python小巧而强大的网络爬虫工具Grab轻松抓取站点信息

 更新时间:2024年01月16日 10:06:01   作者:晓飞的李 管窥程序  
Grab 是一个强大的 python 网络爬虫框架,由 Greg Lavr 开发,它能够让你轻松地从互联网上抓取所需的信息,Grab 基于 pycurl[1],是性能十分优越的一个 HTTP 客户端,由于采用了异步网络 I/O 模型,Grab 甚至可以并行处理数千个网络连接

什么是 Grab?

上一篇介绍了爬虫框架 Haul ,今天再介绍一个小巧而强大的站点爬取工具 —— Grab。

GitHub上的项目地址:

https://github.com/lorien/grab 

与 Scrapy 的对比

相比于其他流行的爬虫框架,如 Scrapy,Grab 提供了一种更加简洁易懂的方式来定义和运行爬虫。

当然,Scrapy 也是一个非常强大的爬虫框架,特别是在构建大型的、复杂的、高度可配置的爬虫项目时,Scrapy 无疑更胜一筹。然而,对于小型或中型的爬虫任务,Grab 的简洁和易用性可能会让你更喜欢它。

与 Haul 的对比

Grab提供了简单易用的API和内置的文档解析器,适合快速开发和简单的网页解析。

相比之下,Haul是一个基于异步IO的框架,可以高效地处理并发请求,适用于需要高并发爬取的场景。选择使用哪个框架取决于具体需求和技术偏好。

Grab 的特点

简单易用的API:Grab提供了简洁、直观的API,使得编写爬虫代码变得容易。你可以快速设置请求参数、发送请求并处理响应,而无需过多的复杂配置。

内置的文档解析器:Grab内置了强大的文档解析器,可以使用CSS选择器或XPath来解析HTML文档。这使得提取所需数据变得简单,无需额外的第三方库或复杂的解析代码。

多线程和进程池支持:Grab支持多线程和进程池,可以并发地发送请求,提高爬取速度。这对于需要处理大量页面或需要快速爬取的任务非常有用。

社区支持和资源丰富:Grab在Python爬虫框架中相对较受欢迎,因此有着活跃的社区支持和丰富的资源。你可以轻松找到相关的教程、文档和示例代码,以便更好地理解和使用Grab。

安装使用

首先,我们需要安装 Grab 库。打开你的终端,输入以下命令:

pip install grab

现在,你已经装好了 Grab,准备开始你的爬虫之旅吧!

1. 基本使用

使用 Grab 的第一步就是创建一个 Grab 对象。让我们来看一下如何做:

from grab import Grab

g = Grab()

接下来,我们可以使用 go 方法去请求一个 URL:

g.go('http://example.com')

你可以通过 .body 属性获取到页面的内容:

print(g.doc.body)

2. 处理文本

Grab 提供了一些有用的方法来帮助你处理获取到的文本。例如 .text() 方法可以将 HTML 标签去除,只返回纯文本:

print(g.doc.text())

3. 使用选择器

Grab 使用 lxml[2] 库来解析 HTML,因此你可以使用 XPath 或者 CSS 选择器来提取元素。这是一个使用 CSS 选择器提取所有链接的例子:

for elem in g.doc.select('//a'):
    print(elem.attr('href'))

4. 处理表单

Grab 也让处理表单变得十分简单。你可以使用 .choose_form 方法选择一个表单,然后用 .set_input 方法设置输入字段,最后用 .submit 方法提交表单:

g.go('http://example.com/login')
g.doc.choose_form(0)
g.doc.set_input('username', 'myusername')
g.doc.set_input('password', 'mypassword')
g.doc.submit()

实践

现在,让我们用 Grab 来做一个小实践。你可以尝试抓取某个新闻网站的头条新闻,并将标题和链接打印出来。

注意:请确保你的爬虫行为遵守目标网站的 robots.txt 文件,并尊重网站的使用条款。

总结

Grab 是一个强大而易用的 python 网络爬虫框架,它提供了一种简洁的方式来抓取和处理网站数据。

虽然相比于 Scrapy,它可能在处理大型、复杂的爬虫项目上稍显不足,但是对于小型或中型的爬虫任务,Grab 的简洁和易用性无疑是一大优势。

无论你是一名数据科学家,还是一名网络工程师,或者只是一个希望能自动化处理网络数据的人,Grab 都能够成为你的得力助手。

参考资料

[1] pycurl: http://pycurl.io/ 

[2] lxml: https://lxml.de/ 

以上就是python小巧而强大的Grab轻松抓站点信息的详细内容,更多关于python Grab抓站点信息的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • 利用Python编写的实用运维脚本分享

    利用Python编写的实用运维脚本分享

    Python在很大程度上可以对shell脚本进行替代。笔者一般单行命令用shell,复杂点的多行操作就直接用Python了。本文归纳了Python中一些实用脚本操作,需要的可以参考一下
    2022-05-05
  • 基于python实现数组格式参数加密计算

    基于python实现数组格式参数加密计算

    这篇文章主要介绍了基于python实现数组格式参数加密计算,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-04-04
  • PyQt5每天必学之QSplitter实现窗口分隔

    PyQt5每天必学之QSplitter实现窗口分隔

    这篇文章主要介绍了PyQt5每天必学之窗口分隔,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-04-04
  • Python使用进程Process模块管理资源

    Python使用进程Process模块管理资源

    这篇文章主要介绍了Python使用进程Process模块管理资源,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-03-03
  • python3利用ctypes传入一个字符串类型的列表方法

    python3利用ctypes传入一个字符串类型的列表方法

    今天小编就为大家分享一篇python3利用ctypes传入一个字符串类型的列表方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-02-02
  • Pandas DataFrame分组求和、分组乘积的实例

    Pandas DataFrame分组求和、分组乘积的实例

    这篇文章主要介绍了Pandas DataFrame分组求和、分组乘积的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-02-02
  • python处理json文件的四个常用函数

    python处理json文件的四个常用函数

    这篇文章主要介绍了python处理json文件的四个常用函数,主要包括json.load()和json.dump()及json.loads()还有json.dumps(),需要的朋友可以参考一下
    2022-07-07
  • 利用python中pymysql操作MySQL数据库的新手指南

    利用python中pymysql操作MySQL数据库的新手指南

    PyMySQL是在Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python2中是使用mysqldb,这篇文章主要给大家介绍了关于利用python中pymysql操作MySQL数据库的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2021-09-09
  • python中bisect模块用法实例

    python中bisect模块用法实例

    这篇文章主要介绍了python中bisect模块用法实例,以实例形式介绍了bisect模块中几种常见函数的用法,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
    2014-09-09
  • 基于python图书馆管理系统设计实例详解

    基于python图书馆管理系统设计实例详解

    这篇文章主要介绍了基于python图书馆管理系统设计实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-08-08

最新评论