01 youtube官網 中文新聞數據爬取及2個(python的爬蟲框架有哪些？)

python爬蟲用什么框架

python爬蟲框架概述

爬蟲框架中比較好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 WEB 界面，寫爬蟲迅速，集成了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。Scrapy自定義程度高，比 PySpider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。

PySpider

PySpider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：

抓取、更新調度多站點的特定的頁面

需要對頁面進行結構化信息提取

靈活可擴展，穩定可監控

pyspider的設計基礎是：以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲

通過python腳本進行結構化信息的提取，follow鏈接調度抓取控制，實現最大的靈活性

通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態

抓取環模型成熟穩定，模塊間相互獨立，通過消息隊列連接，從單進程到多機分布式靈活拓展

pyspider的架構主要分為 scheler（調度器）, fetcher（抓取器）, processor（腳本執行）：

各個組件間使用消息隊列連接，除了scheler是單點的，fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制

任務由 scheler 發起調度，fetcher 抓取網頁內容， processor 執行預先編寫的python腳本，輸出結果或產生新的提鏈任務（發往 scheler），形成閉環。

每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析，使用框架API控制下一步抓取動作，通過設置回調控制解析動作。

Scrapy

Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。

其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網絡抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網絡爬蟲。Scrapy用途廣泛，可以用于數據挖掘、監測和自動化測試

Scrapy主要包括了以下組件：

引擎(Scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)

調度器(Scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 并在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL（抓取網頁的買粉絲或者說是鏈接）的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的買粉絲是什么, 同時去除重復的買粉絲

下載器(Downloader): 用于下載網頁內容, 并將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的異步模型上的)

爬蟲(Spiders): 爬蟲是主要干活的, 用于從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面

項目管道(Pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析后，將被發送到項目管道，并經過幾個特定的次序處理數據。

下載器中間件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。

爬蟲中間件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。

調度中間件(Scheler Middewares): 介于Scrapy引擎和調度之間的中間件，從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。

Scrapy運行流程大概如下：

首先，引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用于接下來的抓取

引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器，下載器把資源下載下來，并封裝成應答包(Response)

然后，爬蟲解析Response

若是解析出實體（Item）,則交給實體管道進行進一步的處理。

若是解析出的是鏈接（URL）,則把URL交給Scheler等待抓取

youtube是什么？

youtube翻譯成中文是油管的意思，是可以讓用戶免費上傳觀賞的網站。

YouTube于2005年創建，目前屬于谷歌旗下的子公司。YouTube稱為油管，YouTube上的視頻內容非常豐富多樣，包括但不限于電影、電視節目、音樂、體育賽事、時事新聞等。用戶可以通過搜索功能找到感興趣的視頻，通過訂閱頻道或關注用戶來獲取他們喜愛的內容更新。除了觀看視頻外，用戶還可以在視頻下方發表評論、給視頻點贊、分享視頻鏈接以及保存視頻到自己的收藏夾中。

YouTube還提供了與其他用戶的互動功能，例如訂閱其他用戶、私信溝通、與視頻創作者進行互動等。為了幫助視頻創作者更好地管理和發展自己的頻道，YouTube還提供了一系列的創作者工具和服務，如視頻上傳和編輯功能、視頻分析數據、廣告激勵計劃等。YouTube是一個開放的視頻平臺，為用戶提供了廣泛的視頻內容選擇，并為創作者提供了展示自己作品和與觀眾互動的機會。

意義

1、視頻分享和傳播：YouTube成為了全球最大的視頻分享平臺之一，為用戶提供了一個便捷的方式來分享和傳播自己的創作、觀點和信息。

2、娛樂與娛樂產業：YouTube上有大量的音樂、電影、電視節目、搞笑視頻等各種類型的娛樂內容。用戶可以隨時隨地通過YouTube觀看自己喜歡的娛樂視頻，這極大地豐富了人們的娛樂方式。

3、教育與知識傳播：YouTube上不僅有娛樂內容，還有大量的教育和知識類視頻，涵蓋了各個領域的知識和技能。用戶可以通過YouTube學習如何做菜、修理家電、學習外語等各種技能，并且還可以觀看專業領域的講座和教學視頻。

4、文化交流與多樣性展示：YouTube是全球化的平臺，各個國家和地區的用戶都可以上傳和分享自己的視頻作品。這促進了不同文化之間的交流和理解，展示了世界各地的多樣性和獨特之處。

5、社交互動和影響力：YouTube上的用戶可以互相關注、評論、分享，并與視頻創作者進行互動。這種社交互動的方式有助于建立社區和粉絲群體，形成影響力。

Python中的爬蟲框架有哪些呢？

Python中有很多優秀的爬蟲框架，常用的有以下幾種：1

Scrapy：Scrapy是一個功能強大的開源爬蟲框架，它提供了完整的爬蟲流程控制和數據處理功能，支持異步和分布式爬取，適用于大規模的數據采集任務

2

BeautifulSoup：BeautifulSoup是一個用于解析HTML和XML文檔的Python庫，它提供了簡單靈活的API，可以方便地從網頁中提取數據

3

Requests：Requests是一個簡潔而優雅的HTTP庫，可以方便地發送HTTP請求和處理響應，適用于簡單的數據采集任務

4

Selenium：Selenium是一個自動化測試工具，也可以用于爬蟲開發

它可以模擬瀏覽器的行為，支持JavaScript渲染，適用于需要執行JavaScript代碼的網頁采集任務

5

PySpider：PySpider是一個輕量級的分布式爬蟲框架，它基于Python 3開發，提供了簡單易用的API和強大的分布式爬取功能

6

Gevent：Gevent是一個基于協程的網絡庫，可以實現高并發的網絡爬取

它可以與其他爬蟲框架結合使用，提高爬取效率

八爪魚采集器是一款功能全面、操作簡單、適用范圍廣泛的互聯網數據采集器，可以幫助用戶快速獲取所需的數據

python爬蟲用的哪些庫

Python爬蟲，全稱Python網絡爬蟲，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或腳本，主要用于抓取證券交易數據、天氣數據、網站用戶數據和圖片數據等，Python為支持網絡爬蟲正常功能實現，內置了大量的庫，主要有幾種類型。下面本篇文章就來給大家介紹。

一、Python爬蟲網絡庫

Python爬蟲網絡庫主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、買粉絲lib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aio買粉絲等。

二、Python網絡爬蟲框架

Python網絡爬蟲框架主要包括：grab、scrapy、pyspider、買粉絲la、portia、restkit以及demiurge等。

三、HTML/XML解析器?

●lxml：C語言編寫高效HTML/ XML處理庫。支持XPath。

●cssselect：解析DOM樹和CSS選擇器。

●pyquery：解析DOM樹和jQuery選擇器。

●BeautifulSoup：低效HTML/ XML處理庫，純Python實現。

●買粉絲5lib：根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM。該規范被用在現在所有的瀏覽器上。

●feedparser：解析RSS/ATOM feeds。

●MarkupSafe：為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字符串。

●xmltodict：一個可以讓你在處理XML時感覺像在處理JSON一樣的Python模塊。

●x買粉絲2pdf：將HTML/CSS轉換為PDF。

●untangle：輕松實現將XML文件轉換為Python對象。

四、文本處理

用于解析和操作簡單文本的庫。

●difflib：（Python標準庫）幫助進行差異化比較。

●Levenshtein：快速計算Levenshtein距離和字符串相似度。

●fuzzywuzzy：模糊字符串匹配。

●esmre：正則表達式買粉絲。

●ftfy：自動整理Uni買粉絲de文本，減少碎片化。

五、特定格式文件處理

解析和處理特定文本格式的庫。

●tablib：一個把數據導出為XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模塊。

●textract：從各種文件中提取文本，比如 Word、PowerPoint、PDF等。

●messytables：解析混亂的表格數據的工具。

六、自然語言處理

●NLTK：編寫Python程序來處理人類語言數據的最好平臺；

●Pattern：Python的網絡挖掘模塊；

●TextBlob：為深入自然語言處理任

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