数据分析需要的5款Python爬虫库

在数据科学或人工智能领域，除了算法之外，最重要的应该是数据了。甚至可以说一个模型到最后决定其准确度的往往不是算法而是数据。在现实中，缺少足够的数据成了数据分析师获得优秀模型的主要阻碍。可喜的是，现在网络爬虫技术已经相当成熟，一个合格的数据分析师或者人工智能模型设计师应该或多或少熟练掌握几种网络爬虫技术。

Python提供了大量的爬虫库，每个库都有各自不同的特点，而在项目中如何选择适合你的库呢?本文主要列举了5个当前非常流行的Python爬虫库，并列出了各自的优势和劣势，希望可以在你的工作和学习中有所帮助。

Requests库

这是Web爬虫最基本的库。 “请求”的意思是向网站的服务器发出HTML请求，以检索其页面上的内容。获取网页的HTML内容是Web爬虫的首要步骤。Requests用于发出各种类型的HTTP请求，例如GET，POST等。

数据分析必备的5款Python爬虫库

优点：

使用简单

支持基本身份验证

支持国际域名和URL

支持分块请求

支持HTTP和HTTPS代理

缺点：

只检索页面的静态内容

不能用于解析HTML

无法处理纯JavaScript制作的网站

lxml库

Ixml是一种性能较高的HTML和XML的解析库。特别适适合用于大型数据集的爬取解析。通常可以将Requests库和Ixml库结合使用。Ixml还允许你使用XPath和CSS选择器从HTML提取数据。

数据分析必备的5款Python爬虫库

优点：

速度快，效率高

比较轻巧

使用元素树

支持Pythonic API接口

缺点：

不适用于设计不当的HTML

官方文档不够详细，不太适合初学者

BeautifulSoup库

BeautifulSoup库因为其易用性并且非常适合初学者，所以可以说是当前Web爬取中使用最广泛的Python库。BeautifulSoup创建了一个解析树，用于解析HTML和XML文档。BeautifulSoup会自动将输入文档转换为Unicode，将输出文档转换为UTF-8。我们可以将BeautifulSoup与其他解析器(如lxml)结合使用。BeautifulSoup库的一个主要优点是它可以与设计欠佳的HTML一起很好地工作。