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一、引言

网络爬虫是从互联网上获取数据信息的程序。Python以其简洁优美和功能丰富而成为了网络爬虫开发的热门语言。

二、爬虫框架

Python爬虫运用的框架一般由三部分组成：请求、解析和存储。以下是三个Python爬虫框架的介绍。

Scrapy

Scrapy是一个快速高效且用途广泛的Python爬虫框架。它由请求管理器、响应管理器、爬虫中间件、下载器、爬虫核心等组成。作为一个全栈框架，它具备从请求发起到数据存储的全部功能。

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

PySpider

PySpider是一个轻量级易用的Python爬虫框架。它使用Python3.5+语言编写，提供了简单的API和易于使用的WEB界面。当它的性能不足以满足高并发请求需求时，可以很容易地被扩展到分布式爬虫。

from pyspider.libs.base_handler import *
import re

class MyHandler(BaseHandler):
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('http://scrapy.org/', callback=self.index_page)

    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('a[href^="http"]').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)

    def detail_page(self, response):
        return {
            "url": response.url,
            "title": response.doc('title').text(),
        }

Requests-HTML

Requests-HTML是一个Python库，可以更轻松使用网页解析器。它可以并发处理HTTP请求，而且速度比原始的Requests库更快，还支持JavaScript的渲染解析。

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
r = session.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence')
r.html.links

三、结论

Python爬虫开发需要根据具体的项目需求来选择合适的框架。Scrapy功能最全，但对于小型爬虫来说可能过于复杂；PySpider极易上手，但扩展到分布式需求时必须深入学习它的任务分配机制；Requests-HTML则简单快速，但可能无法处理一些复杂的JavaScript页面。

以上所列举的Python爬虫框架在不同的领域中都得到了广泛应用，开发人员可以根据自己的需求选择合适的框架进行开发。