导读：很多朋友问到关于python爬虫分多少种的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
4种Python爬虫（3. 微信小程序，如，超级猩猩）
目录:
1. PC网页爬虫
2. H5网页爬虫
3. 微信小程序爬虫
4. 手机APP爬虫
爬取超级猩猩的课表，该平台仅提供了微信小程序这一个途径，前面两种针对html网页的爬取方式都不再适用。
采用抓包分析是我们制定方案的第一步。
我用的Mac电脑，fiddler只有一个简化版，所以另找了Charles这个类似的软件。启动Charles的代理，在手机WIFI中设置好对应的代理就可以开抓了。但是，抓到的https包的内容都是乱码，咋办？
Charles中提供了ssl证书，在手机端安装证书即可。推荐使用iPhone，直接安装描述文件即可。Android手机必须使用系统版本在7.0以下的才行，7.0以上还需要反编译什么的，太麻烦了。
很容易的定位到了超级猩猩微信小程序载入课表的后台接口。拿这个URL在浏览器里访问试试，直接返回了json结果！超级猩猩很友好！
提取对应的URL，放到浏览器中验证，也可以支持返回json包，剩下就是分析一下这个json的数据结构，按照需要的方式导出了。
直接通过接口的爬取效率非常高，几秒钟就拉取了全国各个门店的排课，相当舒心。（下图的录屏没有进行加速）
最后一个挑战就是对只有Android/iOS的APP端应用数据的爬取。请看下一章
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Python中的爬虫框架有哪些呢？
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
Python中的网络爬虫有哪些类型呢？
通用网络爬虫
通用网络爬虫对于硬件配置的要求比较高，爬行数量和范围较大，对所爬行页面的顺序并没有太高的要求，但是由于采用并行工作方式的原因，需要很长时间才可以刷新爬行页面。
增量式网络爬虫
增量式网络爬虫是指只爬行发生变化网页或者是对已经下载的网页采取增量更新的爬虫，这种类型的爬虫能够一定的保证爬取页面的更新。
深层网络爬虫
深层网页当中存储的信息量非常之多，几乎是表层网页信息量的数百倍，而深层网络爬虫则是专门针对深层网页所开发出的爬虫程序。
聚焦网络爬虫
聚焦网络爬虫是指有针对性的爬取预先设定好的主题相关页面的网络爬虫，和通用网络爬虫相比对于硬件的要求有所降低，而且所抓取的数据垂直性更高，可以满足一些特定人群的需求。
IPIDEA已向众多互联网知名企业提供服务，对提高爬虫的抓取效率提供帮助，支持API批量使用，支持多线程高并发使用。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python爬虫分多少种的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python爬虫分多少种的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
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