python什么爬虫库好用？

Python下的爬虫库，一般分为3类。

爬虫工具:爬虫工具怎么用什么是Python爬虫？有什么应用空间？

抓取类

urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。建议学习了解一下，因为有些罕见的问题需要通过底层的方式解决。

requests，基于urllib，但是更方便易用。强烈推荐掌握。

解析类

re：正则表达式官方库，不仅仅是学习爬虫要使用，在其他字符串处理或者自然语言处理的过程中，这是绕不过去的一个库，强烈推荐掌握。

BeautifulSoup：方便易用，好上手，推荐掌握。通过选择器的方式选取页面元素，并获取对应的内容。

lxml：使用

lxml.etree

将字符串转换之后，我们可以使用XPath表达式来解析网页，终极推荐。XPath对于网页解析的支持非常强大，而且很容易上手。它本来是设计出来进行XML元素选择的，但是它同样支持HTML。

pyquery：另一个强大的解析库，感兴趣的可以学习下。

综合类

selenium：所见即所得式爬虫，综合了抓取和解析两种功能，一站式解决。很多动态网页不太容易通过requests、scrapy直接抓取，比如有些url后边带了加密的随机数，这些算法不太好破解，这种情况下，只能通过直接访问网址、模拟登陆等方式请求到页面源码，直接从网页元素中解析内容，这种情况下，Selenium就是最好的选择。不过Selenium最初设计出来，是用于测试的。强烈推荐。

scrapy：另一个爬虫神器，适合爬取大量页面，甚至对分布式爬虫提供了良好的支持。强烈推荐。

以上这些是我个人经常使用的库，但是还有很多其他的工具值得学习。比如Splash也支持动态网页的抓取；Appium可以帮助我们抓取App的内容；Charles可以帮助我们抓包，不管是移动端还是PC网页端，都有良好的支持；pyspider也是一个综合性的框架；MySQL(pymysql)、MongoDB(pymongo)，抓到了数据就要存储，数据库也是绕不过去的。

掌握了以上这些，基本上大部分的爬虫任务都难不倒你啦！

你也可以关注我的头条号，或者我的个人博客，里边会有一些爬虫类的分享。数洞: /

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