2024 年八大最佳 Python 网络抓取工具

数据是我们这个世界的驱动力之一。我们日常生活的方方面面都围绕着数据。没有数据，就不可能有今天的技术发展。无论在哪个行业，数据对任何组织都至关重要。最重要的组织都有自己的数据银行和数据湖。它们将数据

数据是我们这个世界的驱动力之一。我们日常生活的方方面面都围绕着数据。没有数据，就不可能有今天的技术发展。无论在哪个行业，数据对任何组织都至关重要。最重要的组织都有自己的数据银行和数据湖。它们会获取数据并对其进行分析，以获得更好的洞察力。有时，有必要从外部收集数据，在网上收集数据。在这种情况下，网络搜索就能发挥更大的作用。许多数据科学社区都鼓励合乎道德的网络搜索，以获取不同形式的数据进行各种分析。我们将在接下来的章节中讨论网络搜刮和最好的 python 网络搜刮工具。

欢迎跳转到任何部分，了解有关 python 网络刮擦工具的更多信息！

目录

• 什么是网络抓取？ 网络抓取如何工作？不同类型的网络抓取工具：
• 网络抓取是如何工作的？
• 不同类型的 Web Scrapers：
• 最好的 8 款 Python 网络抓取工具： 1.请求库2.LXML 库3.BeautifulSoup 库4.Scrapy5.Selenium: 5：6.Import.io：7.DataStreamer: 8：8.代理服务器
• 1.申请图书馆：
• 2.LXML 库：
• 3.BeautifulSoup 图书馆：
• 4.Scrapy：
• 5.硒：
• 6.Import.io：
• 7.数据流程序
• 8.代理：
• 用于网络抓取的最佳代理服务器
• 常见问题：
• 结论

什么是网络抓取？

简单地说，网络搜索（又称屏幕搜索）就是从各种在线资源中提取大量数据。这是一个无需人工交互的自动化过程。大多数人往往被误导，不了解网络搜索的实际过程。网页抓取过程是从目标源中提取数据并组织数据。无论何时执行屏幕刮擦，数据都是非结构化格式，即没有标签数据。网络数据提取过程还包括使用数据框架将这些非结构化数据管理成结构化数据。

网络抓取是如何工作的？

进行网络搜刮的方法有很多种，比如从头开始创建自动脚本，或者使用 API 工具来搜刮 Twitter、Facebook 和 Reddit 等网站。有些网站有专门的 API，可以搜索有限的数据，有些则没有。在这些情况下，最好执行网络搜刮流程来提取这些网站的数据。

网络搜刮由两部分组成，即搜刮器和爬虫。刮板是一种机器学习算法，可通过跟踪链接帮助识别所需数据。爬虫是一种用于从目标中提取数据的工具。用户可以同时修改刮板和爬虫。

从技术上讲，网络搜刮过程从输入种子 URL 开始。这些 URL 是数据的入口。抓取程序会跟踪这些 URL，直到可以访问网站的 HTML 部分为止。如前所述，爬虫是一种工具，它可以浏览 HTML 数据和 XML 文档，抓取数据，并以用户定义的格式（通常是 Excel 电子表格或 CSV（逗号分隔文件）格式）输出结果。另一种配置是 JSON 文件。该 JSON 文件有利于实现整个过程的自动化，而不是一次性刮擦。

不同类型的 Web Scrapers：

根据要求，网络刮擦工具可分为四种类型，即

• 自编脚本的网络搜刮器。
• 预脚本网络刮板
• 浏览器扩展。
• 基于云的网络搜刮器。

自编脚本网络搜刮器 - 这种类型的网络搜刮器基于使用您选择的任何编程语言创建。最流行的是 python。使用这种方法，必须具备高级编程知识。

预编写脚本的网络搜刮器 - 这种类型使用的是已编写脚本的网络搜刮器。您可以在线下载该脚本，然后开始网络搜刮过程。预构建的网络搜刮器允许你根据自己的要求调整选项。几乎不需要编程知识。

浏览器扩展 - 一些网络刮削 API 可作为浏览器扩展（附加组件）使用。您只需在默认浏览器中启用它，并提及保存提取数据的数据库位置，如 Excel 电子表格或 CSV 文件。

基于云的网络搜刮工具 - 基于云的网络搜刮工具很少。这些网络搜刮工具基于云服务器运行，由你购买网络搜刮工具的公司维护。其主要优势在于计算资源。使用基于云的网络搜刮工具，网络搜刮对资源的要求很高，因此您的计算机可以专注于其他重要任务。

最好的 8 款 Python 网络抓取工具：

最佳 8 款 Python 网络抓取工具

Python 因其较高的用户可读性而被广泛认为是初学者的最佳编程语言，这通常有助于初学者开始他们的编程之旅。出于同样的原因，Python 也非常适用于网络搜索。我们认为有六种 python 网络搜索库和工具是最好的。注：其中一些工具由在网络搜刮过程中具有特定功能的 python 库组成

1.申请图书馆：

它可能是 python 中最基本、最标准的库，主要用作最好的 python 网络搜刮工具之一。网络搜刮的第一步是从目标网站的服务器 "请求 "HTML 数据以获取数据。向请求库发出的 请求有 GET 和 POST 两种。请求库有两个主要缺点，一是当目标网站由纯 javascript 制作时，请求库不能有效使用，二是不能用于解析 HTML。

以下是安装请求库的 python 代码：

导入请求
data =requests.request("GET","https://www.example.com")
数据

注意：你只能使用 Juypter notebook 或 Google Collab 来导入请求。如果在 Windows、Linux 或 macOS 上使用 CMD，则可以使用 pip 方法安装请求。安装请求的 python 代码是 "pip install requests"。需要记住的主要一点是，python 自带 "urllib "和 "urllib2"。可以使用 Urllib 代替请求，但缺点是有时需要同时使用 urllib 和 urllib2，这导致编程脚本的复杂性增加。

2.LXML 库：

该库是请求库的更新版本。LXML 库消除了请求库解析 HTML 的缺点。 LXML库可以快速、高效地提取大量数据。将请求库和 LXML 库结合使用最适合从 HTML 中提取数据。

3.BeautifulSoup 图书馆：

BeautifulSoup可能是python web scraping工具中的首选库，因为它对初学者和专家来说都更容易使用。使用 BeautifulSoup 的主要好处是，你不必担心 HTML 设计不佳。将 BeautifulSoup 和 request 结合使用也是网络搜刮工具中的常见做法。其缺点是与 LXML 相比速度较慢。建议在使用 LXML 解析器的同时使用 BeautifulSoup。安装 BeautifulSoup 的 python 代码是 "pip install BeautifulSoup"。

4.Scrapy：

可以说， Scrapy是网络搜索的英雄。Scrapy 不是一个 python 库，而是一个成熟的网络搜索框架。在后台，Scrapy 由一个机器人（bot）组成，能够同时向源发送多个 HTTP 请求。尽管 Scrapy 是一个强大的网络搜刮框架，但你也可以添加插件来增强它的功能。Scrapy 的主要缺点是，它无法像 selenium（我们将在下一节看到）那样处理 javascript。Scrapy 可以通过使用任何支持从动态网站提取数据的库来克服这一缺点。

5.硒：

Selenium由 Jason Huggins 创建，用于网络应用程序的自动化测试。Scrapy不能轻松处理Javascript页面的缺点正是Selenium的最大亮点。由于 Selenium 可以抓取动态网页，因此也最适合抓取网页中的数据。但建议在小规模项目和时间紧迫的情况下使用 Selenium。由于 Selenium 会在目标源的每个页面上运行 javascript，因此与其他 python 库和框架相比，它的运行速度往往较慢。

6.Import.io：

网站确实在快速变化，变得越来越复杂。更大规模的网络搜刮变得更加困难，比如从电子商务网站搜刮数据。 

但是import.io有一个解决方案。它采用最先进的网络搜刮技术，可以同时搜刮多个网站而不会出现延迟。import.io 最棒的地方在于，它是一款可以自动检查所搜刮数据并定期进行 QA 审核的工具。 

该功能可用于避免刮取任何空值和重复值。您可以抓取各种数据类型，如产品详细信息、排名、评论、问答和产品可用性。

7.数据流程序

如果你是社交媒体营销人员，Datastreamer 是你从社交媒体网站上抓取大量公共数据的最佳工具。有了DataStreamer，你可以通过单一 API 整合非结构化数据。 

有了 DataStreamer，您可以每秒为您的数据管道提供 56,000 多条内容和 10,000 多项充实。根据您希望回答的问题过滤和汇总数据，定制您的数据。 

8.代理：

代理并不是一个真正的 python 工具，但却是网络搜刮所必需的。如上所述，网络搜索需要谨慎进行，因为有些网站不允许你从其网页中提取数据。如果你这样做，他们很可能会屏蔽你的本地 IP 地址。为了避免这种情况，代理可以屏蔽你的 IP 地址，让你匿名上网。

用于网络抓取的最佳代理服务器

ProxyScrape是网上最受欢迎、最可靠的代理服务提供商之一。三种代理服务包括专用数据中心代理服务器、住宅代理服务器和高级代理服务器。那么，什么才是最适合网络搜刮的最佳 HTTP 代理解决方案呢？在回答这个问题之前，最好先了解一下每种代理服务器的特点。

专用数据中心代理最适合高速在线任务，如从不同服务器流式传输大量数据（就大小而言）以进行分析。这也是企业选择专用代理在短时间内传输大量数据的主要原因之一。

专用数据中心代理具有多种功能，如无限带宽和并发连接、便于通信的专用 HTTP 代理以及更安全的 IP 验证。专用数据中心的正常运行时间为 99.9%，在任何会话期间都能正常工作，您大可放心。最后但同样重要的是，ProxyScrape 提供优质的客户服务，将在 24-48 个工作小时内帮助您解决问题。 

其次是住宅代理。住宅代理是每个普通消费者的首选代理。主要原因是住宅代理的 IP 地址与 ISP 提供的 IP 地址相似。这意味着从目标服务器获得访问其数据的许可会比平常更容易。 

ProxyScrape住宅代理的另一个特点是轮换功能。旋转代理可以帮助您避免账户被永久封禁，因为住宅代理会动态更改您的 IP 地址，使目标服务器难以检查您是否在使用代理。 

除此之外，住宅代理的其他功能还包括：无限带宽、并发连接、专用 HTTP/s 代理、随时会话代理（因为代理池中有 700 多万个代理）、用户名和密码验证以提高安全性，最后但并非最不重要的一点是能够更改国家服务器。您可以通过在用户名验证中附加国家代码来选择所需的服务器。 

最后一种是高级代理。高级代理与专用数据中心代理相同。功能保持不变。主要区别在于可访问性。在高级代理中，代理列表（包含代理的列表）向ProxyScrape网络上的每个用户开放。这就是为什么高级代理的成本低于专用数据中心代理的原因。

那么，什么才是最好的网络搜刮 HTTP 代理解决方案呢？答案就是 "住宅代理"。原因很简单。如上所述，住宅代理是一种旋转代理，这意味着您的 IP 地址会在一段时间内动态变化，这有助于在较短的时间内发送大量请求，从而欺骗服务器，而不会遭到 IP 屏蔽。 

接下来，最好是根据国家更改代理服务器。您只需在 IP 验证或用户名和密码验证的末尾添加国家 ISO_CODE。

推荐阅读

用 5 个简单步骤抓取 YouTube 评论在 2023 年使用 Python 抓取电子邮件地址

常见问题：

常见问题：

结论

对于任何数据科学家和分析师来说，网络搜索都是必不可少的工具。有了它，数据科学家可以更好地洞察数据，为当今世界的问题提供更好的解决方案。如果你是搜索引擎优化/数字营销人员，那么 Python 网络搜刮工具就是你的必备工具。Python 网络搜刮工具能帮你节省大量时间，轻松收集到你急需的数据。本文希望能提供足够的信息来介绍 "8 大最佳 Python 网络搜刮工具"。

免责声明：本文仅用于学习目的。如果不遵守正确的指导原则，进行网络搜刮可能是非法的。本文不支持任何形式的非法网络搜索。