A. python的爬虫框架有哪些
爬虫框架需要URL、页面下载器、爬虫调度器、网页解析器、数据处理
爬虫框架要处理很多的URL，我们需要设计一个队列存储所有要处理的 URL，这种先中晌进先出的数据结构非常符合这个需求。 将所有要下载的URL存储在待处理队列中，每次下载会取出一个，队列中就会少一个。我们知道有些URL的下载会有反爬虫策略，所以针对这些请求需要做一些特殊的设置，进而可以对URL进行封装抽出 Request。
页面下载器如果没有，用户就要编写网络请求的处理代码，这无疑对每个 URL 都是相同的动作。 所以在框架设计中我们直接加入它就好了，至于使用什么库来进行下载都是可以的，你可以用 httpclient 也可以用okhttp在本文中我们使用一个超轻量级的网络请求库 oh-my-request (没错，就是在下搞的)。优秀的框架设计会将这个下载组件置为可替换，提供默认的即可。
爬虫调度器，调度器和我们在开发 web 应用中的控制器是一个类似的概念，它用于在下载器、解析器之间做流转处理。 解析器可以解析到更多的 URL 发送给调度器，调度器再次的传输慎握给下载器，这样就会让各个组件有条不紊的进行工作。
网页卖孝锋解析器我们知道当一个页面下载完成后就是一段 HTML 的 DOM 字符串表示，但还需要提取出真正需要的数据以前的做法是通过String的API 或者正则表达式的方式在DOM 中搜寻，这样是很麻烦的，框架 应该提供一种合理、常用、方便的方式来帮助用户完成提取数据这件事儿。常用的手段是通过xpath或者css选择器从DOM中进行提取，而且学习这项技能在几乎所有的爬虫框架中都是适用的。
数据处理，普通的爬虫程序中是把网页解析器和数据处理器合在一起的，解析到数据后马上处理。 在一个标准化的爬虫程序中，他们应该是各司其职的，我们先通过解析器将需要的数据解析出来，可能是封装成对象。然后传递给数据处理器，处理器接收到数据后可能是存储到数据库，也可能通过接口发送给老王。
B. Python几种主流框架比较
从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。x0dx0ax0dx0aDjango: Python Web应用开发框架x0dx0a Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。x0dx0ax0dx0aDiesel：基于Greenlet的事件I/O框架x0dx0a Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。x0dx0ax0dx0aFlask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架x0dx0a Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应源租用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 x0dx0a模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用镇手extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数x0dx0a据库、窗体验证工具。x0dx0ax0dx0aCubes：轻量级Python OLAP框架x0dx0a Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。x0dx0ax0dx0aKartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架x0dx0a Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。x0dx0ax0dx0aPulsar：Python的事件驱动并发框架x0dx0a Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。x0dx0ax0dx0aWeb2py：全栈式Web框架x0dx0a Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。x0dx0ax0dx0aFalcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架x0dx0a Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。x0dx0ax0dx0aDpark：Python版的Sparkx0dx0a DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。x0dx0ax0dx0aBuildbot：基于Python的持续集成测试框架x0dx0a Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。x0dx0ax0dx0aZerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架x0dx0a Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。x0dx0ax0dx0aBottle: 微型Python Web框架x0dx0a Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖御裂嫌于任何第三方模块。x0dx0ax0dx0aTornado：异步非阻塞IO的Python Web框架x0dx0a Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。x0dx0ax0dx0awebpy: 轻量级的Python Web框架x0dx0a webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。x0dx0ax0dx0aScrapy：Python的爬虫框架x0dx0a Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。
C. python的爬虫框架有哪些
1.Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中
2.pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。
3.Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等
4.Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。
还有很多，比如Newspaper，Grab，Cola等等
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D. python爬虫用什么框架
python爬虫框架概述
爬虫框架中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。
PySpider
PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：
抓取、更新调度多站点的特定的页面
需要对页面进行结构化信息提取
灵活可扩展，稳定可监控
pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫
通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性
通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态
抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展
pyspider的架构主要分为 scheler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：
各个组件间使用消息队列连接，除了scheler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheler 负责整体的调度控制
任务由 scheler 发起调度，fetcher 抓取网页内容， processor 执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任帆或务（发往 scheler），形成闭环。
每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。
Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试
Scrapy主要包括了以下组件：
引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想象成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主首凳要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作者轿旅是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下：
首先，引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器，下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
然后，爬虫解析Response
若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。
若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheler等待抓取
E. Python中的爬虫框架有哪些呢
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可桐搜晌以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取漏蚂数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果局锋查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
F. 用python写爬虫有哪些框架
1、Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求。
2、pyspider
是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。
3、Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
4、Portia是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核;可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。
5、Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容，例如与HTML文档的DOM树进行交互。
G. 学Python做web还是爬虫未来那个发展比较好
光会一种待遇不好，要定位全栈。
H. Python之爬虫框架概述
丨综述
爬虫入门之后，我们有两条路可以走。
一个是继续深入学习，以及关于设计模式的一些知识，强化Python相关知识，自己动手造轮子，继续为自己的爬虫增加分布式，多线程等功能扩展。另一条路便是学习一些优秀的框架，先把这些框架用熟，可以确保能够应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的解决温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识，进一步强化。
就个人而言，前一种方法其实就是自己动手造轮子，前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接拿来用，但是为了自己能够研究得更加深入和对爬虫有更全面的了解，自己动手去多做。后一种方法就是直接拿来前人已经写好的比较优秀的框架，拿来用好，首先确保可以完成你想要完成的任务，然后自己再深入研究学习。第一种而言，自己探索的多，对爬虫的知识掌握会比较透彻。第二种，拿别人的来用，自己方便了，可是可能就会没有了深入研究框架的心情，还有可能思路被束缚。
不过个人而言，我自己偏向后者。造轮子是不错，但是就算你造轮子，你这不也是在基础类库上造轮子么？能拿来用的就拿来用，学了框架的作用是确保自己可以满足一些爬虫需求，这是最基本的温饱问题。倘若你一直在造轮子，到最后都没造出什么来，别人找你写个爬虫研究了这么长时间了都写不出来，岂不是有点得不偿失？所以，进阶爬虫我还是建议学习一下框架，作为自己的几把武器。至少，我们可以做到了，就像你拿了把枪上战场了，至少，你是可以打击敌人的，比你一直在磨刀好的多吧？
丨框架概述
博主接触了几个爬虫框架，其中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。就个人而言，pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。
在这里博主会一一把自己的学习经验写出来与大家分享，希望大家可以喜欢，也希望可以给大家一些帮助。
丨PySpider
PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：
· 抓取、更新调度多站点的特定的页面
· 需要对页面进行结构化信息提取
· 灵活可扩展，稳定可监控
而这也是绝大多数python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。但是面对结构迥异的各种网站，单一的抓取模式并不一定能满足，灵活的抓取控制是必须的。为了达到这个目的，单纯的配置文件往往不够灵活，于是，通过脚本去控制抓取是最后的选择。
而去重调度，队列，抓取，异常处理，监控等功能作为框架，提供给抓取脚本，并保证灵活性。最后加上web的编辑调试环境，以及web任务监控，即成为了这套框架。
pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模凯友型爬虫
· 通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性
· 通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态
· 抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展
pyspider-arch
pyspider的架构主要分为 scheler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：
· 各个组件间使用消息队列连接，除了scheler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheler 负责整体的调度控制。
· 任务由 scheler 发起调度，fetcher 抓取网页内容， processor 执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheler），形成闭环。
· 每个脚本可以灵活使用各种python库对页盯清槐面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。
丨Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和正森自动化测试
Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下
Scrapy主要包括了以下组件：
· 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
· 调度器(Scheler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想象成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
· 下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
· 爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
· 项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
· 下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
· 爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
· 调度中间件(Scheler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下：
· 首先，引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
· 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器，下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
· 然后，爬虫解析Response
· 若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。
· 若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheler等待抓取。 文 | 崔庆才 来源 | 静觅