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Python库大全,建议收藏留用!

python • 3 月前 • 244 次点击  


学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。

Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取分析存储

当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?

简单来说这段过程发生了以下四个步骤:

  • 查找域名对应的IP地址。

  • 向IP对应的服务器发送请求。

  • 服务器响应请求,发回网页内容。

  • 浏览器解析网页内容。

那么学习爬虫需要掌握哪些库呢

通用:



  • urllib -网络库(stdlib)。

  • requests -网络库。

  • grab – 网络库(基于pycurl)。

  • pycurl – 网络库(绑定libcurl)。

  • urllib3 – Python HTTP库,安全连接池、支持文件post、可用性高。

  • httplib2 – 网络库。

  • RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页。

  • MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。

  • mechanize -有状态、可编程的Web浏览库。

  • socket – 底层网络接口(stdlib)。

  • Unirest for Python – Unirest是一套可用于多种语言的轻量级的HTTP库。

  • hyper – Python的HTTP/2客户端。

  • PySocks – SocksiPy更新并积极维护的版本,包括错误修复和一些其他的特征。作为socket模块的直接替换。


网络爬虫框架



  • 功能齐全的爬虫

    • grab – 网络爬虫框架(基于pycurl/multicur)。

    • scrapy – 网络爬虫框架(基于twisted),不支持Python3。

    • pyspider – 一个强大的爬虫系统。

    • cola – 一个分布式爬虫框架。

  • 其他

    • portia – 基于Scrapy的可视化爬虫。

    • restkit – Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源,并围绕它建立的对象。

    • demiurge – 基于PyQuery的爬虫微框架。


HTML/XML解析器


  • 通用

    • lxml – C语言编写高效HTML/ XML处理库。支持XPath。

    • cssselect – 解析DOM树和CSS选择器。

    • pyquery – 解析DOM树和jQuery选择器。

    • BeautifulSoup – 低效HTML/ XML处理库,纯Python实现。

    • html5lib – 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上。

    • feedparser – 解析RSS/ATOM feeds。

    • MarkupSafe – 为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。

    • xmltodict – 一个可以让你在处理XML时感觉像在处理JSON一样的Python模块。

    • xhtml2pdf – 将HTML/CSS转换为PDF。

    • untangle – 轻松实现将XML文件转换为Python对象。

  • 清理

    • Bleach – 清理HTML(需要html5lib)。

    • sanitize – 为混乱的数据世界带来清明。

文本处理

用于解析和操作简单文本的库。

  • 通用

  • difflib – (Python标准库)帮助进行差异化比较。

  • Levenshtein – 快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。

  • fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

  • esmre – 正则表达式加速器。

  • ftfy – 自动整理Unicode文本,减少碎片化。

自然语言处理

处理人类语言问题的库。

  • NLTK -编写Python程序来处理人类语言数据的最好平台。

  • Pattern – Python的网络挖掘模块。他有自然语言处理工具,机器学习以及其它。

  • TextBlob – 为深入自然语言处理任务提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上发展的。

  • jieba – 中文分词工具。

  • SnowNLP – 中文文本处理库。

  • loso – 另一个中文分词库。

浏览器自动化与仿真

  • selenium – 自动化真正的浏览器(Chrome浏览器,火狐浏览器,Opera浏览器,IE浏览器)。

  • Ghost.py – 对PyQt的webkit的封装(需要PyQT)。

  • Spynner – 对PyQt的webkit的封装(需要PyQT)。

  • Splinter – 通用API浏览器模拟器(selenium web驱动,Django客户端,Zope)。

多重处理

  • threading – Python标准库的线程运行。对于I/O密集型任务很有效。对于CPU绑定的任务没用,因为python GIL。

  • multiprocessing – 标准的Python库运行多进程。

  • celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。

  • concurrent-futures – concurrent-futures 模块为调用异步执行提供了一个高层次的接口。

异步

异步网络编程库

  • asyncio – (在Python 3.4 +版本以上的 Python标准库)异步I/O,时间循环,协同程序和任务。

  • Twisted – 基于事件驱动的网络引擎框架。

  • Tornado – 一个网络框架和异步网络库。

  • pulsar – Python事件驱动的并发框架。

  • diesel – Python的基于绿色事件的I/O框架。

  • gevent – 一个使用greenlet 的基于协程的Python网络库。

  • eventlet – 有WSGI支持的异步框架。

  • Tomorrow – 异步代码的奇妙的修饰语法。

队列

  • celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。

  • huey – 小型多线程任务队列。

  • mrq – Mr. Queue – 使用redis & Gevent 的Python分布式工作任务队列。

  • RQ – 基于Redis的轻量级任务队列管理器。

  • simpleq – 一个简单的,可无限扩展,基于Amazon SQS的队列。

  • python-gearman – Gearman的Python API。

云计算

  • picloud – 云端执行Python代码。

  • dominoup.com – 云端执行R,Python和matlab代码


网页内容提取

提取网页内容的库。

  • HTML页面的文本和元数据

  • newspaper – 用Python进行新闻提取、文章提取和内容策展。

  • html2text – 将HTML转为Markdown格式文本。

  • python-goose – HTML内容/文章提取器。

  • lassie – 人性化的网页内容检索工具

WebSocket

用于WebSocket的库。

  • Crossbar – 开源的应用消息传递路由器(Python实现的用于Autobahn的WebSocket和WAMP)。

  • AutobahnPython – 提供了WebSocket协议和WAMP协议的Python实现并且开源。

  • WebSocket-for-Python – Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。

DNS解析

  • dnsyo – 在全球超过1500个的DNS服务器上检查你的DNS。

  • pycares – c-ares的接口。c-ares是进行DNS请求和异步名称决议的C语言库。

计算机视觉

  • OpenCV – 开源计算机视觉库。

  • SimpleCV – 用于照相机、图像处理、特征提取、格式转换的简介,可读性强的接口(基于OpenCV)。

  • mahotas – 快速计算机图像处理算法(完全使用 C++ 实现),完全基于 numpy 的数组作为它的数据类型。

代理服务器

  • shadowsocks – 一个快速隧道代理,可帮你穿透防火墙(支持TCP和UDP,TFO,多用户和平滑重启,目的IP黑名单)。

  • tproxy – tproxy是一个简单的TCP路由代理(第7层),基于Gevent,用Python进行配置。




web开发的一些框架

1.Django

Django是一个开源的Web应用框架,由Python写成,支持许多数据库引擎,可以让Web开发变得迅速和可扩展,并会不断的版本更新以匹配Python最新版本,如果是新手程序员,可以从这个框架入手。

2.Flask

Flask是一个轻量级的Web应用框架, 使用Python编写。基于 WerkzeugWSGI工具箱和 Jinja2模板引擎。使用 BSD 授权。

Flask也被称为 “microframework” ,因为它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而,Flask保留了扩增的弹性,可以用Flask-extension加入这些功 能:ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。

3.Web2py

Web2py是一个用Python语言编写的免费的开源Web框架,旨在敏捷快速的开发Web应用,具有快速、可扩展、安全以及可移植的数据库驱动的应用,遵循LGPLv3开源协议。

Web2py提供一站式的解决方案,整个开发过程都可以在浏览器上进行,提供了Web版的在线开发,HTML模版编写,静态文件的上传,数据库的编写的功能。其它的还有日志功能,以及一个自动化的admin接口。

4.Tornado

Tornado即是一个Web server(对此本文不作详述),同时又是一个类web.py的micro-framework,作为框架Tornado的思想主要来源于Web.py,大家在Web.py的网站首页也可以看到Tornado的大佬Bret Taylor的这么一段话(他这里说的FriendFeed用的框架跟Tornado可以看作是一个东西):

“[web.py inspired the] Web framework we use at FriendFeed [and] the webapp framework that ships with App Engine…”

因为有这层关系,后面不再单独讨论Tornado。

5.CherryPy

CherryPy是一种用于Python的、简单而非常有用的Web框架,其主要作用是以尽可能少的操作将Web服务器与Python代码连接,其功能包括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP服务器的功能,可与运行在最新版本的Python、Jython、Android上。


关于框架的选择误区


  1. 在框架的选择问题上,许多人很容易就陷入了下面两个误区中而不自知:哪个框架最好——世上没有最好的框架,只有最适合你自己、最适合你的团队的框架。编程语言选择也是一个道理,你的团队Python最熟就用Python好了,如果最熟悉的是Ruby那就用Ruby好了,编程语言、框架都只是工具,能多、快、好、省的干完活就是好东西。


  2. 过分关注性能——其实大部分人是没必要太关心框架的性能的,因为你开发的网站根本就是个小站,能上1万的IP的网站已经不多了,上10万的更是很少很少。在没有一定的访问量前谈性能其实是没有多大意义的,因为你的CPU和内存一直就闲着呢。


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