想要用 python 做爬虫, 是使用 scrapy框架还是用 requests, bs4 等库?
想要用python(python3)实现一个爬虫,来完成自己的一些需求。
参考网上的资料,发现对自己而言有两种待选的方案:
1. 使用scrapy框架
都说该框架功能强大,实现简单。但是不兼容python3,
2. 使用requests 和 bs4等库来自己实现
相比方案一,可能要自己多写好多代码,以及性能可能不如开源的框架。
由于自己学习的python3(好多人说python3 才是趋势,所以没有学习python2),如果采用方案一,会有scrapy对python3 的支持不够好(虽说现在scrapy官网上说对python3的支持正在进行中,但不相等),希望熟悉的人回答一下 scrapy对python3的支持到底如何?; 如果采用方案二,那么想问 ,如果我想要利用 requests, bs4等库 实现一个简单版的 scrapy, 困难有多大,需要学习那些东西?
回复内容:
真的不要纠结2还是3,对于爬虫来讲,感觉不到区别,这些都不是事儿,除了编码和print。而且requests和bs4都支持吧(待我确定下)。
那什么是事儿呢?
1 限制ip
用requests代理,买代理,或者网上免费代理
2 伪装成浏览器
requests切换user agent
3 先登录,保存cookies
requests用session先post拿到cookies,再爬
4 URL参数太多,不明白什么意思
webdriver和phantomjs
5 JavaScript和ajax问题
浏览器f12分析请求规律,直接requests请求。或者用webdriver和phantomjs,如果用scrapy的话,用scrapyjs
6 爬的太慢
多线程,别说gil,一般是网络io慢,cpu等io
7 还是慢
scrapy异步(做过几个项目了,挺好用的),pyspider(这个支持Python3)
8 还是慢
分布式(暂时还没涉及),redis,scrapyd
9 验证码
对不起,帮不了你。简单的可以pil,灰度二值化切割识别
10 如果你想自己实现异步请求的话
grequests不错
爪机回复,待补充。
ps 不知不觉自己用Python有一段时间了,写过爬虫,web,最近用Python挣了点钱 前几天刚刚用几个库自己写了一个简单的爬虫,不过因为我是用的Python2.7,所以可能有些不同,先说说我的体验
2个多月前学习了Scrapy框架,之后自己写了几个爬虫,基本是BaseSpider,CrawlSpider,当时感觉写一个爬虫很简单,有一个现成的框架摆在那里,只要自己定义要抓取的类和抓取的函数就行了
之后由于其他事情Python学习断了一个多月,之后看《Python核心编程》,讲到爬虫,就想到为什么不自己写一个,于是开始做。
这时候才体会到写爬虫并不像自己想的那么简单,得自己定义诸如存储数据类,同域名保留函数,数据去重等一系列问题,最后用两种方案写出来,一个是定义一个类,一个是只用函数,不过二者基本上是类似的,当然还有一系列问题没有解决,目前的功能是根据输入的网址和爬取深度来爬取网址,不过基本雏形出来了,以后慢慢解决
个人建议先学习Scrapy,我能感受到的最大的好处就是学习了正则,以至于后来自己写爬虫提取网址直接用正则了,其他的什么库都没有用
学完Scrapy后,试着自己写一个爬虫,因为这时候你对爬虫的基本操作流程已经有所掌握,照猫画虎还不会么,安题主所说,用request和bs4库是肯定不够的,不过不要急着学库,到时候需要了再去查(我个人是喜欢用正则,所以我自己写的爬虫只是用了re,当然不可否认上面两个也很强大,个人喜好而已)写的过程肯定会遇到问题,比如数据存放,去重,抓取,一个一个解决,对提升自己绝对有好处
看着自己写的爬虫跑网页,也是很有成就感的 不要纠结python2 还是python3 的问题。
学习编程不光是学习语法,是学习计算思维,编程思路。python2和python3 差别不是很大。
看你的情况,建议先学习标准库或requests 这个库学习爬虫,先学会抓包,模拟post、get ,自动填表等基本技能,再学习scrapy框架。
建议看看 黄哥主讲的python爬虫联想词视频,学习一下基础知识。
搜索“python爬虫联想词视频” 有播放地址。
加油! 先去试试urllib和urllib2,熟悉一下爬虫的基本思维。然后熟悉了大概之后看看requests,这也是urllib\urllib2封装的,熟悉抓包和分析页面成分,了解POST、GET都是什么原理和实用,试着自己去写几个小站的爬虫,当你不满足于此的时候可以去撸Scrapy了,但是入坑之前推荐楼主先去了解Python的多线程处理,目前我正在死磕中。。 看你使用场景。
如果你的爬虫是玩玩,练练手。或者是对某一站点请求并发量不大的时候,可以用scrapy。
如果你的爬虫对某一站点请求很频繁,量很大时,我倾向于使用requests bs re。
爬虫的业务逻辑很简单。重点是反爬!反爬!反爬!
scrapy优势在于抽象了业务,让你通过配置你需要的数据格式,帮你快速获取结果。这在请求量很小的时候还算方便,但当请求量一大起来,必然会遇到反爬机制各种封你,对于反爬scrapy没提供特别有效的处理机制。
另外往往获取有效数据的操作,用BeautifulSoup+re就搞定了,而为了使用scrapy不得不配置的一堆东西反倒显得繁琐了。
既然所有反爬的处理都需要自己弄,这样看来scrapy的优势其实已经很小了,所以我建议requests bs re做。 requests和bs4库还是相当强大的,简单写个几十行,再配上代理和多进程/多线程,就能抓取相当可观的数据。题主如果想入门这两个库可以在网易云课堂上搜一个有关python爬虫的课程,具体名字忘了,但是个人认为讲的还不错。另外就是善用文档,一切说明都在文档里,百度一搜就有。

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PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.
