大数据分析必备的5款Python爬虫库

在数据科学或人工智能领域，除了算法之外，最重要的应该是数据了。甚至可以说一个模型到最后决定其准确度的往往不是算法而是数据。在现实中，缺少足够的数据成了数据分析师获得优秀模型的主要阻碍。可喜的是，现在网络爬虫技术已经相当成熟，一个合格的数据分析师或者人工智能模型设计师应该或多或少熟练掌握几种网络爬虫技术。

Python提供了大量的爬虫库，每个库都有各自不同的特点，而在项目中如何选择适合你的库呢?本文主要列举了5个当前非常流行的Python爬虫库，并列出了各自的优势和劣势，希望可以在你的工作和学习中有所帮助。

Requests库

这是Web爬虫最基本的库。 “请求”的意思是向网站的服务器发出HTML请求，以检索其页面上的内容。获取网页的HTML内容是Web爬虫的首要步骤。Requests用于发出各种类型的HTTP请求，例如GET，POST等。

优点：

• 使用简单
• 支持基本身份验证
• 支持国际域名和URL
• 支持分块请求
• 支持HTTP和HTTPS代理

缺点：

• 只检索页面的静态内容
• 不能用于解析HTML
• 无法处理纯Javascript制作的网站

lXML库

Ixml是一种性能较高的HTML和XML的解析库。特别适适合用于大型数据集的爬取解析。通常可以将Requests库和Ixml库结合使用。Ixml还允许你使用XPath和CSS选择器从HTML提取数据。

优点：

• 速度快，效率高
• 比较轻巧
• 使用元素树
• 支持Pythonic API接口

缺点：

• 不适用于设计不当的HTML
• 官方文档不够详细，不太适合初学者

BeautifulSoup库

BeautifulSoup库因为其易用性并且非常适合初学者，所以可以说是当前Web爬取中使用最广泛的Python库。BeautifulSoup创建了一个解析树，用于解析HTML和XML文档。BeautifulSoup会自动将输入文档转换为Unicode，将输出文档转换为UTF-8。我们可以将BeautifulSoup与其他解析器(如lxml)结合使用。BeautifulSoup库的一个主要优点是它可以与设计欠佳的HTML一起很好地工作。

优点：

• 简单，非常简单
• 功能强大
• 文档比较全面
• 特别适合初学者
• 自动编码检测

缺点：

• 性能比lxml慢
• Selenium库

前面讲到的3种Python库都有一定的局限性，既无法轻易地从动态填充的网站中抓取数据，这是因为动态网站的许多内容是通过JavaScript加载的。换句话说，如果页面不是静态的，那么前面提到的Python库就很难从中抓取数据。Selenium库就是用来解决上述问题。Selenium库最初是用于网络自动化测试的，在其他库无法运行JavaScript的地方，Selenium能够完美的解决。Selenium可以在网页上实现控件点击、填写表格、滚动页面等操作。

优点：

• 有足够的学习文档，适合初学者
• 自动爬取信息
• 可以抓取动态填充的网页
• 可以在网页上实现与人工相似的任何操作

缺点：

• 速度非常慢
• 设置比较困难
• CPU和内存使用率较高
• 不适用于大型项目

Scrapy库

Python网络爬虫库里的超级大BOSS。Scrapy提供的蜘蛛机器人(spider bots)可以爬取多个网站并提取数据。Scrapy最大的优点是异步爬取，它可以同时发出多个HTTP请求，所以爬取效率很高。

优点：

• 异步
• 帮助文档较多
• 支持各种插件
• 创建自定义管道和中间件
• CPU和内存使用率低
• 有大量可用的在线资源

缺点：

• 学习难度比前几种大
• 不适合初学者

总结

Python网络爬虫库，每个库都是针对不同的使用场景设计的，没有哪个最好，只有哪个更适合你，在使用过程中需要你综合考虑使用场景，毕竟在数据分析的人工智能的世界中往往是性能和计算机资源不可兼得。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。