Python 网页爬虫: Scrapy vs Beautiful Soup vs Selenium

Python 网页爬虫是一种用于自动从网站中提取数据的技术。使用 Python 网页爬虫，您可以从网站中提取文本、图像、视频和其他类型的内容等信息。对于想要收集数据以用于分析、研究或营销目的的企业和个人来说，这是一个强大的工具。在这篇博文中，我们将探讨 Python 网页爬虫、它的好处以及如何有效地使用它。

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网页爬虫的好处

网页爬虫有几个好处，使其成为数据收集和分析的宝贵工具。

一些好处是：

自动化数据收集：使用网络抓取，您可以自动执行从网站收集数据的过程，从而节省时间并提高效率。
准确的数据收集：网页爬虫可确保收集的数据准确无误，因为它消除了手动数据收集期间可能发生的错误。
经济高效：网页爬虫是一种经济高效的数据收集方式，因为它消除了手动数据收集的需要，这可能既昂贵又耗时。
易于使用：网页爬虫易于使用，因为它需要最少的编码知识。
启用竞争分析：网络抓取使企业能够收集有关竞争对手的数据，这些数据可用于竞争分析。

好的，既然我们知道什么是网页爬虫以及网页爬虫的好处是什么，让我们看看为什么 Python 在网页爬虫中如此受欢迎。

为什么使用 Python 进行网页爬虫？

Python 已成为最流行的网页爬虫编程语言之一。Python 是网页爬虫的首选有几个原因。在本节中，我们将探讨使用 Python 进行网页爬虫的一些优势。

易于学习和使用：Python 以其简单易用而闻名，使其成为初学者的热门选择。它的语法很简单，并且有一个大型的预构建函数库，使其更容易学习和用于网络抓取。
大型社区支持：Python 拥有庞大的开发人员社区，他们为其开发做出贡献并提供支持。这意味着有许多可用的资源，包括论坛、教程和文档，使用户更容易学习和使用 Python 进行网页爬虫。
丰富的库：Python 拥有大量的库，包括 BeautifulSoup，Scrapy 和 Selenium，它们是专门为网页爬虫而设计的。这些库提供了广泛的功能和工具，可简化网页爬虫过程。
跨平台兼容性：Python 是一种跨平台编程语言，这意味着它可以在不同的操作系统上使用，包括 Windows，Linux 和 Mac。这使其成为网络抓取的灵活选项，因为用户可以在操作系统之间切换而无需重写代码。
大数据处理能力： Python 专为处理大型数据集而设计，这使其成为网页爬虫的绝佳选择。

用于网页爬虫的顶级 Python 库

Python 有几个专门为网页爬虫设计的库。这些库提供了一系列功能，使网页爬虫过程更轻松、更高效。

让我们探索一些用于网页爬虫的顶级 Python 库。

BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个 Python 库，用于网页爬虫目的，将数据从 HTML 和 XML 文件中提取出来。

它为解析的页面创建一个解析树，可用于从 HTML 中提取数据，这对于网页爬虫很有用。

BeautifulSoup 支持广泛的 HTML 和 XML 解析器，使其通用且易于使用。

Scrapy

Scrapy 是一个开源和协作的 Python 网络爬行框架。它旨在处理大型网络抓取项目，并提供一系列功能，例如 URL 管理、蜘蛛逻辑、数据提取等。

Scrapy 是一个高效且可扩展的框架，使其成为大数据项目的理想选择。

Selenium

Selenium 是一种网络测试工具，可用于网络抓取目的。

它允许您模拟浏览器并像用户一样与网页进行交互，使您能够提取通过传统网络抓取技术不容易访问的数据。

Selenium 是一个强大的工具，它提供了很大的灵活性和对网页爬虫的控制。

Requests

Requests 是一个用于发出 HTTP 请求的 Python 库。

它简化了发出 HTTP 请求和处理响应的过程，使其可用于网络抓取。

Requests 轻量级且易于使用，使其成为网络抓取项目的热门选择。

LXML

LXML 是一个 Python 库，用于处理 XML 和 HTML 文档。

它提供了一系列功能，例如解析、验证和转换 XML 和 HTML 文档，使其成为用于 Web 抓取的多功能工具。

LXML 快速高效，使其成为大型网页爬虫项目的理想选择。

选择哪个网页爬虫库？

在网页爬虫方面，选择合适的 Python 库可以在效率和易用性方面产生重大影响。

现在，我们将比较一些最流行的用于网页爬虫的 Python 库，看看它们是如何相互叠加的。

库	优点	缺点
BeautifulSoup	易于学习和使用，适合解析 HTML 和 XML，支持多个解析器。	对于大型项目来说，可扩展性不高。
Scrapy	专为大型项目而设计，高度可定制，包括对处理常见网页爬虫任务的内置支持。	陡峭的学习曲线，对于简单的项目来说可能很复杂。
Selenium	可以像用户一样与网站交互，对动态网页有用，支持多种编程语言。	比其他库更慢且更占用资源。
Requests	易于使用的基本网页爬虫任务，快速高效，适用于简单的项目。	与其他库相比功能有限。
LXML	快速高效地解析 XML 和 HTML，支持 XPath 表达式。	对于初学者来说，比 BeautifulSoup 更复杂，不像其他库那样通用。

Python 网页爬虫库的优缺点

如我们所见，每个库都有自己的优点和缺点。

如果您不熟悉网页爬虫或从事较小的项目，BeautifulSoup 或 Requests 可能是一个不错的选择。

对于较大的项目或更复杂的抓取任务，Scrapy 或 Selenium 可能更合适。

LXML 最适合解析 XML 文档。

最终，库的选择将取决于您的特定项目要求、编程经验和个人偏好。

尝试不同的库，看看哪一个最适合你，总是一个好主意。

设置您的 Python 网页爬虫环境

在开始使用 Python 网页爬虫之前，您需要设置您的环境。

在本节中，我们将讨论为 Python 网页爬虫设置环境的步骤。

第 1 步：安装 Python

第一步是在系统上安装 Python。您可以从 Python 官方网站下载并安装最新版本的 Python。确保根据您的操作系统选择合适的 Python 版本。

步骤 2：安装所需的库

下一步是安装 Python 网页爬虫所需的库。Python Web Scraping 的一些流行库是 BeautifulSoup，Scrapy 和 Selenium。您可以使用 pip 包管理器安装这些库。

为了安装 BeautifulSoup，请在终端中运行以下命令：

pip install beautifulsoup4

要安装 Scrapy，请在终端中运行以下命令：

pip install scrapy

在终端中运行以下命令，安装硒：

pip install selenium

注意：如果您使用 Selenium 进行 Python 爬虫，则需要为您正在使用的浏览器安装 Web 浏览器驱动程序。Web 浏览器驱动程序是 Web 驱动程序用于控制浏览器的单独可执行文件。

例如，如果您使用的是 Chrome，则需要从 ChromeDriver 官方网站下载并安装 ChromeDriver。

步骤 3：测试环境

安装 Python 和所需的库后，您可以通过运行简单的 Python Web 抓取脚本来测试您的环境。例如，您可以使用我们在上一节中讨论的代码示例来提取网站的标题和说明。

如果脚本成功运行并输出预期结果，则您的环境设置正确，您可以从 Python 网页爬虫开始。

使用 Python 进行基本网页爬虫

如果您不熟悉 Python 网页爬虫，本节将指导您完成基础知识。

为了说明网络抓取概念，让我们使用一个从网站抓取数据的真实示例。我们将使用网站“ https://www.imdb.com/”提取评分最高的电影列表。

使用 Requests 发出 HTTP 请求

要从网站中提取数据，我们首先需要向该网站发出 HTTP 请求。我们可以使用 Python 中的 Requests 库来发出 HTTP 请求。下面是向 IMDB 网站发出 HTTP GET 请求的示例代码片段：

import requests

    url = "https://www.imdb.com/chart/top"

    response = requests.get(url)

    print(response.status_code)

此代码的输出将是响应的 HTTP 状态代码，如果请求成功，则应为 200。

使用 BeautifulSoup 解析 HTML

一旦我们发出了 HTTP 请求并收到了来自网站的响应，我们需要解析 HTML 内容以提取我们需要的数据。

我们可以使用 Python 中的 BeautifulSoup 库来解析 HTML 内容。

下面是解析 IMDB 网站的 HTML 内容的示例：

from bs4 import BeautifulSoup

    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    print(soup.prettify())

此代码的输出将是 IMDB 网站的美化 HTML 内容。

使用 BeautifulSoup 导航和搜索 HTML 标签

现在我们已经解析了 HTML 内容，我们需要导航并搜索包含所需数据的 HTML 标记。

我们可以使用 BeautifulSoup 的 find（）和 find_all（）方法来导航和搜索 HTML 标签。

例：

movies = soup.find_all('td', class_='titleColumn')

    for movie in movies:
        title = movie.find('a').get_text()
        year = movie.find('span', class_='secondaryInfo').get_text()
        rating = movie.find_next_sibling('td', class_='ratingColumn imdbRating').get_text().strip()

        print(title, year, rating)

此代码的输出将是 IMDB 网站上评分最高的电影列表，以及它们的发行年份和评级。

从 HTML 标记中提取数据

最后，我们需要从找到的 HTML 标签中提取数据。

我们可以使用 BeautifulSoup 的 get_text（）方法来提取 HTML 标签的文本内容。

下面是提取每部电影的标题、发行年份和评级的示例：

movies = soup.find_all('td', class_='titleColumn')

    for movie in movies:
        title = movie.find('a').get_text()
        year = movie.find('span', class_='secondaryInfo').get_text()
        rating = movie.find_next_sibling('td', class_='ratingColumn imdbRating').get_text().strip()

        print("Title:", title)
        print("Year:", year)
        print("Rating:", rating)

此代码的输出将是每部电影的标题、发行年份和评级。

保存网络抓取数据

从网站抓取数据后最重要的步骤之一是将其保存为结构化格式进行分析。一种这样的格式是 CSV，它代表逗号分隔值。

将抓取的数据保存到 CSV 是一种流行的方法，因为它可以轻松地将数据导入 Excel 或 Google 表格等其他工具。若要将数据保存到 CSV，可以使用 Python csv 模块。数据采用 CSV 格式后，您可以轻松执行数据分析和可视化。

要了解有关如何使用 Python 将抓取的数据保存到 CSV 的更多信息，请查看我之前的博客文章“ Python Web Scraping：将抓取的数据保存到 CSV”，其中提供了有关如何有效执行此操作的分步指南。

总结

总之，Python 网页爬虫是一个强大的工具，它允许企业和个人自动执行从网站收集数据的过程。它提供了一种经济高效的方式来收集准确的数据，可用于分析、研究或营销目的。

在这篇博文中，我们探讨了 Python 网页爬虫的好处、它的基本组件以及如何使用 BeautifulSoup 库执行网页爬虫。

我们还讨论了将抓取的数据保存为 CSV 格式的重要性，以便使用 Python 的 csv 模块轻松分析。有了这些知识，您现在可以自信地从网站抓取数据并使用它来做出明智的决策。

请记住，在抓取数据时，应始终尊重网站的服务条款并使用道德惯例。快乐的网页爬虫！

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