Python中有哪些模块、框架被应用于爬虫技术中？

有时候写个爬虫，就跟谈恋爱一样，一开始充满激情，越写越上头，写完部署上线，结果第二天一看：403、302、还有验证码！真是防得比我还严。那到底要怎么写出一个既灵活、效率高，又能抗揍的爬虫？今天我聊聊Python里都有哪些靠谱的“帮手”能派上用场。

1. 请求模块：你得先会“撩”服务器
要爬数据，首先得跟网站搞好关系，不然连门都进不去。
requests：乖巧本地爬虫的首选
如果说写爬虫是约会，那requests就是你发出的第一句“你好”。用法简单，接口友好，响应干脆，最适合那些静态页面和不怎么防爬的网站。

像这样发个GET请求，数据就来了。但别高兴太早，很多时候对方网站会识破你不是“人”，这时候就得换个思路。
selenium：模拟真人操作，反爬再狠也不怕
有些网站爱耍小聪明，用JavaScript动态加载内容，requests和bs4就只能干瞪眼。这时候轮到selenium登场了——直接模拟浏览器操作，点点点、滑滑滑，页面动态渲染都能搞定。

虽然selenium比较“重”，效率也不是特别高，但在那些“磨人的小妖精”网站面前，它是真的管用。
scrapy：有组织、有纪律的爬虫框架
当你开始追求系统性和效率，scrapy就是你的不二之选。它不只是发请求和解析页面，它是一个完整的爬虫架构，支持异步IO、自动限速、请求调度，甚至还能自动处理cookies。

而且你还可以加中间件、自定义管道，灵活程度堪比JavaScript写前端那味儿了。
2. 解析模块：数据拿到了，你得能看得懂
拿到网页源代码不代表你已经胜利了。那密密麻麻的HTML标签看着头疼，想要精准定位出你想要的数据？得靠这些解析利器。
BeautifulSoup (bs4)：人畜无害，初学者好朋友
就像小时候我们剪报纸贴作业那样，bs4就负责帮你把HTML内容剪下来，按你想要的样子包装好。

它虽然不快，但语法直观，非常适合小项目或者新手练手。
lxml + xpath：效率猛，定位准，适合上大项目
一旦你的爬虫需要大规模抓取数据，性能就得提上日程了，lxml+xpath就是组合拳，解析速度一流，定位也精确。
写XPath语法的爽感，有时候真的是一刀一个精准定位，比bs4那种一层层.find()、.select()快得多。
re：正则表达式，能解析一切，也能让你头秃
正则虽然强大，但是真的有点“脾气”，稍微写错一个括号，就能报错到怀疑人生。不过用来从文本中提取邮箱、电话号码、价格那种模式化很强的内容，还是非常靠谱的。
但我劝你，没事别全靠正则，不然你最后写的不是爬虫，是Bug制造器。
3. 存储模块：抓下来的数据，总不能扔内存里吧
爬虫真正跑起来之后，哪怕你一晚上抓10万条数据，第二天醒来它们就全没了？这时候你就得把数据存下来，方便后期处理或者建库。
pymongo：MongoDB搭子，适合存半结构化数据
MongoDB是个文档型数据库，非常适合存JSON数据。你爬到的内容只要是字段不太固定，MongoDB基本都能hold住。
而且它扩展性强，做数据聚合分析也方便。
mysql：经典老牌关系型数据库，适合数据标准的场景
如果你爬的数据字段非常稳定，比如“标题、作者、时间”，那用MySQL这种结构化数据库效率更高，配合ORM或者直接写SQL都很灵活。

有一说一，搞MySQL虽然得多打点字，但稳定、可控，不容易出事。
redis：轻量高速选手，爬虫调度利器
Redis并不是拿来存内容的，而是当作去重器、任务队列、状态记录器用的，尤其是配合scrapy-redis写分布式爬虫，简直就是天作之合。

有些小伙伴甚至会用它记录已经爬过的URL，防止重复抓取。
最后
我觉得啊，写爬虫其实挺像做数据清洗和调研。技术是基础，但更重要的是你怎么去拆解问题，怎么去应对反爬、怎么设计请求频率、怎么做异常恢复。每次写完一个爬虫，我脑子里都会响起“让我们红尘作伴活得潇潇洒洒”的BGM，然后就是：服务器被封IP、网站加了验证码、或者干脆接口直接关了……
有时候我都怀疑网站是不是知道我在爬它，一边封我IP一边在监控室偷笑。
但说到底，这些模块和框架只是工具，真正的价值是你怎么去组合它们，用它们解决实际问题。
当然，如果你要爬的是“电商类数据”“招聘信息”“房产数据”这类热门领域，记得留个心眼：反爬机制一个比一个卷，爬之前先绕个弯，了解下robots.txt、看看是否有合法接口能用，省得爬到一半“进去了”。
如果你也在用这些库搞爬虫，欢迎在评论区交流踩坑经验。我这边光“反爬验证码绕不过去”的脚本就有七八版，咱就是说：写爬虫，没被反爬气哭过，都不算真正干过。