Python库大全:涵盖了Python应用的方方面面

前端时间闲的无聊, 对Python兴趣徒增。学习这事儿吧,光看没用,还是要是实战,顺手搜了一些写的不错的开源库,也看了些博客。总结一些,分享给大家。

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?比如说你输入http://www.tuotiao.com,你就会看到头条站首页。

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。

网络爬虫要做的,简单来说,就是实现浏览器的功能。通过指定url,直接返回给用户所需要的数据,而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。

抓取这一步,你要明确要得到的内容是什么?是HTML源码,还是Json格式的字符串等。将得到内容逐一解析就好。具体的如何解析,以及如何处理数据,文章后面提供了非常详细的且功能强大的开源库列表。

当然了,爬去别人家的数据,很有可能会遭遇反爬虫机制的,怎么办?使用代理。

适用情况:限制IP地址情况,也可解决由于“频繁点击”而需要输入验证码登陆的情况。

这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池,网上有很多免费的代理IP,良莠不齐,可以通过筛选找到能用的。

对于“频繁点击”的情况,我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉。

有些网站会检查你是不是真的浏览器访问,还是机器自动访问的。这种情况,加上User-Agent,表明你是浏览器访问即可。有时还会检查是否带Referer信息还会检查你的Referer是否合法,一般再加上Referer。也就是伪装成浏览器,或者反“反盗链”。

对于网站有验证码的情况,我们有三种办法:

  • 使用代理,更新IP。
  • 使用cookie登陆。
  • 验证码识别。

接下来我们重点聊聊验证码识别。

可以利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片的下载及识别,将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。当然也可以将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功,可以再次更新验证码识别,直到成功为止。

好了,爬虫就简单聊到这儿,有兴趣的朋友可以去网上搜索更详细的内容。

文末附上本文重点:实用Python库大全。

网络

  • 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)。

网络爬虫框架

  • grab – 网络爬虫框架(基于pycurl/multicur)。
  • scrapy – 网络爬虫框架。
  • pyspider – 一个强大的爬虫系统。
  • cola – 一个分布式爬虫框架。

HTML/XML解析器

  • 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。

文本处理

用于解析和操作简单文本的库。

  • 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。

另:

Python有很多Web开发框架,大而全的开发框架非Django莫属,用得也最广泛.有很多公司有使用Django框架,如某狐,某讯等。以简洁著称的web.py,flask都非常易于上手,以异步高性能著称的tornado,源代码写得美如画,知乎,Quora都在用。

最后祝大家学的愉快,学的神速。

【编辑推荐】

  1. 适合Python的5大练手项目,你练了么?
  2. 没有 Python,微软宣布 Excel 新增 JavaScript 支持
  3. Pick一下?Python机器学习实用技巧
  4. 5 月编程语言指数榜:Python 首次超越 Java 夺下冠军
  5. 【推荐】7款Python工具,让你在工作上占据绝对优势!

【责任编辑:张燕妮 TEL:(010)68476606】

  • 发表于:
  • 原文链接http://news.51cto.com/art/201805/574173.htm

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券