Python のクローラー フレームワークとは何ですか?一般的に使用される Python クローラーのトップ 10 フレームワークを紹介します:
1. Scrapy
Scrapy フレームワークは比較的成熟したセットです。クローラー フレームワークは、Python を使用して開発された高速で高レベルの情報クロール フレームワークであり、Web ページを効率的にクロールし、構造化データを抽出できます。
Scrapy には、クローラ開発、データマイニング、データ監視、自動テストなどを含む幅広いアプリケーションがあります。
2. PySpider
は、中国人によって Python で書かれた強力な Web クローラー フレームワークです。主な機能は次のとおりです:
1. 強力な WebUI (スクリプト エディター、タスク モニター、プロジェクト マネージャー、結果ビューアーを含む);
2. マルチデータベース サポート (MySQL、MongoDB など) 、Redis、SQLite、Elasticsearch; PostgreSQL with SQLAlchemy など;
3. RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu をメッセージ キューとして使用する;
4. タスクの優先順位設定、スケジュールされたタスク、失敗後の再試行などをサポートします。 ;
5. 分散クローラーのサポート
3. Crawley
対応する Web サイトのコンテンツの高速クロール、リレーショナルおよび非リレーショナル データベースのサポート、データは JSON、XML などとしてエクスポートできます。
関連する推奨事項:「Python ビデオ チュートリアル」
4. Portia
ビジュアル クロール Web コンテンツの取得
5.newspaper
ニュース、記事、コンテンツ分析の抽出
6.python- goose
java
で書かれた記事抽出ツール 7. Beautiful Soup
は有名で、いくつかの一般的なクローラー要件を統合しています。欠点: JS を読み込むことができません。
Beautiful Soup は、HTML または XML ファイルからデータを抽出できる Python ライブラリです。お気に入りのコンバータを通じて、ドキュメントのナビゲーション、検索、および変更の通常の方法を実装できます。Beautiful Soup はお金の節約に役立ちます数時間、場合によっては数日間の作業。私はこれを非常に頻繁に使用します。 html 要素の取得はすべて bs4 によって行われます。
8. mechanize
利点: JS を読み込むことができます。短所: ドキュメントが大幅に不足しています。しかし、公式の例や人体で試した方法では、まだかろうじて使用可能です。
9. Selenium
これはブラウザを呼び出すドライバであり、このライブラリを通じてブラウザを直接呼び出して、確認コードの入力などの特定の操作を完了できます。
10. cola
分散型クローラー フレームワーク。プロジェクトの全体的な設計は少し悪く、モジュール間の結合が高くなっています。
以上がPython のクローラー フレームワークとは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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