Python爬虫库大全：必收藏！

学习网络爬虫主要涉及三个方面：抓取、分析、存储。在浏览器中输入URL并按回车后，后台发生的四个主要步骤是：

1. 查找域名对应的IP地址：域名系统（DNS）解析将用户输入的域名转换为IP地址，以便后续与服务器建立连接。
2. 向IP对应的服务器发送请求：浏览器向目标服务器发送HTTP请求，请求获取特定网页的内容。
3. 服务器响应请求，返回网页内容：目标服务器接收到请求后，根据请求返回相应的网页内容，通常以HTML格式呈现。
4. 浏览器解析网页内容：浏览器接收到服务器返回的HTML内容后，解析并渲染成用户可视化的网页。

接下来，让我们了解一些常用的Python爬虫库和框架，按照其功能分类：

通用网络库

• urllib: Python标准库中的网络库，提供了从URL打开文件的功能，以及处理URL编码等功能。
• requests: 优雅而简单的HTTP库，广泛用于发送HTTP请求和处理响应。
• grab: 基于pycurl的网络库，支持并发请求和异步IO。
• pycurl: 对libcurl的Python绑定，提供了对各种网络协议的支持。
• MechanicalSoup: Python风格的库，简化了与网站的交互，尤其适用于表单提交和页面跳转等场景。

网络爬虫框架

功能齐全的爬虫

• scrapy: 基于Twisted的网络爬虫框架，提供了强大的爬取和处理功能，可扩展性强。
• pyspider: 强大的爬虫系统，支持分布式部署和多种数据存储后端。
• cola: 分布式爬虫框架，支持异步任务队列和并发请求管理。

其他框架

• portia: 基于Scrapy的可视化爬虫工具，简化了页面解析和数据提取的过程。
• restkit: 网络资源工具包，提供了方便的API用于访问和处理HTTP资源。
• demiurge: 基于PyQuery的爬虫微框架，适用于小型数据采集和页面解析任务。

HTML/XML解析器

• lxml: 高效HTML/XML处理库，支持XPath查询和元素选择。
• pyquery: 解析DOM树和jQuery选择器，方便快捷地提取页面元素。
• BeautifulSoup: 纯Python实现的HTML/XML处理库，易于使用但效率较低。

文本处理

• difflib: 用于差异化比较的标准库，可用于文本比较和相似度计算。

自然语言处理

• NLTK: 处理人类语言数据的优秀平台，提供了丰富的自然语言处理工具和语料库。
• TextBlob: 提供一致API的自然语言处理工具，基于NLTK和Pattern库的功能。

浏览器自动化与仿真

• selenium: 自动化真实浏览器，支持多种浏览器和操作系统。

异步与多重处理

• asyncio: 异步I/O的Python标准库，提供了事件循环和协程支持。
• celery: 基于分布式消息传递的异步任务队列，用于处理大规模并发任务。

计算机视觉

• OpenCV: 开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。

Web开发框架

Django: 强大的Web应用框架，提供了完整的开发工具和MVC架构支持。

Flask: 轻量级的Web应用框架，简单灵活，适用于小型项目和快速原型开发。

Web2py: 用于快速开发的免费开源Web框架，提供了一站式解决方案和在线开发环境。

通过以上介绍，读者可以更清晰地了解每个库和框架的功能及其在网络爬虫中的作用，便于根据需求选择合适的工具进行开发和应用。