Scrapy vs. Beautiful Soup | 网络抓取教程 2024

网络爬虫是任何想要从网上收集数据用于分析、研究或商业智能的人必备的技能。Python中两个最受欢迎的网络爬虫工具是Scrapy和Beautiful Soup。在本教程中，我们将比较这些工具，探索它们的功能，并指导你如何有效地使用它们。此外，我们还将讨论在爬虫过程中如何处理验证码挑战，并推荐一些可靠的解决方案。

什么是网络爬虫？

网络爬虫涉及从网站上提取数据，允许用户收集互联网上公开可用的信息。这些数据可以是文本、图片、视频甚至整个数据库。网络爬虫对于数据分析、市场研究、价格比较等任务特别有用。使用正确的工具和技术，你可以快速高效地自动化从多个来源收集信息的过程。

网络爬虫的关键组成部分：

HTML解析：从网页的HTML结构中提取数据。
HTTP请求：向网络服务器发送请求以检索网页。
数据存储：将提取的数据以结构化格式保存，如CSV、JSON或数据库。
自动化：使用脚本或工具自动化数据提取过程。

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Scrapy vs. Beautiful Soup: 快速对比

如果你不想读长篇大论，这里有一个简短而直观的Scrapy和Beautiful Soup在网络爬虫中的对比：

Scrapy 是一个全面的网络爬虫框架，专为大规模数据提取项目设计。它在速度和效率方面表现出色，并包含内置的网络爬虫支持，使其非常适合复杂和广泛的爬虫任务。凭借异步处理能力，Scrapy可以同时处理多个请求，大大加快了爬虫过程。它还提供强大的数据提取工具和通过中间件和管道的自定义选项。

Beautiful Soup 则是一个解析库，最适合较小、较简单的爬虫任务。它不包含内置的爬虫功能，但可以很好地与其他库（如requests）集成以获取网页。Beautiful Soup以其简单易用著称，非常适合快速任务，在不需要高级功能的情况下从HTML或XML文档中提取数据。

何时使用Scrapy：

大规模爬虫项目
需要内置爬虫和异步处理
复杂的数据提取和处理要求
需要广泛定制的项目

何时使用Beautiful Soup：

较小、简单的爬虫任务
从HTML或XML中快速提取数据
以易用性为优先的简单项目
与其他库结合使用以满足基本的网络爬虫需求

Scrapy在网络爬虫中的应用

Scrapy是一个开源的Python框架，旨在简化网络爬虫。它使开发者能够构建具有全面内置功能的强大且可扩展的爬虫。

虽然像Requests用于HTTP请求、BeautifulSoup用于数据解析和Selenium用于处理基于JavaScript的网站是独立的选择，但Scrapy将所有这些功能集成到一个框架中。

Scrapy包括：

HTTP连接：高效处理HTTP请求和响应。
选择器：支持CSS选择器和XPath表达式从网页中提取数据。
数据导出：将数据导出到各种格式，包括CSV、JSON、JSON lines和XML。
存储选项：将数据存储在FTP、S3和本地文件系统上。
中间件：支持中间件以便于集成和自定义处理。
会话管理：无缝处理Cookie和会话。
JavaScript渲染：使用Scrapy Splash渲染JavaScript内容。
重试机制：自动重试失败的请求。
并发性：高效管理并发请求。
爬虫：内置的网站爬虫功能。

此外，Scrapy的活跃社区开发了许多扩展，以进一步增强其功能，使开发者能够根据特定的爬虫需求定制工具。

Scrapy入门：

安装Scrapy：
```
pip install scrapy
```

创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject myproject
cd myproject
scrapy genspider example example.com

定义爬虫：
编辑 example.py 文件在 spiders 目录中：

import scrapyclass ExampleSpider(scrapy.Spider):name = 'example'start_urls = ['http://example.com']def parse(self, response):for title in response.css('title::text').getall():yield {'title': title}

运行爬虫：
```
scrapy crawl example
```

Beautiful Soup：网络爬虫库

Beautiful Soup是一个使从网页中抓取信息变得容易的库。它基于HTML或XML解析器，提供Python风格的迭代、搜索和修改解析树的方式。

Beautiful Soup入门：

安装Beautiful Soup和Requests：
```
pip install beautifulsoup4 requests
```

编写一个简单的爬虫：

import requests
from bs4 import BeautifulSoupURL = 'http://example.com'
page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')titles = soup.find_all('title')
for title in titles:print(title.get_text())

Scrapy和Beautiful Soup可以一起使用吗？

绝对可以！Scrapy和Beautiful Soup可以结合使用，以利用两者的优势，尽管这可能需要一些设置。Scrapy是一个全面的网络爬虫框架，具有自己的解析工具，但在处理复杂或结构不良的HTML时，集成Beautiful Soup可以增强其功能。

在Scrapy的回调函数中，你可以使用Beautiful Soup更有效地提取特定元素或修改HTML内容。这种组合在需要Beautiful Soup强大解析能力的Scrapy项目中特别有用。

使用Scrapy或Beautiful Soup进行爬虫时的挑战

使用Scrapy或Beautiful Soup进行网络爬虫时最大的挑战之一是遇到阻止自动爬虫的CAPTCHA，因为许多网站已经采取了预防措施，防止机器人访问他们的数据。反机器人技术可以检测并阻止带有CAPTCHA的自动脚本，从而阻止你的爬虫。因此，我们也为你提供了深入的指南，了解如何避免CAPTCHA并在网络爬虫中克服它们。

介绍CapSolver：网络爬虫的最佳CAPTCHA解决方案：

CapSolver 是一家领先的解决方案提供商，专门解决在网络数据爬取和类似任务中遇到的CAPTCHA挑战。它为在大规模数据爬取或自动化任务中遇到CAPTCHA障碍的个人提供快速解决方案。

CapSolver支持各种类型的CAPTCHA服务，包括reCAPTCHA (v2/v3/Enterprise)、FunCaptcha、hCaptcha（普通/企业）、GeeTest V3/V4、AWS Captcha、ImageToText等。它涵盖了广泛的CAPTCHA类型，并不断更新其功能以应对新的挑战。

如何使用CapSolver

在你的网络爬虫或自动化项目中使用CapSolver非常简单。以下是一个Python示例，演示如何将CapSolver集成到你的工作流程中：

# pip install requests
import requests
import time# TODO: 设置你的配置
api_key = "YOUR_API_KEY"  # 你的CapSolver API密钥
site_key = "6Le-wvkSAAAAAPBMRTvw0Q4Muexq9bi0DJwx_mJ-"  # 目标网站的站点密钥
site_url = ""  # 目标网站的页面URLdef capsolver():payload = {"clientKey": api_key,"task": {"type": 'ReCaptchaV2TaskProxyLess',"websiteKey": site_key,"websiteURL": site_url}}res = requests.post("https://api.capsolver.com/createTask", json=payload)resp = res.json()task_id = resp.get("taskId")if not task_id:print("创建任务失败:", res.text)returnprint(f"获得taskId: {task_id} / 获取结果中...")while True:time.sleep(3)  # 延时payload = {"clientKey": api_key, "taskId": task_id}res = requests.post("https://api.capsolver.com/getTaskResult", json=payload)resp = res.json()status = resp.get("status")if status == "ready":return resp.get("solution", {}).get('gRecaptchaResponse')if status == "failed" or resp.get("errorId"):print("解决失败！响应:", res.text)returntoken = capsolver()
print(token)