❶ Python的爬虫框架哪个最好用
由于项目需求收集并使用过一些爬虫相关库，做过一些对比分析。以下是我接触过的一些库： Beautiful Soup。名气大，整合了一些常用爬虫需求。缺点：不能加载JS。 Scrapy。
❷ 网页上的视频如何下载到本地电脑用什么抓取工具好
试试固乔视频助手，可以抓取几十个网站的视频，用链接一键下载视频，保存到电脑上。
❸ 有没有那种可以抓取网站数据信息的好用好上手的工具
数据可视化采集软件啊，我用的是前嗅ForeSpider，本人技术小白，学习这个软件大概半个小时吧，看了一遍视频教程，就OK了。基本上能够可是话的网站的数据都能抓取到，有的网站比较难一点的，问一下他们的技术支持就解决了。后来由于业务需要，数据量太多，直接让他们代采了。希望能够帮助到你。
❹ 网络数据抓取工具 国内一流的是哪些
目前网络数据采集采用的技术基本上是利用垂直搜索引擎技术的网络蜘蛛（或数据采集机器人）、分词系统、任务与索引系统等技术进行综合运用而完成；随着互联网技术的发展和网络海量信息的增长，对信息的获取与分拣成为一种越来越大的需求。
国内做的比较出色的应该是乐思软件，他们从03年就开始做这个，乐思网络信息采集器，主要功能为：根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 乐思信息采集系统除了可以处理远程网页外，还可以处理本地网页，远程的文本文件或者本地的文本文件。门户网站的新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，数据库营销等领域。
乐思的采集功能很强大，包含各种国内各种网站信息、新闻报道、论坛类、电子商务类的各种供需信息、数据类、生活类、数据型网站、微博、博客、图片等各种网站都是可以百分之百精准采集的。
❺ mac 电脑有哪些网页的抓取工具
mac 网页抓取工具：celery，腾讯码农，伪全栈工程师。
以celery为例来说明：
Celery介绍
celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。
它侧重于实时操作，但对调度支持也很好。
celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。
celery是用Python编写的，但该协议可以在任何语言实现。它也可以用其他语言通过webhooks实现。
目前已知有php/ruby/nodejs的实现
安装Celery
#安装celery $ pip install celery #安装时区的模块，不然会有时间慢8小时的问题 $ pip install pytz
创建一个简单“任务”（Task）
在这个教程里，我们将创建一个简单的“任务”（Task） —— 把两个数加起来。通常，我们在 Python 的模块中定义“任务”。
按照惯例，我们将调用模块 file:tasks.py，看起来会像这个样子：
file:tasks.py
from celery.task import task @task def add(x, y): return x + y
此时， @task 装饰器实际上创建了一个继承自 :class:~celery.task.base.Task 的“类”（class）。除非需要修改“任务类”的缺省行为，否则我们推荐只通过装饰器定义“任务”（这是我们推崇的最佳实践）。
seealso: 关于创建任务和任务类的完整文档可以在 ../userguide/tasks 中找到。
配置
Celery 使用一个配置模块来进行配置。这个模块缺省北命名为 :file:celeryconfig.py。
为了能被 import，这个配置模块要么存在于当前目录，要么包含在 Python 路径中。
同时，你可以通过使用环境变量 CELERY_CONFIG_MODULE 来随意修改这个配置文件的名字。
现在来让我们创建配置文件 celeryconfig.py.
配置如何连接 broker（例子中我们使用 RabbitMQ）: BROKER_URL = "amqp:''guest:guest@localhost :5672''"
定义用于存储元数据（metadata）和返回值（return values）的后端: CELERY_RESULT_BACKEND = "amqp"
AMQP 后端缺省是非持久化的，你只能取一次结果（一条消息）。
可以阅读 :ref:conf-result-backend 了解可以使用的后端清单和相关参数。
最后，我们列出 worker 需要 import 的模块，包括你的任务。
我们只有一个刚开始添加的任务模块 :file:tasks.py::
CELERY_IMPORTS = ("tasks", )
这就行了。
你还有更多的选项可以使用，例如：你期望使用多少个进程来并行处理（:setting:CELERY_CONCURRENCY 设置），或者使用持久化的结果保存后端。可以阅读 :ref:configuration 查看更多的选项。
note:
你可以也使用 $ celery -A tasks worker --loglevel=info
运行 worker 服务器
为了方便测试，我们将在前台运行 worker 服务器，这样我们就能在终端上看到 celery 上发生的事情:
$ celeryd --loglevel=INFO
在生产环境中，也许你希望将 worker 在后台以守护进程的方式运行。如果你希望这么做，你可以利用平台或者类似于 supervisord_ (查阅 :ref:daemonizing 以获得更多信息） 的工具来实现。
可以通过下列命令行获得完整的命令参数清单:
$ celeryd --help
supervisord: [[http://supervisord.org]]
执行任务（task）
我们通过调用 class 类的 ~celery.task.base.Task.delay 方法执行任务。
~celery.task.base.Task.apply_async 方法一个非常方便的方法，通过这个方法我们可以充分控制控制任务执行的参数（参见 :ref:guide-executing）。
>>> from tasks import add >>> add.delay(4, 4) <AsyncResult: 889143a6-39a2-4e52-837b-d80d33efb22d>
此时，任务已经被发送到了消息 broker。直到有 worker 服务器取走并执行了这个任务，否则 Broker 将一直保存这个消息。
现在就可以使用任务返回类 ~celery.result.AsyncResult 来查看 worker 的日志，看看到底发生了什么。如果配置了一个结果存储类 ~celery.result.AsyncResult 来保存任务状态，任务执行完毕可获得返回值；任务执行失败则可获得异常/回调等信息。
❻ 求好用的网页表格数据抓取软件
请搜索 网页表格数据采集助手 ，通用的网页表格数据采集软件，支持单页、多页表格数据的采集，支持带合并单元格数据的采集
❼ 哪里有好用的网页自动抓取工具
良心推荐前嗅大数据的ForeSpider数据采集系统。
在通用性爬虫中，ForeSpider爬虫的采集速度和采集能力是最强的，支持登录、Cookie、Post、https、验证码、JS、Ajax、关键词搜索等等技术的采集，采集效率在普通台式机上，可以达到500万条数据/每天。这样的采集速度是一般的通用性爬虫的8到10倍。
对于一些反爬虫的网站，除了验证码本身，一般反爬虫措施也比较多，比如国家自然基金会网站、全国企业信息公示系统等，最高难度的网站完全没有问题。可以使用ForeSpider内部自带的爬虫脚本语言系统，简单几行代码就可以采集到高难度的网站。对于大量的网站采集需求而言，ForeSpider爬虫可以在规则模板固定之后，开启定时采集。支持数据多次清洗。
对于关键词搜索的需求而言，ForeSpider爬虫支持关键词搜索和数据挖掘功能，自带关键词库和数据挖掘字典，可以有效采集关键词相关的内容。
可以去下载免费版，免费版不限制采集功能。有详细的操作手册可以学习。