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這篇文章主要介紹關于Python中數據收集的庫，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
1. Scrapy
要想編寫一個Python網絡爬蟲來從網頁上提取信息，Scrapy可能是大部分人第一個想到的Python庫。
例如，使用者可以提取某城市所有餐廳的評論或是收集網購網站上某一種產品的所有評論。
對于該庫最常見的用法是利用它來識別出現在網站頁面上那些有趣的信息模式，無論這些信息是以URL的形式出現還是以XPath的形式出現。
一旦理清了這些信息的模式，Scrapy就可以協助使用者自動提取所需信息，并將其整理為表格或JSON格式的數據結構。
使用pip即可輕松安裝Scrapy。
2. Selenium
Selenium設計者的初衷是將其打造成一個自動網站測試框架，但開發者們發現將其用作網頁數據抓取工具的效果更佳。
使用者在感興趣的網站上已經進行了交互行為之后，Selenium一般能派上用場。
比如說，使用者可能需要在網站上注冊一個賬戶，登陸自己的賬戶，再點擊幾個按鈕或是鏈接才能找到自己想要的內容。
上述鏈接被定義為JavaScript函數。在這一情況下，要應用Scrapy或者Beautiful Soup可能都不是很便捷，但使用Selenium就可以輕而易舉地完成這一過程。
但應當注意，Selenium比普通的抓取庫運行速度要慢得多。這是因為Selenium會將Chrome這樣的瀏覽器初始化并模擬瀏覽器代碼定義的所有行為。
因此，在處理URL模式或Xpaths時，最好還是使用Scrapy或者Beautiful Soup，不到萬不得已不要使用Selenium。
3. BeautifulSoup
Beautiful Soup是另一個可以用來收集網站內容的Python庫。業界普遍認為，學習BeautifulSoup所需時間比學習Scrapy所需時間要短很多。
除此之外，Beautiful Soup更適合應用于規模相對較小的問題或一次性的任務。
Scrapy要求使用者開發自己的“爬蟲”并通過命令行進行操作，而使用Beautiful Soup只需將其功能導入計算機中并聯機使用即可。因此，使用者甚至可以將Beautiful Soup應用于自己的Jupyternotebook。
以上是關于Python中數據收集的庫的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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