“大數(shù)據(jù)”是一種新的處理模型，具有更強大的決策能力，洞察力和流程優(yōu)化功能，適應(yīng)大規(guī)模，高增長和多樣化的信息資產(chǎn)。在數(shù)據(jù)科學或人工智能領(lǐng)域，除算法外，最重要的是數(shù)據(jù)。甚至可以說，最終確定模型準確性的不是算法，而是數(shù)據(jù)。實際上，缺乏足夠的數(shù)據(jù)已成為數(shù)據(jù)分析師獲得出色模型的主要障礙。值得慶幸的是，現(xiàn)在Web爬蟲技術(shù)已經(jīng)相當成熟，合格的數(shù)據(jù)分析師或人工智能模型設(shè)計人員或多或少會精通幾種Web爬蟲技術(shù)。

Python提供了大量的爬蟲庫，每個庫都有各自不同的特點，而在項目中如何選擇適合你的庫呢？本文主要列舉了5個當前非常流行的Python爬蟲庫，并列出了各自的優(yōu)勢和劣勢，希望可以在你的工作和學習中有所幫助。

　　Requests庫

這是Web爬蟲最基本的庫。 “請求”的意思是向網(wǎng)站的服務(wù)器發(fā)出HTML請求，以檢索其頁面上的內(nèi)容。獲取網(wǎng)頁的HTML內(nèi)容是Web爬蟲的首要步驟。Requests用于發(fā)出各種類型的HTTP請求，例如GET，POST等。

優(yōu)點：使用簡單、支持基本身份驗證、支持國際域名和URL、支持分塊請求、支持HTTP和HTTPS代理。

缺點：只檢索頁面的靜態(tài)內(nèi)容、不能用于解析HTML、無法處理純Javascript制作的網(wǎng)站。

　　lXML庫

Ixml是一種性能較高的HTML和XML的解析庫。特別適適合用于大型數(shù)據(jù)集的爬取解析。通常可以將Requests庫和Ixml庫結(jié)合使用。Ixml還允許你使用XPath和CSS選擇器從HTML提取數(shù)據(jù)。

優(yōu)點：速度快，效率高、比較輕巧、使用元素樹、支持Pythonic API接口。

缺點：不適用于設(shè)計不當?shù)腍TML、官方文檔不夠詳細，不太適合初學者。

BeautifulSoup庫

BeautifulSoup庫因為其易用性并且非常適合初學者，所以可以說是當前Web爬取中使用最廣泛的Python庫。BeautifulSoup創(chuàng)建了一個解析樹，用于解析HTML和XML文檔。BeautifulSoup會自動將輸入文檔轉(zhuǎn)換為Unicode，將輸出文檔轉(zhuǎn)換為UTF-8。我們可以將BeautifulSoup與其他解析器(如lxml)結(jié)合使用。BeautifulSoup庫的一個主要優(yōu)點是它可以與設(shè)計欠佳的HTML一起很好地工作。

優(yōu)點：簡單，非常簡單、功能強大、文檔比較全面、特別適合初學者、自動編碼檢測。

缺點：性能比lxml慢。

Selenium庫

前面講到的3種Python庫都有一定的局限性，既無法輕易地從動態(tài)填充的網(wǎng)站中抓取數(shù)據(jù)，這是因為動態(tài)網(wǎng)站的許多內(nèi)容是通過JavaScript加載的。換句話說，如果頁面不是靜態(tài)的，那么前面提到的Python庫就很難從中抓取數(shù)據(jù)。Selenium庫就是用來解決上述問題。Selenium庫最初是用于網(wǎng)絡(luò)自動化測試的，在其他庫無法運行JavaScript的地方，Selenium能夠完美的解決。Selenium可以在網(wǎng)頁上實現(xiàn)控件點擊、填寫表格、滾動頁面等操作。

優(yōu)點：有足夠的學習文檔，適合初學者、自動爬取信息、可以抓取動態(tài)填充的網(wǎng)頁、可以在網(wǎng)頁上實現(xiàn)與人工相似的任何操作。

缺點：速度非常慢、設(shè)置比較困難、CPU和內(nèi)存使用率較高、不適用于大型項目。

　　Scrapy庫

Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲庫里的超級大BOSS。Scrapy提供的蜘蛛機器人(spider bots)可以爬取多個網(wǎng)站并提取數(shù)據(jù)。Scrapy最大的優(yōu)點是異步爬取，它可以同時發(fā)出多個HTTP請求，所以爬取效率很高。

優(yōu)點：異步、幫助文檔較多、支持各種插件、創(chuàng)建自定義管道和中間件、CPU和內(nèi)存使用率低、有大量可用的在線資源。

缺點：學習難度比前幾種大、不適合初學者。

總結(jié)

Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲庫，每個庫都是針對不同的使用場景設(shè)計的，沒有哪個最好，只有哪個更適合你，在使用過程中需要你綜合考慮使用場景，畢竟在數(shù)據(jù)分析的人工智能的世界中往往是性能和計算機資源不可兼得。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)分析必備的5款Python爬蟲庫的信息，想了解更多關(guān)于大數(shù)據(jù)的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。