极客笔记为什么Python是最好的网络爬虫语言
什么是Python网络爬虫
Python网络爬虫是从网络和不同的网站自动收集数据并对其进行进一步操作的方法。这些操作包括将数据存储在数据库中以供将来参考、对数据进行业务分析，并在单一位置提供来自不同来源的连续数据流。
一些常用的网络爬虫方法
- 高性能
-
简单的语法
-
现有框架的可用性
-
Python的通用性
-
有用的数据表示
让我们仔细看一看。
原因1：高性能
为网络爬虫编写的Python脚本非常高效。在某些语言中，网络爬虫仅限于从其他来源检索数据，而在其他一些语言中，它涉及以非结构化格式获取数据并将其连接在一起，然后进行解析并将其保存为数据集。Python编写的脚本可以完成所有这些任务，并通过使用Matplotlib等Python库以可视化方式表示爬取的数据。
语法
tree = html.fromstring(response.text)
text_in_site = tree.xpath(‘IP address/text()’)
for title in blog_titles:
print(title)
这里我们看到使用Python的lxml库的爬虫脚本。这个库包含一个html模块，用于处理HTML，尽管它需要首先使用Requests库检索HTML字符串。这些解析后的数据被存储在一个树对象中，可以通过创建查询来访问具体的数据项，查询使用 Xpath() 函数，可以使用适当的标签提取所需的组件，如网站的文本或正文。
步骤
步骤1 - 导入lxml库
步骤2 - 使用Requests库检索HTML字符串
步骤3 - 从目标网站解析所需的数据
步骤4 - 使用查询获取各个数据元素
步骤5 - 打印所需的数据，或将其用于其他目的
示例
# After response = requests.get()
from lxml import html
tree = html.fromstring(response.text)
blog_titles=tree.xpath('//h2[@class="blog-card__content-title"]/text()')
for title in blog_titles:
print(title)
此脚本仅在专用的 Python IDE（例如 Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
Blog title 1
Blog title 2
Blog title 3
原因2：简单的语法
Python语言拥有编程世界中最简单和最简洁的语法之一。这正是使之成为初学者学习最简单的语言之一的原因。因此，与其他语言如C#和C++相比，用Python编写的网络爬虫脚本非常小而简单。这正是使得使用Python进行网络爬虫如此容易编写和执行。
语法
pip install requests
import requests
response = requests.get("https://www.python.org/”)
print(response.text)
在这里我们使用Requests库进行网络抓取，它拥有执行最简单和最短的代码脚本之一。该库使用 GET() 函数发送HTTP请求，然后将抓取的数据打印给用户。这可以作为Requests库的基本语法，并根据需要进行修改。
步骤
步骤1 - 使用控制台安装Requests库。
步骤2 - 使用REQUESTS.GET()命令向网站服务器发送HTTP请求。
步骤3 - 打印接收到的抓取数据或将其用于必要的展示目的。
示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('https://www.tutorialspoint.com/tutorialslibrary.htm')
print("\n")
soup_data = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
print(soup_data.title)
print("\n")
print(soup_data.find_all('h4'))
这个脚本只能在专用的Python IDE（例如Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
[
#### Academic
,
#### Computer Science
,
#### Digital Marketing
,
#### Monuments
,
#### Machine Learning
,
#### Mathematics
,
#### Mobile Development
,
#### SAP
,
#### Software Quality
,
#### Big Data & Analytics
,
#### Databases
,
#### Engineering Tutorials
,
#### Mainframe Development
,
#### Microsoft Technologies
,
#### Java Technologies
,
#### XML Technologies
,
#### Python Technologies
,
#### Sports
,
#### Computer Programming
,
#### DevOps
,
#### Latest Technologies
,
#### Telecom
,
#### Exams Syllabus
,
#### UPSC IAS Exams
,
#### Web Development
,
#### Scripts
,
#### Management
,
#### Soft Skills
,
#### Selected Reading
,
#### Misc
]
原因3: 现有的框架可用
Python语言拥有丰富的框架集合，适用于各种功能和用例，包括网络爬虫。诸如Beautiful Soup，lxml，Requests和Scrapy等库可以非常高效和有效地进行网络爬取，并且还可以支持Xpath、HTML等。这些库还包含调试方法，有助于编程的顺利和安全。
语法
driver = Chrome(executable_path='/path/to/driver')
driver.get('https://oxylabs.io/blog')
在这里我们使用Selenium进行网络爬虫，它支持使用JavaScript进行解析，从而允许在动态网站上爬取。在使用的浏览器中，我们需要一个驱动程序。在当今JavaScript驱动整个Internet的时代，这个库对于网络爬虫是必不可少的。
步骤
步骤1 - 安装Selenium库
步骤2 - 导入所使用的浏览器的适当类
步骤3 - 使用驱动程序创建浏览器对象
步骤4 - 使用get()方法加载所需的网页
步骤5 - 如果需要，从网站中提取所需的元素
步骤6 - 关闭浏览器对象
示例
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.headless = True
options.add_argument("--window-size=1920,1200")
DRIVER_PATH = '/path/to/chromedriver'
driver = webdriver.Chrome(options=options,
executable_path=DRIVER_PATH)
driver.get("https://www.google.com/")
print(driver.page_source)
driver.quit()
该脚本只能在专用的Python IDE（如Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
原因4：Python的普适性
Python是当今世界上最广泛使用的编程语言之一，也被广泛接受在不同领域中。全球最大的数据收集者和公司使用Python，并且用Python编写的脚本也可以与其他语言编写的程序一起使用。
语法
pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/”)
print(response.text)
在这里我们使用了一个利用Requests库的网页抓取脚本，该脚本可以与其他语言和编程环境中编写的脚本同步使用，从而使得Python脚本具有通用性。
步骤
第一步 - 使用控制台安装Requests库
第二步 - 使用REQUESTS.GET()命令向网站服务器发送HTTP请求
第三步 - 打印接收到的抓取数据或将其用于必要的展示目的。
示例
pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/")
print(response.text)
此脚本仅在专用的Python IDE中运行，如Jupyter Notebook/终端。
输出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
原因5：有用的数据表示
在Python中使用的网页采集库不仅可以进行网页爬取和数据解析，还可以对数据进行有用的表示，以用于业务分析、研究和市场分析以及理解客户反馈。Beautiful Soup是最适合采集数据的工具，然后可以通过Matplotlib、Plotly等库来显示。
语法
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
这是在Beautiful Soup中使用脚本的语法，我们首先使用Requests库获取目标URL，如前面的示例所示。然后在第二行中从网站中搜索和找到所需的元素。这样接收到的数据可以使用适当的库来表示。
步骤
步骤1 − 安装Beautiful Soup库
步骤2 − 发送请求获取网站URL
步骤3 − 从网站中提取所需的元素
步骤4 − 对数据执行必要的操作，如打印/存储等
步骤5 − 将数据传递给Matplotlib进行表示目的
示例
import requests
url='https://oxylabs.io/blog'
response = requests.get(url)
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title)
blog_titles = soup.select('h2.blog-card__content-title')
for title in blog_titles:
print(title.text)
此脚本仅在专用的Python IDE中运行，例如Jupyter Notebook / 终端。
输出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
结论
因此，在这里，我们看到了如何使用Python的各种方法进行网络爬虫，以及这些方法使Python成为进行网络爬虫的最佳选择的方式。Python在网络爬虫方面有很多其他小原因，但在这里我们只列举了一些。要详细了解每种方法的课程，您可以分别访问它们的学习页面。因此，可以说Python是最适合进行网络爬虫的语言之一。