python爬虫技术栈

Python爬虫技术栈主要包括以下方面：网络请求库（如requests、urllib、aiohttp等）、网页解析库（如BeautifulSoup、XPath、pyquery等）、反爬虫（如代理IP、验证码识别等）、数据存储（如MySQL、MongoDB、Redis等）、分布式爬虫（如Scrapy、Redis、Kafka等）、爬虫框架（如Scrapy、PySpider、Crawlab等）。

相关问题

python爬虫技术栈清单

Python爬虫技术栈清单包括以下内容：

1. 网络请求库：用于发送HTTP请求，如requests、urllib等。
2. 解析库：用于解析HTML、XML等文档，如BeautifulSoup、lxml等。
3. 数据存储库：用于将爬取到的数据存储到数据库或文件中，如MySQLdb、pymongo、csv等。
4. 反爬虫库：用于绕过网站的反爬虫机制，如selenium、pyppeteer等。
5. 代理IP库：用于获取和使用代理IP，如requests、urllib等。
6. 分布式爬虫框架：用于分布式爬取数据，如Scrapy、PySpider等。
7. 数据清洗和分析库：用于清洗和分析爬取到的数据，如pandas、numpy等。
8. 可视化库：用于将数据可视化展示，如matplotlib、seaborn等。

python爬虫的一些技术栈

Python爬虫的技术栈主要包括以下几个方面：

1. 网络请求库：使用库如Requests、urllib等发送HTTP请求，获取网页内容。

2. 解析库：使用库如BeautifulSoup、lxml等解析HTML或XML，提取所需数据。

3. 数据存储：使用数据库（如MySQL、MongoDB）或文件（如CSV、Excel）存储爬取到的数据。

4. 反爬虫处理：处理网站的反爬虫机制，如设置请求头、使用代理IP、处理验证码等。

5. 数据清洗与处理：对爬取到的数据进行清洗和处理，以便后续分析和使用。

6. 并发处理：使用多线程或异步IO技术提高爬虫的效率，如使用并发库（如asyncio、gevent）或框架（如Scrapy）。

7. 登录与验证：处理需要登录或验证的网页，如使用Cookies、Session等进行身份验证。

8. 反反爬虫策略：应对一些高级的反爬虫机制，如动态渲染页面、JS加密等。

这些是Python爬虫常用的技术栈，根据具体的需求和场景，可以选择相应的工具和库进行开发。