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常用 Python 爬虫库汇总
在数据驱动的时代，网络爬虫技术已成为众多行业进行数据采集与分析的关键工具。Python 凭借简洁易用的语法和丰富的库生态，成为了构建网络爬虫的首选语言。本文将汇总常用的 Python 爬虫库，帮助初学者快速入门。
一、请求库
1.1 requests
- 简介：
requests是 Python 中最流行的 HTTP 库之一，可用于发送 HTTP 请求和接收网页响应。它的简单性和直观的 API 设计，使其成为编写爬虫的首选库。 - 安装：
pip install requests -
使用示例：
import requests # 发送 GET 请求 response = requests.get("https://www.example.com") # 输出状态码 print(response.status_code) # 输出网页内容 print(response.text)在编程狮的 Python 爬虫入门课程中，
requests库的使用是基础内容之一，通过实际案例帮助学员快速掌握如何抓取网页数据。
1.2 urllib
- 简介：
urllib是 Python 的内置库，提供了一系列用于操作 URL 的功能，可以用来发送 HTTP/HTTPS 请求。 -
使用示例：
from urllib import request # 发送 GET 请求 response = request.urlopen("https://www.example.com") # 输出网页内容 print(response.read().decode("utf-8"))urllib库功能强大且灵活，但在易用性上稍逊于requests。在 W3Cschool 的 Python 教程中，urllib也占据了重要位置，适合学习网络请求的基础原理。
二、解析库
2.1 BeautifulSoup
- 简介：
BeautifulSoup是用于解析 HTML 和 XML 文档的库，可以从网页中提取所需信息，同时拥有强大的 API 和多样化的解析方式。 - 安装：
pip install beautifulsoup4 -
使用示例：
from bs4 import BeautifulSoup html = "<html><head><title>测试页面</title></head><body><p>欢迎来到编程狮</p></body></html>" soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 提取标题 print(soup.title.string) # 提取段落内容 print(soup.p.text)BeautifulSoup是初学者最友好的解析库之一，在编程狮的爬虫课程中，它与requests的组合使用被广泛讲解，帮助学员轻松提取网页数据。
2.2 lxml
- 简介：
lxml是一个高效的 HTML/XML 解析库，支持 XPath 解析方式，解析效率非常高。 - 安装：
pip install lxml -
使用示例：
from lxml import etree html = "<html><head><title>测试页面</title></head><body><p>欢迎来到 W3Cschool</p></body></html>" tree = etree.HTML(html) # 使用 XPath 提取标题 title = tree.xpath("//title/text()") print(title[0]) # 提取段落内容 content = tree.xpath("//p/text()") print(content[0])lxml库在处理大规模数据时表现出色，是编程狮高级爬虫课程中推荐的解析工具之一。
三、爬虫框架
3.1 Scrapy
- 简介：
Scrapy是一个强大的爬虫框架，用于快速高效地抓取网站并从页面中提取结构化数据。它提供了丰富的功能和工具，可以高效地爬取大量数据。 - 安装：
pip install scrapy -
使用示例（创建简单爬虫）：
import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = "example" start_urls = ["https://www.example.com"] def parse(self, response): # 提取网页标题 title = response.css("title::text").get() print(title) # 提取段落内容 content = response.css("p::text").get() print(content)在编程狮的爬虫进阶课程中，
Scrapy是重点学习内容，帮助学员构建复杂爬虫项目，实现高效数据采集。
3.2 Selenium
- 简介：
Selenium是一款基于浏览器的自动化程序库，可以抓取动态渲染的网页内容。 - 安装：
pip install selenium -
使用示例：
from selenium import webdriver # 启动浏览器 driver = webdriver.Chrome() # 打开网页 driver.get("https://www.example.com") # 提取网页标题 print(driver.title) # 提取段落内容 print(driver.find_element("xpath", "//p").text) # 关闭浏览器 driver.quit()Selenium在处理复杂的动态网页时非常有效，是编程狮爬虫实战课程中推荐的工具之一，帮助学员应对各种爬虫场景。
四、存储库
4.1 pandas
- 简介：
pandas是一个强大的数据处理库，可以方便地对爬取的数据进行整理、清洗和分析。 - 安装：
pip install pandas -
使用示例：
import pandas as pd # 创建数据 data = {"姓名": ["张三", "李四"], "年龄": [25, 30]} # 转换为 DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 保存为 CSV 文件 df.to_csv("编程狮学员信息.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")在编程狮的数据分析课程中，
pandas是核心工具之一，帮助学员高效处理爬虫采集到的数据。
总结
以上是 Python 爬虫中常用的库，初学者可以从 requests 和 BeautifulSoup 入门，掌握基础的网络请求和数据解析技能。随着学习的深入，可以学习 Scrapy 和 Selenium 等高级工具，应对更复杂的爬虫场景。同时，pandas 等数据处理库能够帮助学员更好地整理和分析数据。编程狮平台提供了丰富的 Python 爬虫课程，从基础到进阶，全方位满足学习需求。
