역사상 가장 효율적인 Python 크롤러 프레임워크(권장)

웹 크롤러(웹 스파이더, 웹 로봇이라고도 하며 FOAF 커뮤니티에서는 웹 체이서라고도 함)는 특정 규칙에 따라 World Wide Web 정보를 자동으로 캡처하는 프로그램 또는 스크립트입니다. 아래에서 함께 알아볼까요?

1.Scrapy

Scrapy는 웹사이트 데이터를 크롤링하고 구조화된 데이터를 추출하기 위해 작성된 애플리케이션 프레임워크입니다. 데이터 마이닝, 정보 처리 또는 기록 데이터 저장을 포함한 일련의 프로그램에서 사용할 수 있습니다. . 이 프레임워크를 사용하면 Amazon 제품 정보와 같은 데이터를 쉽게 크롤링할 수 있습니다.

프로젝트 주소: https://scrapy.org/

2.PySpider

pyspider는 Python으로 구현된 강력한 웹 크롤러 시스템으로, 브라우저 인터페이스에서 스크립트를 작성할 수 있습니다. 백엔드는 일반적으로 사용되는 데이터베이스를 사용하여 크롤링 결과를 저장하고 정기적으로 작업 및 작업 우선 순위를 설정할 수도 있습니다.

프로젝트 주소: https://github.com/binux/pyspider

3.Crawley

Crawley는 해당 웹사이트의 콘텐츠를 고속으로 크롤링할 수 있으며, 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 지원하며, 데이터는 JSON, XML 등으로 내보낼 수 있습니다.

프로젝트 주소: http://project.crawley-cloud.com/

4.Portia

Portia는 프로그래밍 지식 없이도 크롤링할 수 있는 오픈 소스 시각적 크롤러 도구입니다. 웹사이트를 받으세요! 관심 있는 페이지에 주석을 달기만 하면 Portia가 유사한 페이지에서 데이터를 추출하는 스파이더를 생성합니다.

프로젝트 주소: https://github.com/scrapinghub/portia

5. Newspaper

Newspaper를 사용하여 뉴스, 기사 및 콘텐츠 분석을 추출할 수 있습니다. 멀티스레딩 사용, 10개 이상의 언어 지원 등

프로젝트 주소: https://github.com/codelucas/newspaper

6.Beautiful Soup

Beautiful Soup은 HTML 또는 XML 파일에서 데이터를 추출할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 즐겨찾는 변환기는 일반적인 문서 탐색, 검색 및 수정 방법을 구현합니다. Beautiful Soup을 사용하면 몇 시간 또는 며칠의 작업 시간을 절약할 수 있습니다.

프로젝트 주소: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

7.Grab

Grab은 웹 스크레이퍼 구축을 위한 Python 프레임워크입니다. Grab을 사용하면 간단한 5줄 스크립트부터 수백만 개의 웹 페이지를 처리하는 복잡한 비동기 웹사이트 스크레이퍼까지 다양한 복잡성의 웹 스크레이퍼를 구축할 수 있습니다. Grab은 HTML 문서의 DOM 트리와 상호 작용하는 등 네트워크 요청을 수행하고 수신된 콘텐츠를 처리하기 위한 API를 제공합니다.

프로젝트 주소: http://docs.grablib.org/en/latest/#grab-spider-user-manual

8.Cola

Cola는 사용자를 위한 분산 크롤러 프레임워크입니다. 예를 들어, 분산 작업의 세부 사항에 주의를 기울이지 않고 몇 가지 특정 함수만 작성하면 됩니다. 작업은 여러 시스템에 자동으로 분산되며 전체 프로세스가 사용자에게 투명합니다.

프로젝트 주소 : https://github.com/chineking/cola

읽어주셔서 감사하고, 많은 혜택 받으시길 바랍니다.

재인쇄: https://www.toutiao.com/i6560240315519730190/

추천 튜토리얼: "python tutorial"

위 내용은 역사상 가장 효율적인 Python 크롤러 프레임워크(권장)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!