python 爬虫哪一个好

在现今信息化发展日新月异的时期，数据的获得和处理是非常重要的。而 python 爬虫因其灵活、高效、易用等优点，成了数据集市里的利器。不过由于市面上有很多 python 爬虫框架，让很多初学者不知怎么选择。这里介绍几个比较热门的 python 爬虫框架，希望对大家有所帮助。

1. Scrapy

Scrapy 是一个高效、灵活、可扩大和可重用的爬虫框架。它是基于 Twisted 库实现异步编程，全部框架使用了大量的设计模式，给开发人员带来极大的方便性。同时 Scrapy 还具有完善的文档和社区支持，非常合适用于大范围数据爬取。

# Scrapy 的代码示例
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'
def start_requests(self):
urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
]
for url in urls:
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
def parse(self, response):
page = response.url.split("/")[⑵]
filename = f'quotes-{page}.html'
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
self.log(f'Saved file {filename}')

2. BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个以解析 HTML 和 XML 为主的 python 库。它的定位不是完全的爬虫框架，而是一个用于解析 HTML 的工具。BeautifulSoup 通过一些简单的方法来遍历HTML文档树，搜索DOM节点、进行操作等。用于小型网站数据爬取非常友好。

# BeautifulSoup 的代码示例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'http://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
print(soup.title.string)

3. Requests

Requests 也是一个 Python 库，但它主要用于 HTTP 要求的发出和响应的处理。与前两个爬虫框架区别，Requests 不需要对网页进行解析，只是一种非常方便的 HTTP 要求工具。如果你只需要对某些网站进行单独的页面爬取，使用 Requests 进行简单的要求提示许多的速度和方便。但如果要对全部网站进行强大的分析和处理，就能够选择其他两个框架。

# Requests 的代码示例
import requests
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
print(response.status_code)

以上就是三种比较热门的 python 爬虫框架的介绍。固然，选择爬虫框架还要据实际情况而定，需要根据自己的需求和技术水平来进行选择。只要根据具体的情况公道选择，相信一定可以从 python 爬虫中取得巨大的帮助。