为什么说python适合写爬虫

Python是一种易学易用的脚本语言，有着良好的可读性和可维护性，因此可以非常方便地用于编写网络爬虫。下面是我为什么说Python适合用于编写爬虫的详细攻略:

1. Python有丰富的爬虫库和框架

Python拥有大量的第三方库和框架，因此针对不同的爬虫需求可以选择适合的库来编写爬虫程序。例如：

• 网络请求库：Requests库是Python的一个HTTP库。它非常容易上手，文档也非常详细，并可以提供充分的控制请求的各种细节。此外，对于异步网络IO的支持，还有一款优秀的Tornado库。
• HTML解析库：Beautiful Soup库可以方便地解析HTML和XML文档，并支持CSS选择器和XPath定位元素。在处理静态页面的时候非常实用。同时，对于JavaScript渲染的动态页面，Python也有Selenium库、Pyppeteer库等好用的库来实现模拟浏览器的效果
• 数据存储库：对于数据存储，Python提供了很多优秀的数据库接口，如MySQLdb、psycopg2等。同时，Python也提供了SQLite3等嵌入式数据库引擎。此外，PyMongo库支持MongoDB这种NoSQL数据库。而使用'pandas'库配合Sqlalchemy也可以便捷地在关系型数据库中进行数据的处理。

2. Python语言本身易于编写和调试

Python语言优雅、简洁，在语法结构上可读性强，方便调试，非常适合脚本开发。Python提供了交互式的控制台，可以快速验证想法和逻辑，这对于爬虫的调试非常有帮助。

同时，Python还是非常易于维护的一种语言。Python的核心哲学是“明确优于晦涩，简洁优于复杂”，使得代码可以非常方便地被读懂和重新编写。

示例1：Requests + Beautiful Soup

下面是一个使用Requests库和Beautiful Soup库编写的简单爬虫程序，实现爬取目标网站的文章标题和链接的功能:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 请求目标网页
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)

# 使用Beautiful Soup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for a in soup.find_all('a', href=True):
    print(a['href'], a.text)

示例2：Scrapy框架

另外，Python还有一个非常出色的爬虫框架Scrapy，该框架具有包容性、灵活性和可扩展性。Scrapy框架允许您通过配置和扩展的方式自定义其组件，使您可以轻松地控制每个组件的行为，从而轻松构建定制的爬虫。下面是一个简单的Scrapy爬虫程序示例:

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['https://www.example.com/']

    def parse(self, response):
        for a in response.css('a::attr(href)').extract():
            yield {
                'link': a
        }

在Scrapy框架下，只需要定义一些将应用于响应的规则解析器，并且Scrapy框架就会处理异步请求和自动化。而且Scrapy还支持异步框架twisted的底层支持，可以实现更高效的网络请求。