2025 年最佳 Python 网络抓取库

Python 有许多库可以简化网络抓取.这些库可以帮助我们优化代码。虽然我们已经介绍了使用 Python 进行网络搜索今天，我将深入介绍五种最好的 Python 网络搜索库。

我测试了各种 Python 网页抓取库，以找到最有效的库。我们的目标是看看哪些库可以顺利地抓取网页。

以下是我发现的顶级图书馆：

现在，让我们深入了解每一个库，并提供一些 Python Web 搜索示例。我将展示如何使用每个库从 Vue Storefront 中提取产品详细信息。

Beautiful Soup

Beautiful Soup 是最流行的网络抓取库之一。它允许你解析 HTML 和 XML 文档并从中提取数据。Beautiful Soup 可从网页源代码中创建一个解析树，便于导航和搜索。

主要功能

易于使用： Beautiful Soup》简单易学，非常适合初学者。
解析： 它可以解析 HTML 和 XML 文档，并提供用于迭代、搜索和修改解析树的 Pythonic 习语。
整合： 它可与请求等其他库无缝协作。

例如

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup（response.text、 html.parser)
print(soup.title.string)

Requests

Requests 是一个简单而优雅的 Python HTTP 库。通过它，您可以毫不费力地发送 HTTP 请求并处理响应。它经常与 Beautiful Soup 结合使用，用于网络搜刮。

主要功能

简单： Requests 将复杂的 HTTP 请求抽象为漂亮、简单的应用程序接口。
特点支持 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE）、身份验证、cookie 和会话。
兼容性： 可与 Beautiful Soup 和其他解析库很好地集成。

例如

import requests
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
print（response.text）

Selenium

Selenium 是一款功能强大的工具，可通过程序控制网络浏览器并执行浏览器自动化。它对需要执行 JavaScript 的动态内容扫描非常有用。

主要功能

浏览器自动化：可自动控制网络浏览器
动态内容：处理带有 JavaScript 生成内容的页面。
测试：最初设计用于网络测试，可模拟用户与网页的交互。

例如

from selenium import webdriver
url = 'http://example.com'
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
print(driver.title)
driver.quit()

Scrapy

Scrapy 是一个适用于 Python 的开源网络抓取框架。它专为大规模网络抓取项目而设计。通过 Scrapy，您可以构建网络爬虫，从网站中提取结构化数据。

主要功能

框架： Scrapy 为大规模网络刮擦和抓取提供了一个完整的框架。
速度它效率高、速度快。
可扩展性： 支持各种扩展和中间件，以处理不同的搜索任务。
数据导出： 以 JSON、CSV 和 XML 等格式轻松导出数据。

Playwright

Playwright 是一个相对较新的浏览器自动化库。它支持多种浏览器，并能高效处理动态内容。

主要功能

多种浏览器： 支持 Chromium、Firefox 和 WebKit。

自动化： 允许与网页进行自动交互。

效率： 可处理具有动态内容的现代网络应用程序。

例如

from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch()
page = browser.new_page()
page.goto('http://example.com')
print(page.title())
browser.close()