为什么Python是最好的网络爬虫语言？

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什么是Python网络爬虫？

Python网络爬虫是一种从Web及其不同的网站中自动收集数据并对数据执行进一步操作的方法。这些操作可能包括将数据存储在数据库中以便将来引用、为业务目的分析数据并在单个位置提供来自不同来源的连续数据流等。

一些常见的Web爬虫方法

• 高性能

• 简单的语法

• 已有的框架可用

• Python的通用性

• 有用的数据表示

让我们详细看一下。

原因1：高性能

用于网络爬虫的Python脚本非常高效。在某些语言中，Web爬取仅限于从其他源检索数据，而在其他语言中，则涉及以非结构化格式获取数据，并将其附加在一起，然后解析并将其保存为数据集。用Python编写的脚本可以完成所有这些工作，同时使用Matplotlib等Python库将爬取的数据可视化呈现出来。

语法

tree = html.fromstring(response.text)
text_in_site = tree.xpath(‘IP address/text()’)
for title in blog_titles:
   print(title)

在这里，我们看到使用Python的lxml库的爬取脚本。这个库包含了一个html模块来处理HTML，虽然它首先需要获取使用Requests库检索的HTML字符串。这个解析数据然后被存储在一棵树型对象中，通过创建查询来访问精确的数据项，使用 Xpath() 函数可以从中提取网站的文本或正文等所需组件。

算法

第一步 − 导入lxml库

第二步 − 使用Requests库检索HTML字符串

第三步 − 从目标网站解析爬取的数据

第四步 − 通过使用查询获得单个数据元素

第五步 − 打印所需数据或将其用于其他目的

示例

#响应之后=response.get()
from lxml import html
tree = html.fromstring(response.text)
blog_titles=tree.xpath('//h2[@class="blog-card__content-title"]/text()')
for title in blog_titles:
   print(title) 

此脚本仅在专用的Python IDE（如Jupyter Notebook/ 终端）中运行。

输出

Blog 标题1
Blog 标题2
Blog 标题3

原因2：简单的语法

Python语言具有编程界中最简单和最简单的语法之一。这就是使其成为初学者最容易学习的语言之一的原因。因此，与C＃和C ++等其他语言相比，用Python编写的Web爬取脚本非常简短和简单。这就是使使用Python进行Web爬虫编写和执行变得如此容易的原因。

语法

pip install requests
import requests
response = requests.get("https://www.python.org/”)
print(response.text)

这里我们使用Requests库进行Web爬取，它具有执行最简单和最短代码脚本之一。该库使用 GET() 函数发送HTTP请求，然后将爬取的数据打印给用户。这可以用作Requests库的基本语法，并根据需要进行修改。

算法

第一步 − 使用控制台安装Requests库

第二步 − 使用REQUESTS.GET()命令向网站服务器发送HTTP请求

步骤3 − 打印接收到的抓取数据，或将其用于必要的表达目的。

示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('https://www.tutorialspoint.com/tutorialslibrary.htm')
print("\n")
soup_data = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
print(soup_data.title)
print("\n")
print(soup_data.find_all('h4')) 

这个脚本只能在专用的Python IDE，如Jupyter Notebook/终端上运行。

输出

[

#### Academic

, 

#### Computer Science

, 

#### Digital Marketing

, 

#### Monuments

, 

#### Machine Learning

, 

#### Mathematics

, 

#### Mobile Development

, 

#### SAP

, 

#### Software Quality

, 

#### Big Data & Analytics

, 

#### Databases

, 

#### Engineering Tutorials

, 

#### Mainframe Development

, 

#### Microsoft Technologies

, 

#### Java Technologies

, 

#### XML Technologies

, 

#### Python Technologies

, 

#### Sports

, 

#### Computer Programming

, 

#### DevOps

, 

#### Latest Technologies

, 

#### Telecom

, 

#### Exams Syllabus

, 

#### UPSC IAS Exams

, 

#### Web Development

, 

#### Scripts

, 

#### Management

, 

#### Soft Skills

, 

#### Selected Reading

, 

#### Misc

] 

原因3：现有框架可用

Python语言拥有大量的框架，可用于各种功能和用例，包括网络爬虫。这些框架包括Beautiful Soup、lxml、Requests和Scrapy库。使用这些框架进行网络爬虫可以非常高效和有效，还可以支持XPath、HTML和其他功能。这些库还包含调试方法，有助于平稳和安全的编程。

语法

driver = Chrome(executable_path='/path/to/driver')
driver.get('https://oxylabs.io/blog') 

在这里我们使用Selenium进行网站爬取，它支持使用JavaScript进行解析，从而允许在动态网站上爬行。在今天整个互联网都是基于JavaScript编程的时代，这个库对于网络爬虫来说是必不可少的。

算法

步骤1 − 安装Selenium库。

步骤2 − 导入所使用浏览器的适当类别。

步骤3 − 使用驱动程序创建浏览器对象。

步骤4 − 使用get()方法加载所需的Web页面。

步骤5 − 如有必要，从网站上提取所需元素。

步骤6 − 关闭浏览器对象。

示例

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.headless = True
options.add_argument("--window-size=1920,1200")
DRIVER_PATH = '/path/to/chromedriver'
driver = webdriver.Chrome(options=options,
executable_path=DRIVER_PATH)
driver.get("https://www.google.com/")
print(driver.page_source)
driver.quit()

这个脚本只能在专用的Python IDE，如Jupyter Notebook/终端上运行。

输出

<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>

原因4：Python的通用性

Python是当今世界上最普遍使用的编程语言之一，也被广泛接受，并在不同方面得到了广泛地应用。世界上最大的数据收集者和公司使用Python，而使用Python编写的脚本也可以与其他语言编写的程序一起使用。

语法

pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/”)
print(response.text)

在此，我们使用了一个使用Requests库的网络爬虫脚本，它可以与其他语言和编程环境中编写的脚本同步使用，从而使Python脚本具有普适性。

算法

步骤1 - 使用控制台安装Requests库

步骤2 - 使用REQUESTS.GET()命令发送HTTP请求到网站服务器

步骤3 - 打印接收到的爬取数据或将其用于必要的表示目的。

例子

pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/")
print(response.text)

此脚本仅在专用的Python IDE（例如Jupyter Notebook /终端）中运行。

输出

<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>

原因5：有用的数据表示

Python中使用的网页爬虫库不仅可以进行网页爬取和数据解析，还可以执行有用的数据表示，例如业务分析、研究和市场分析以及理解客户反馈等。 Beautiful Soup是用于爬取数据以后通过Matplotlib，Plotly和类似的库显示的最好方法。

语法

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

这是Beautiful Soup中脚本的语法，我们首先使用Requests库获取目标URL，如前面的示例所示。然后我们在第二行中从网站中搜索并找到所需的元素。然后，可以使用相应的库来表示接收到的数据。

算法

步骤1 - 安装Beautiful Soup库

步骤2 - 通过发送请求接收网站URL

步骤3 - 从网站中提取所需的元素

步骤4 - 对数据执行必要的操作，例如打印/存储等。

步骤5 - 将数据传递给Matplotlib以进行表示目的。

例子

import requests
url='https://oxylabs.io/blog'
response = requests.get(url)
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title)
blog_titles = soup.select('h2.blog-card__content-title')
for title in blog_titles:
   print(title.text)

此脚本仅在专用的Python IDE（例如Jupyter Notebook /终端）中运行。

输出

<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>

结论

因此，我们看到了如何使用Python中的各种方法进行网页爬取，以及这些方法使Python成为最适合网页爬取的方法。 Python对于网页爬取的适用性还有其他一些小原因，但在这里，我们仅提到了一些原因。要获取有关每种方法的详细课程，可以访问它们各自的学习页面。因此，Python是执行网页爬取的最佳语言之一。