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【重磅】python库大全,全面高效!

【重磅】python库大全,全面高效!

作者: Java丶python攻城狮 | 来源:发表于2020-04-13 18:14 被阅读0次

    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。

    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

    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。

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    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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