常用 Python 爬蟲庫匯總

編程獅（w3cschool.cn） 2025-08-21 18:13:55 瀏覽數(shù) (1722)

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常用 Python 爬蟲庫匯總

在數(shù)據(jù)驅動的時代，網絡爬蟲技術已成為眾多行業(yè)進行數(shù)據(jù)采集與分析的關鍵工具。Python 憑借簡潔易用的語法和豐富的庫生態(tài)，成為了構建網絡爬蟲的首選語言。本文將匯總常用的 Python 爬蟲庫，幫助初學者快速入門。

一、請求庫

1.1 `requests`

簡介：requests 是 Python 中最流行的 HTTP 庫之一，可用于發(fā)送 HTTP 請求和接收網頁響應。它的簡單性和直觀的 API 設計，使其成為編寫爬蟲的首選庫。
安裝：pip install requests

使用示例：

import requests




# 發(fā)送 GET 請求
response = requests.get("https://www.example.com")




# 輸出狀態(tài)碼
print(response.status_code)




# 輸出網頁內容
print(response.text)

在編程獅的 Python 爬蟲入門課程中，requests 庫的使用是基礎內容之一，通過實際案例幫助學員快速掌握如何抓取網頁數(shù)據(jù)。

1.2 `urllib`

簡介：urllib 是 Python 的內置庫，提供了一系列用于操作 URL 的功能，可以用來發(fā)送 HTTP/HTTPS 請求。
使用示例：
```
from urllib import request




# 發(fā)送 GET 請求
response = request.urlopen("https://www.example.com")




# 輸出網頁內容
print(response.read().decode("utf-8"))
```
urllib 庫功能強大且靈活，但在易用性上稍遜于 requests。在 W3Cschool 的 Python 教程中，urllib 也占據(jù)了重要位置，適合學習網絡請求的基礎原理。

二、解析庫

2.1 `BeautifulSoup`

簡介：BeautifulSoup 是用于解析 HTML 和 XML 文檔的庫，可以從網頁中提取所需信息，同時擁有強大的 API 和多樣化的解析方式。
安裝：pip install beautifulsoup4

使用示例：

from bs4 import BeautifulSoup




html = "<html><head><title>測試頁面</title></head><body><p>歡迎來到編程獅</p></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")




# 提取標題
print(soup.title.string)




# 提取段落內容
print(soup.p.text)

BeautifulSoup 是初學者最友好的解析庫之一，在編程獅的爬蟲課程中，它與 requests 的組合使用被廣泛講解，幫助學員輕松提取網頁數(shù)據(jù)。

2.2 `lxml`

簡介：lxml 是一個高效的 HTML/XML 解析庫，支持 XPath 解析方式，解析效率非常高。
安裝：pip install lxml

使用示例：

from lxml import etree




html = "<html><head><title>測試頁面</title></head><body><p>歡迎來到 W3Cschool</p></body></html>"
tree = etree.HTML(html)




# 使用 XPath 提取標題
title = tree.xpath("http://title/text()")
print(title[0])




# 提取段落內容
content = tree.xpath("http://p/text()")
print(content[0])

lxml 庫在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，是編程獅高級爬蟲課程中推薦的解析工具之一。

三、爬蟲框架

3.1 `Scrapy`

簡介：Scrapy 是一個強大的爬蟲框架，用于快速高效地抓取網站并從頁面中提取結構化數(shù)據(jù)。它提供了豐富的功能和工具，可以高效地爬取大量數(shù)據(jù)。
安裝：pip install scrapy

使用示例（創(chuàng)建簡單爬蟲）：

import scrapy




class ExampleSpider(scrapy.Spider):
  name = "example"
  start_urls = ["https://www.example.com"]




  def parse(self, response):
      # 提取網頁標題
      title = response.css("title::text").get()
      print(title)




      # 提取段落內容
      content = response.css("p::text").get()
      print(content)

在編程獅的爬蟲進階課程中，Scrapy 是重點學習內容，幫助學員構建復雜爬蟲項目，實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)采集。

3.2 `Selenium`

簡介：Selenium 是一款基于瀏覽器的自動化程序庫，可以抓取動態(tài)渲染的網頁內容。
安裝：pip install selenium

使用示例：

from selenium import webdriver




# 啟動瀏覽器
driver = webdriver.Chrome()




# 打開網頁
driver.get("https://www.example.com")




# 提取網頁標題
print(driver.title)




# 提取段落內容
print(driver.find_element("xpath", "http://p").text)




# 關閉瀏覽器
driver.quit()

Selenium 在處理復雜的動態(tài)網頁時非常有效，是編程獅爬蟲實戰(zhàn)課程中推薦的工具之一，幫助學員應對各種爬蟲場景。

四、存儲庫

4.1 `pandas`

簡介：pandas 是一個強大的數(shù)據(jù)處理庫，可以方便地對爬取的數(shù)據(jù)進行整理、清洗和分析。
安裝：pip install pandas

使用示例：

import pandas as pd




# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
data = {"姓名": ["張三", "李四"], "年齡": [25, 30]}




# 轉換為 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)




# 保存為 CSV 文件
df.to_csv("編程獅學員信息.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

在編程獅的數(shù)據(jù)分析課程中，pandas 是核心工具之一，幫助學員高效處理爬蟲采集到的數(shù)據(jù)。

總結

以上是 Python 爬蟲中常用的庫，初學者可以從 requests 和 BeautifulSoup 入門，掌握基礎的網絡請求和數(shù)據(jù)解析技能。隨著學習的深入，可以學習 Scrapy 和 Selenium 等高級工具，應對更復雜的爬蟲場景。同時，pandas 等數(shù)據(jù)處理庫能夠幫助學員更好地整理和分析數(shù)據(jù)。編程獅平臺提供了豐富的 Python 爬蟲課程，從基礎到進階，全方位滿足學習需求。