网页抓取中最常用的三大 Python 库

网页抓取有助于为企业提供做出重要决策所需的数据。如果做得好，它有助于在尽可能小的压力下快速提供大量数据。

大多数人更喜欢使用 Python 编写抓取脚本的代码。一个原因是 Python 清晰易读、易于学习上手编码。例如，一个简单的 lxml 教程可以轻松教您如何使用最强大的 Python 库之一 lxml。请在这里lxml库学习相关知识。

另一个原因是 Python 是能够提供执行网络抓取所需各种工具的为数不多的语言之一。因此，您只需使用 Python 库和框架就可以发送抓取请求、提取数据、解析数据，甚至将其可视化。

网络抓取的重要性

网络抓取是用于从服务器、网站和社交媒体渠道收集数据的技术。

它会自动从各种来源同时提取数据。这有助于减轻每天从数百万网页收集数十亿数据所带来的压力和负担。

收集的数据非常重要，原因如下：

• 用于管理品牌形象、声誉和知识产权

• 便于了解客户的喜好和需求

• 指导企业高管做出最佳决策

• 用于监控竞争对手同类产品和服务的价格

• 用于产生潜在客户线索

• 用于开发商业情报和制定各种策略

网页抓取的主要方法有哪些？

数据抓取方法各式各样，公司会选择适合其数据需求的方法。主要方法如下：

1. API 抓取

这是直接获取数据最简单的方法。应用程序编程接口（API）由必应和百度等大型组织提供，用于直接使用其他软件进行连接。建立连接后，用户无需其他设备或工具即可直接获取数据。这很简单但并不很受欢迎，因为获取 API 连接需要花钱，而且无法灵活提取数据。

1. 静态抓取

静态网络抓取是一种简单且稳定的数据抓取方法。这种方法需要使用工具提取 HTML 代码和包含的任何数据，而无需与网站交互。然而，这不是一个非常强大的方法，因为它只适用于简单的网页，并且在很长一段时间内保持不变。

1. 动态抓取

动态抓取也称为自动网页抓取。这种方法需要从多个动态网站抓取数据。众所周知，抓取这种内容和结构的网站类型一直在不断变化。本案例中使用的工具可以使用 Python、Java 或 R 构建，并自动跟随链接和 URL 提取海量数据，就像真人用户一样抓取数据。

Python 在网页抓取中的实用特点

Python 不仅易于使用；它的用途非常广泛。仅使用 Python 库就可以开始提取数据、分析数据并将其可视化。

以下是 Python 在网络抓取中的一些有用方式：

1. 功能多样化

与其他类型的编程语言相比，Python 的最大优势之一是仅使用 Python 工具即可轻松执行数据提取的所有操作。例如，有一个用于发送连接的 Request 库，用于解析的 lxml 库，以及用于全面抓取的 Selenium 库。

1. 易于使用

Python 是任何人用来上手编程的最简单的语法。编写 Python 脚本也需要很长的代码行，因此，对于没有编程背景的人来说，它很有用。

1. 有效

使用 Python 可以节省时间和成本，并导入到其他业务领域。只需较少代码行就可执行大型任务，这种特性使 Python 编程语言非常有效。

1. 支持

Python 的另一个用处是它背后的庞大社区。开源语言拥有庞大的活跃社区，使初学者更容易获取所需帮助来解决挑战。

各种 Python 库及其用途

有各种各样特定用途的 Python 库，如下所述：

请求 HTTP 请求

发送 GET 和 POST 等 HTTP 请求的最简单方法，就是使用 Request 库该库对于从静态网站中提取数据非常简单且非常有效。

用于解析的 XML

这个 Python 库类似于 Beautiful Soup，可以在提取数据后解析和处理 HTML 和 XML 文件。

使该库更具吸引力的，是它能将元素树的强大功能、速度与 Python 语言的简单性结合起来。学习这个工具就像快速学习 lxml 教程一样简单。

用于自动抓取的 Selenium

Selenium 库是最有用的 Python 库和框架之一。它可以自动从动态网站中提取数据，而人为干扰最少。

Selenium 库同样强大，甚至可以呈现最复杂的 JavaScript 代码以从每个页面和 URL 收集数据。

总结

网页抓取可以帮助您从任何平台获取任意数量的所需数据。

这个过程可能很乏味，但您可以通过使用 Python 及其各式库来简化工作。Python 库的通用、用途多样、易于使用和灵活有效使其成为极具吸引力的编程语言。