¿Cuál es el mejor marco de rastreo para Python?

1. Scrapy: es un marco de aplicación escrito para rastrear datos de sitios web y extraer datos de estructura de datos. Se puede aplicar a una serie de programas que incluyen extracción de datos, procesamiento de información o almacenamiento de datos históricos. Este marco se puede utilizar para capturar fácilmente diversos datos de información.

2. Pyspider: es un potente sistema de rastreo web implementado en Python. Puede escribir scripts, programar funciones y ver los resultados del rastreo en tiempo real en la interfaz del navegador. bases de datos. Establecer tareas y prioridades de tareas con regularidad.

3.Crawley: puede rastrear el contenido del sitio web correspondiente a alta velocidad, admite bases de datos relacionales y no relacionales y los datos se pueden exportar a json, xml, etc.

4.Portia es una herramienta de rastreo visual de código abierto que le permite rastrear sitios web sin ningún conocimiento de programación. Solo necesita anotar las páginas que le interesan y crear una araña para rastrear los datos. páginas similares.

5. Periódico: Puede utilizarse para extraer noticias, artículos y análisis de contenidos, utilizando subprocesos múltiples y soportando más de 10 lenguajes de programación.

6. Meitang: es una biblioteca de Python que puede extraer datos de archivos HTML o xml e implementar métodos comunes de navegación, búsqueda y modificación de documentos a través de su convertidor favorito; Ayudándote a ahorrar horas o incluso días de trabajo.

7.Grab es un marco de Python para crear web scrapers. Con Grab, puede crear una variedad de herramientas complejas de rastreo web, desde simples scripts de cinco líneas hasta complejas herramientas de rastreo web asíncrono que procesan decenas de miles de páginas web. Grab proporciona una API para realizar solicitudes de red y procesar el contenido recibido.

8.Cola: Es un framework de rastreo distribuido. Para los usuarios, solo necesitan escribir algunas funciones específicas y no necesitan prestar atención a los detalles de las operaciones distribuidas. Las tareas se distribuyen automáticamente entre varias máquinas y todo el proceso es transparente para el usuario.