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

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

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How to use capsolver

31-May-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:

  1. 安装Scrapy:

    pip install scrapy
  2. 创建一个新的Scrapy项目:

    scrapy startproject myproject
    cd myproject
    scrapy genspider example example.com
  3. 定义爬虫:
    编辑 example.py 文件在 spiders 目录中:

    import scrapy
    
    class 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}
  4. 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:

  1. 安装Beautiful Soup和Requests:
    pip install beautifulsoup4 requests
  2. 编写一个简单的爬虫:
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    URL = '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)、FunCaptchahCaptcha(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URL

def 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)
        return
    print(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)
            return

token = capsolver()
print(token)

在这个示例中,capsolver 函数向CapSolver的API发送请求,并返回CAPTCHA解决方案。这种简单的集成可以在进行网络爬虫和自动化任务时,节省你大量的时间和精力。

结论

Scrapy和Beautiful Soup是强大的网络爬虫工具,各自在不同场景中表现出色。Scrapy非常适合大规模项目,具有强大的框架和内置的爬虫功能,而Beautiful Soup则非常适合较简单、快速的数据提取任务。

结合使用Scrapy和Beautiful Soup,可以利用两者的优势,更轻松地处理复杂的爬虫挑战。当你遇到CAPTCHA时,集成CapSolver可以高效地解决这些障碍,确保你的爬虫项目顺利进行。

通过将Scrapy、Beautiful Soup和CapSolver结合使用,你可以创建一个多功能且高效的网络爬虫设置,轻松应对各种挑战。

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