在数据科学或者人工智能领域，除了算法，最重要的就是数据。甚至可以说，最终决定一个模型准确率的往往不是算法，而是数据。在现实中，缺乏足够的数据成为数据分析师获得好的模型的主要障碍。好消息是现在网络爬虫技术已经相当成熟，一个合格的数据分析师或者人工智能模型设计者应该或多或少地精通几种网络爬虫技术。Python提供了大量的爬虫库，各有特点，但是如何在项目中选择适合自己的库呢？本文主要列举了5个目前非常流行的Python爬虫库，并列出了各自的优缺点，希望对大家的工作和学习有所帮助。Requests库这是网络爬虫最基础的库。“请求”是指向网站服务器发出HTML请求以检索其页面上的内容。获取网页的HTML内容是网络爬虫的第一步。Requests用于发起GET、POST等各种类型的HTTP请求优点：简单易用支持基本认证支持国际域名和URL支持块请求支持HTTP和HTTPS代理缺点：只获取页面的静态内容不能用来解析HTML不能处理纯JavaScript做的网站lxml库Ixml是一个性能相对较低的高级HTML和XML解析库。特别适合大数据集的爬取和解析。通常Requests库可以与Ixml库结合使用。Ixml还允许您使用XPath和CSS选择器从HTML中提取数据。优点：快速、高效、相对轻量级使用elementtree支持PythonicAPI接口缺点：不适合设计不当的HTML官方文档不够详细，不适合初学者BeautifulSouplibrary因为简单易用，非常适合初学者，所以可以说是目前网络爬虫中使用最广泛的Python库。BeautifulSoup创建一个用于解析HTML和XML文档的解析树。BeautifulSoup会自动将输入文档转换为Unicode并将文档输出为UTF-8。我们可以将BeautifulSoup与其他解析器（如lxml）结合使用。BeautifulSoup库的一个主要优点是它可以很好地处理设计不佳的HTML。优点：简单，非常简单，功能强大。文档很全面，特别适合初学者。自动编码检测。缺点：性能比lxml慢。硒库。上面提到的三个Python库都有一定的局限性。在中抓取数据，因为动态网站上的很多内容都是通过JavaScript加载的。换句话说，如果页面不是静态的，上述Python库将很难从中抓取数据。Selenium库就是用来解决上述问题的。Selenium库最初用于网络自动化测试。其他库无法运行JavaScript的地方，Selenium可以完美解决。Selenium可以在网页上实现点击控件、填写表单、滚动页面等操作。优点：有足够的学习文档，适合初学者自动爬取信息可以爬取动态填充的网页可以对网页执行类似于手动操作的任何操作缺点：非常慢且难以设置更高的CPU和内存占用不适用超级大型项目Scrapy库的Python网络爬虫库中的大佬。Scrapy提供了蜘蛛机器人（spiderbots），可以爬取多个网站并提取数据。Scrapy最大的优势就是异步爬取。它可以同时发出多个HTTP请求，因此爬取效率非常高。优点：更多的异步帮助文档支持各种插件来创建自定义管道和中间件低CPU和内存使用率大量可用的在线资源缺点：比以前的更难学习不适合初学者每个库都是为不同的用途而设计的场景。没有最好的，只有更适合你的。您在使用过程中需要综合考虑使用场景。毕竟，在用于数据分析的人工智能世界中，性能和计算机资源往往是不可兼得的。
