❶ Python的爬蟲框架哪個最好用
由於項目需求收集並使用過一些爬蟲相關庫，做過一些對比分析。以下是我接觸過的一些庫： Beautiful Soup。名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。缺點：不能載入JS。 Scrapy。
❷ 網頁上的視頻如何下載到本地電腦用什麼抓取工具好
試試固喬視頻助手，可以抓取幾十個網站的視頻，用鏈接一鍵下載視頻，保存到電腦上。
❸ 有沒有那種可以抓取網站數據信息的好用好上手的工具
數據可視化採集軟體啊，我用的是前嗅ForeSpider，本人技術小白，學習這個軟體大概半個小時吧，看了一遍視頻教程，就OK了。基本上能夠可是話的網站的數據都能抓取到，有的網站比較難一點的，問一下他們的技術支持就解決了。後來由於業務需要，數據量太多，直接讓他們代采了。希望能夠幫助到你。
❹ 網路數據抓取工具 國內一流的是哪些
目前網路數據採集採用的技術基本上是利用垂直搜索引擎技術的網路蜘蛛（或數據採集機器人）、分詞系統、任務與索引系統等技術進行綜合運用而完成；隨著互聯網技術的發展和網路海量信息的增長，對信息的獲取與分揀成為一種越來越大的需求。
國內做的比較出色的應該是樂思軟體，他們從03年就開始做這個，樂思網路信息採集器，主要功能為：根據用戶自定義的任務配置，批量而精確地抽取網際網路目標網頁中的半結構化與非結構化數據，轉化為結構化的記錄，保存在本地資料庫中，用於內部使用或外網發布，快速實現外部信息的獲取。 樂思信息採集系統除了可以處理遠程網頁外，還可以處理本地網頁，遠程的文本文件或者本地的文本文件。門戶網站的新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，資料庫營銷等領域。
樂思的採集功能很強大，包含各種國內各種網站信息、新聞報道、論壇類、電子商務類的各種供需信息、數據類、生活類、數據型網站、微博、博客、圖片等各種網站都是可以百分之百精準採集的。
❺ mac 電腦有哪些網頁的抓取工具
mac 網頁抓取工具：celery，騰訊碼農，偽全棧工程師。
以celery為例來說明：
Celery介紹
celery(芹菜)是一個非同步任務隊列/基於分布式消息傳遞的作業隊列。
它側重於實時操作，但對調度支持也很好。
celery用於生產系統每天處理數以百萬計的任務。
celery是用Python編寫的，但該協議可以在任何語言實現。它也可以用其他語言通過webhooks實現。
目前已知有php/ruby/nodejs的實現
安裝Celery
#安裝celery $ pip install celery #安裝時區的模塊，不然會有時間慢8小時的問題 $ pip install pytz
創建一個簡單「任務」（Task）
在這個教程里，我們將創建一個簡單的「任務」（Task） —— 把兩個數加起來。通常，我們在 Python 的模塊中定義「任務」。
按照慣例，我們將調用模塊 file:tasks.py，看起來會像這個樣子：
file:tasks.py
from celery.task import task @task def add(x, y): return x + y
此時， @task 裝飾器實際上創建了一個繼承自 :class:~celery.task.base.Task 的「類」（class）。除非需要修改「任務類」的預設行為，否則我們推薦只通過裝飾器定義「任務」（這是我們推崇的最佳實踐）。
seealso: 關於創建任務和任務類的完整文檔可以在 ../userguide/tasks 中找到。
配置
Celery 使用一個配置模塊來進行配置。這個模塊預設北命名為 :file:celeryconfig.py。
為了能被 import，這個配置模塊要麼存在於當前目錄，要麼包含在 Python 路徑中。
同時，你可以通過使用環境變數 CELERY_CONFIG_MODULE 來隨意修改這個配置文件的名字。
現在來讓我們創建配置文件 celeryconfig.py.
配置如何連接 broker（例子中我們使用 RabbitMQ）: BROKER_URL = "amqp:''guest:guest@localhost :5672''"
定義用於存儲元數據（metadata）和返回值（return values）的後端: CELERY_RESULT_BACKEND = "amqp"
AMQP 後端預設是非持久化的，你只能取一次結果（一條消息）。
可以閱讀 :ref:conf-result-backend 了解可以使用的後端清單和相關參數。
最後，我們列出 worker 需要 import 的模塊，包括你的任務。
我們只有一個剛開始添加的任務模塊 :file:tasks.py::
CELERY_IMPORTS = ("tasks", )
這就行了。
你還有更多的選項可以使用，例如：你期望使用多少個進程來並行處理（:setting:CELERY_CONCURRENCY 設置），或者使用持久化的結果保存後端。可以閱讀 :ref:configuration 查看更多的選項。
note:
你可以也使用 $ celery -A tasks worker --loglevel=info
運行 worker 伺服器
為了方便測試，我們將在前台運行 worker 伺服器，這樣我們就能在終端上看到 celery 上發生的事情:
$ celeryd --loglevel=INFO
在生產環境中，也許你希望將 worker 在後台以守護進程的方式運行。如果你希望這么做，你可以利用平台或者類似於 supervisord_ (查閱 :ref:daemonizing 以獲得更多信息） 的工具來實現。
可以通過下列命令行獲得完整的命令參數清單:
$ celeryd --help
supervisord: [[http://supervisord.org]]
執行任務（task）
我們通過調用 class 類的 ~celery.task.base.Task.delay 方法執行任務。
~celery.task.base.Task.apply_async 方法一個非常方便的方法，通過這個方法我們可以充分控制控制任務執行的參數（參見 :ref:guide-executing）。
>>> from tasks import add >>> add.delay(4, 4) <AsyncResult: 889143a6-39a2-4e52-837b-d80d33efb22d>
此時，任務已經被發送到了消息 broker。直到有 worker 伺服器取走並執行了這個任務，否則 Broker 將一直保存這個消息。
現在就可以使用任務返回類 ~celery.result.AsyncResult 來查看 worker 的日誌，看看到底發生了什麼。如果配置了一個結果存儲類 ~celery.result.AsyncResult 來保存任務狀態，任務執行完畢可獲得返回值；任務執行失敗則可獲得異常/回調等信息。
❻ 求好用的網頁表格數據抓取軟體
請搜索 網頁表格數據採集助手 ，通用的網頁表格數據採集軟體，支持單頁、多頁表格數據的採集，支持帶合並單元格數據的採集
❼ 哪裡有好用的網頁自動抓取工具
良心推薦前嗅大數據的ForeSpider數據採集系統。
在通用性爬蟲中，ForeSpider爬蟲的採集速度和採集能力是最強的，支持登錄、Cookie、Post、https、驗證碼、JS、Ajax、關鍵詞搜索等等技術的採集，採集效率在普通台式機上，可以達到500萬條數據/每天。這樣的採集速度是一般的通用性爬蟲的8到10倍。
對於一些反爬蟲的網站，除了驗證碼本身，一般反爬蟲措施也比較多，比如國家自然基金會網站、全國企業信息公示系統等，最高難度的網站完全沒有問題。可以使用ForeSpider內部自帶的爬蟲腳本語言系統，簡單幾行代碼就可以採集到高難度的網站。對於大量的網站採集需求而言，ForeSpider爬蟲可以在規則模板固定之後，開啟定時採集。支持數據多次清洗。
對於關鍵詞搜索的需求而言，ForeSpider爬蟲支持關鍵詞搜索和數據挖掘功能，自帶關鍵詞庫和數據挖掘字典，可以有效採集關鍵詞相關的內容。
可以去下載免費版，免費版不限制採集功能。有詳細的操作手冊可以學習。