perpustakaan yang disyorkan
Dalam artikel ini, kami menerangkan asas pengikisan web, menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses data dan mengesyorkan 8 perpustakaan yang berguna. Ini bermakna anda dilengkapi dengan baik untuk memulakan pengikisan web dan mengumpul data dengan cekap.
8 perpustakaan yang disyorkan untuk mengikis Python
Python menawarkan pelbagai perpustakaan untuk mengikis web yang berkesan. Berikut ialah lapan pilihan yang berguna:
1.Sup yang cantik
Beautiful Soup ialah perpustakaan yang pakar dalam menghuraikan data HTML dan XML. Ia dicirikan oleh tatabahasa yang mudah dan mesra pemula.
Kelebihan:
- Analisis dan pengekstrakan mudah HTML dan XML
- Serasi dengan berbilang penghurai (lxml, html.parser, html5lib)
- Pengendalian ralat yang baik, walaupun dengan HTML yang salah
Kelemahan:
- Tiada sokongan untuk mengikis dinamik dengan JavaScript
- Tidak sesuai untuk set data yang besar
- Pemprosesan yang agak perlahan
2.Scrapy
Scrapy ialah rangka kerja perangkak web Python yang berkuasa untuk mengumpul data dengan cekap daripada tapak web yang besar.
Kelebihan:
- Kelajuan pengumpulan data yang tinggi berkat pemprosesan tak segerak
- Format output: JSON, CSV, XML, dll.
- Berurusan dengan tugas yang rumit seperti penjejakan pautan dan penomboran
Kelemahan:
- Keluk pembelajaran tinggi untuk pemula
- Kesukaran dengan JavaScript dinamik
- Bersaiz besar untuk projek kecil
3. Meminta HTML
Permintaan-HTML ialah alat pengumpulan data tapak web dan analisis HTML yang mudah digunakan yang menggabungkan ciri terbaik Permintaan dan Sup Cantik.
Kelebihan:
- API ringkas dengan sokongan untuk permintaan tak segerak dan pemaparan JavaScript
- Muat turun, analisis dan ekstrak dalam satu pustaka
- Mudah digunakan, sesuai untuk pemula
Kelemahan:
- Kekurangan ciri merangkak lanjutan
- Tidak sesuai untuk pengumpulan data berskala besar
- Dokumentasi tidak mencukupi
4.Selenium
Selenium mengautomasikan penyemak imbas untuk mengikis halaman dinamik menggunakan JavaScript.
Kelebihan:
- Mendapatkan semula data daripada halaman yang dijana secara dinamik
- Sokongan untuk pelbagai penyemak imbas (Chrome, Firefox, dll.)
- Automasi entri borang yang kompleks
Kelemahan:
- Pemprosesan yang kekok dan perlahan oleh seluruh kawalan penyemak imbas
- Memerlukan masa persediaan yang panjang
- Tidak sesuai untuk mengikis mudah
5.Penulis Drama
Playwright, perpustakaan automasi penyemak imbas moden daripada Microsoft, menyokong berbilang penyemak imbas dan menawarkan prestasi yang lebih pantas dan stabil daripada Selenium.
Kelebihan:
- Serasi dengan Chrome, Firefox, WebKit dan menyokong pemaparan JavaScript
- Pemprosesan pantas dan selari
- Sokongan untuk tangkapan skrin, muat turun fail dan pemantauan rangkaian
Kelemahan:
- Keluk pembelajaran yang lebih tinggi
- Kurang sokongan komuniti berbanding Selenium
6.PyQuery
PyQuery membenarkan penghuraian dan pengeditan HTML serupa dengan jQuery, membolehkan manipulasi mudah struktur HTML.
Kelebihan:
- Memanipulasi HTML dengan mudah dengan operasi seperti jQuery
- Analisis HTML dan XML yang mudah
- Pendapatan semula data menggunakan pemilih CSS
Kelemahan:
- Pangkalan pengguna yang lebih kecil dan maklumat terhad berbanding Sup Cantik
- Tidak sesuai untuk projek besar
- Tidak menyokong halaman dinamik dengan JavaScript
7.Lxml
Lxml membolehkan penghuraian pantas XML dan HTML serta menawarkan prestasi unggul, sesuai untuk analisis data berskala besar.
Kelebihan:
- Gandingan HTML dan XML yang pantas dan cekap
- Boleh digunakan bersama dengan Sup Cantik
- Antara muka mesra pengguna dengan sokongan pemilih XPath dan CSS
Kelemahan:
- Persediaan awal yang rumit
- Keperluan ingatan tinggi
- Bersaiz besar untuk projek kecil
8.Sembur
Splash ialah enjin pemaparan yang memaparkan halaman web yang dijana JavaScript dan mendapatkan semula kandungan dinamik.
Kelebihan:
- Merender JavaScript dan mendapatkan semula data dinamik
- Berfungsi dalam bekas Docker dan mudah disediakan
- Mengikis mungkin melalui API
Kelemahan:
- Pemprosesan lambat berbanding perpustakaan lain
- Tidak sesuai untuk pengumpulan data berskala besar
- Sokongan terhad
Bagaimana untuk memilih perpustakaan mengikis Python terbaik untuk projek anda
Mengenai pengikisan web, memilih perpustakaan yang betul adalah penting untuk kejayaan, kerana setiap perpustakaan menawarkan kegunaan dan faedah khusus. Dalam bahagian ini, kami menerangkan kriteria untuk memilih perpustakaan berdasarkan jenis dan keperluan projek.
Saiz projek
Perpustakaan yang sesuai berbeza-beza bergantung pada skop projek. Kami mengesyorkan pilihan yang sesuai untuk setiap saiz.
Projek kecil
Untuk pengekstrakan data mudah dan analisis HTML, Beautiful Soup and Requests adalah ideal. Perpustakaan ringan ini mudah dikonfigurasikan dan membolehkan anda mengumpul sejumlah kecil data dan menganalisis struktur HTML.
Projek bersaiz sederhana
Scrapy sesuai untuk mengikis berbilang halaman atau struktur HTML yang kompleks. Ia menyokong pemprosesan selari, yang membolehkan pengumpulan data yang cekap daripada tapak web yang besar.
Projek utama
Scrapy dan Playwright disyorkan untuk mengumpul sejumlah besar data atau merangkak berbilang halaman dengan cekap. Kedua-dua perpustakaan menyokong pemprosesan teragih dan tak segerak, meningkatkan kecekapan dan menjimatkan sumber.
Memerlukan kandungan dinamik dan sokongan JavaScript
Perpustakaan tertentu direka bentuk untuk halaman web dinamik menggunakan JavaScript, membenarkan automasi pemprosesan JavaScript dan operasi penyemak imbas.
Kandungan dinamik dengan JavaScript
Selenium atau Penulis Drama sesuai untuk tapak web dengan kandungan yang dijana secara dinamik atau pemaparan JavaScript. Perpustakaan ini boleh mengawal penyemak imbas secara automatik dan mendapatkan semula kandungan yang dijana oleh JavaScript.
Proses log masuk dan borang automatik
Selenium dan Playwright juga berkesan untuk tapak web dengan pengesahan log masuk atau manipulasi borang. Mereka mencontohi interaksi manusia dalam penyemak imbas dan mengautomasikan, contohnya, mengisi dan mengklik borang.
Kepentingan kelajuan dan prestasi pemprosesan
Untuk sejumlah besar data yang perlu ditangkap dengan cepat, perpustakaan yang menyokong pemprosesan tak segerak dan selari adalah sesuai.
Pemerolehan data besar berkelajuan tinggi
Untuk mengumpul data dengan pantas daripada tapak web yang besar, Scrapy dan HTTPX adalah optimum. Perpustakaan ini membenarkan berbilang permintaan diproses secara selari, menjadikan pengambilan data lebih cekap.
Pemprosesan permintaan yang mudah dan ringkas
Untuk permintaan HTTP mudah dan mendapatkan semula sejumlah kecil data, Permintaan ialah pilihan terbaik. Pustaka ringan ini direka bentuk ringkas dan sesuai untuk projek berorientasikan prestasi.
Atas ialah kandungan terperinci perpustakaan yang disyorkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
