Python 爬虫框架让开发者高效抓取、解析和存储网络数据。框架包括：Scrapy：提供 XPath/CSS 选择器、解析器和管道。创建爬虫：pip install scrapy；scrapy startproject myproject；scrapy genspider example mywebsite.com；scrapy crawl example -o output.csv。Beautiful Soup：解析 HTML/XML。查找元素：select()、find_all()；格式化文
如何使用 Python 爬虫框架
简介
Python 爬虫框架是一种强大的工具，可以简化和自动化从网站提取数据的过程。使用这些框架，开发人员可以高效地抓取、解析和存储 Web 上的信息。常见的 Python 爬虫框架包括 Scrapy、Beautiful Soup 和 Requests。
使用 Scrapy 创建爬虫
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Scrapy 是一个功能丰富的网络爬虫框架，它提供了丰富的内置功能，例如：
- 提取数据的 XPath 和 CSS 选择器
- 对响应进行解析和清理的解析器
- 管理多个爬虫实例的调度器
- 持久化数据的持久化管道
步骤：
- 安装 Scrapy：
pip install scrapy - 创建一个新项目：
scrapy startproject myproject - 在项目目录中创建爬虫：
scrapy genspider example mywebsite.com - 编写爬虫代码：
scrapy crawl example -o output.csv
使用 Beautiful Soup 解析 HTML
Beautiful Soup 是一个 HTML 和 XML 解析库，它提供了易于使用的接口：
-
select()和find_all()方法可用于查找特定的 HTML 元素 -
prettify()方法可用于格式化 HTML 文档 -
get_text()方法可用于提取文本内容
步骤：
- 安装 Beautiful Soup：
pip install beautifulsoup4 - 从请求或文件加载 HTML：
soup = BeautifulSoup(html) - 使用选择器提取数据：
soup.find_all('div', {'class': 'product-name'})
使用 Requests 获取 Web 页面
Requests 库是一个 HTTP 客户端，它用于发送网络请求并获取响应：
-
get()和post()方法可用于发送 GET 和 POST 请求 -
text属性包含响应的文本内容 -
json()方法可用于将响应解析为 JSON
步骤：
- 安装 Requests：
pip install requests - 导入 requests：
import requests - 发送网络请求：
response = requests.get('https://example.com') - 获取响应内容：
response.text
