大家好，今天來為大家分享scrapy官方中文文檔的一些知識(shí)點(diǎn)，和scrapy下載文件的問題解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的話可以看看本篇文章，相信很大概率可以解決您的問題，接下來我們就一起來看看吧！

python框架是什么

框架就是一個(gè)基本架構(gòu)，別人已經(jīng)替你搭建好了基本結(jié)構(gòu)，你只需要按自己需求，添加內(nèi)容就行，不需要反復(fù)的造輪子，可以明顯提高開發(fā)效率，節(jié)約時(shí)間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機(jī)器學(xué)習(xí)框架等，下面我簡(jiǎn)單介紹一下這3種基本框架，主要內(nèi)容如下：

1.web框架，這個(gè)就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡(jiǎn)單介紹一下這3個(gè)框架：

Django：這是一個(gè)成熟、穩(wěn)重的python框架，基于MVC模式（又說MTV，本質(zhì)一樣），最初是作為一個(gè)內(nèi)容管理系統(tǒng)來開發(fā)的，后期隨著不斷的完善、改進(jìn)，就成了一個(gè)功能強(qiáng)大web框架，提供數(shù)據(jù)庫(kù)功能、后臺(tái)功能、網(wǎng)址匹配、系統(tǒng)緩存等功能，易擴(kuò)展的模版系統(tǒng)，幾行代碼就可使你的網(wǎng)站擁有強(qiáng)大的后臺(tái)，管理你的內(nèi)容。

Tornado：這是一個(gè)非阻塞式的服務(wù)器，運(yùn)行速度非常開，每秒可以處理數(shù)以千計(jì)的連接，相比較Django來說，比較小、靈活，許多東西都可能都需要自己構(gòu)建。

Flask：這是python的一個(gè)輕量級(jí)web框架，靈活、可擴(kuò)展性強(qiáng)，其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎則使用JinJa2，社區(qū)插件比較多，如果想開發(fā)一個(gè)中小型web網(wǎng)站的話，可以考慮一下這個(gè)框架。

2.爬蟲框架，這個(gè)也很多，目前來說，比較流行的是scarpy，當(dāng)然還有pyspider，newspaper等，下面我簡(jiǎn)單介紹一下：

scrapy：這是一個(gè)比較流行的python爬蟲框架，定制型比較高，也比較靈活，可以根據(jù)自己需求快速的構(gòu)建爬蟲，爬取數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)測(cè)等方面。

pyspider：這是一個(gè)功能強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架，能在瀏覽器界面上進(jìn)行腳本的編寫，實(shí)時(shí)查看爬取的結(jié)果，后端使用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

newspaper：這是一個(gè)專門用于新聞、文章提取和內(nèi)容分析的框架。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)框架，這個(gè)也有很多，最著名的就是tensorflow了，其次還有theano，keras，scikit-learn等，下面我簡(jiǎn)單介紹一下：

tesorflow：這是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，采用數(shù)據(jù)流圖用于數(shù)據(jù)計(jì)算，可以在多種平臺(tái)上展開計(jì)算，包括CPU,GPU等，由谷歌研發(fā)、開源，主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

scikit-learn：這是python的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)包，包括常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，像分類、回歸、聚類、降維等，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的讀者，可以研究一下。

theano,keras基于tensorflow構(gòu)建，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方面應(yīng)用的比較多，感興趣的可以搜一下相關(guān)資料，網(wǎng)上的資料很多。

目前就介紹這幾種框架吧，后面還有測(cè)試框架什么的，感興趣的可以自己搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對(duì)你有所幫助吧。

在自學(xué)python時(shí)，比較好的網(wǎng)站有哪些

學(xué)習(xí)Python的網(wǎng)站有很多，下面推薦幾個(gè)給你。

1、菜鳥教程http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html，這個(gè)網(wǎng)站非常出名，我的Python基礎(chǔ)也是照著這個(gè)網(wǎng)站學(xué)習(xí)的，里面有詳細(xì)的Python語法以及API介紹。除此之外，這個(gè)網(wǎng)站還支持在線測(cè)試你寫的代碼，可以說非常方便了，適合剛接觸Python的朋友學(xué)習(xí)。

2、實(shí)驗(yàn)樓https://www.shiyanlou.com/courses/?tag=python，「實(shí)驗(yàn)樓」有大量的python練習(xí)項(xiàng)目，理由有些項(xiàng)目是需要會(huì)員才能查看。但教大家一個(gè)小技巧，你把「實(shí)驗(yàn)樓」里面需要付費(fèi)查看的項(xiàng)目，把項(xiàng)目名稱先在網(wǎng)上搜索下，你就能看到別人分享一模一樣的內(nèi)容，這樣你就不用花錢啦。

3、官網(wǎng)https://docs.python.org/3/，英語好的朋友，當(dāng)然首推這個(gè)網(wǎng)站啦。因?yàn)槔锩娴恼Z法以及API是非常詳細(xì)的，其他的基礎(chǔ)網(wǎng)站都是借鑒官網(wǎng)的例子。而且學(xué)習(xí)資料永遠(yuǎn)是一手的最好用。

python辦公自動(dòng)化可以到哪種程度

Python辦公自動(dòng)化可以到相當(dāng)高的程度。使用Python可以實(shí)現(xiàn)諸如自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理、文件操作、電子表格操作、自動(dòng)發(fā)送電子郵件、自動(dòng)生成報(bào)告和文檔、自動(dòng)化網(wǎng)頁操作等功能。

Python的庫(kù)和模塊（例如pandas、openpyxl、smtplib等）為辦公自動(dòng)化提供了豐富的工具和功能。通過使用這些工具和功能，可以大大減少日常辦公任務(wù)的重復(fù)勞動(dòng)和時(shí)間消耗，提高工作效率。但是需要注意的是，辦公自動(dòng)化的具體程度還取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。

python主要用于什么開發(fā)

python的興起主要是由于近年來人工智能和AI的興起，導(dǎo)致這個(gè)沉睡了20年之久的語言漸漸映入人們的眼簾。既然python這么火，那么我們可以拿它來做什么呢？下面我們來探討下：

python

用于web開發(fā)

Python雖然說只是個(gè)腳本語言，但是他也是可以搭建web項(xiàng)目的，并且python后臺(tái)連接數(shù)據(jù)庫(kù)等也是極其的方便，可以減少代碼量。另外最近在web中比較流行的框架例如：Django和Flask，都是基于Python框架得。這些框架會(huì)使得你對(duì)接前端的Python開發(fā)后臺(tái)效率翻倍。這里給你個(gè)建議，這兩個(gè)框架選擇的話，最好用Flask，因?yàn)檫@個(gè)更加靈活，支持多樣化的定制。

數(shù)據(jù)科學(xué)

數(shù)據(jù)科學(xué)主要包括三部分組成：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。python的興起主要就是因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)這一塊，利用python進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析，以及可視化是再適合不過的。加之scipy、numpy、scikit-learn這三個(gè)數(shù)據(jù)包，更是大大的方便了不少?，F(xiàn)在利用python做爬蟲也是最佳的選擇，雖然java也是可以做到，但是java的api未免太過繁瑣，相反，利用Python的話，可以達(dá)到事半功倍的效果。

除此之外，python還可以用來寫一些腳本，開發(fā)游戲，桌面應(yīng)用等。總之，Python可以開發(fā)很多東西，已知的，未知的領(lǐng)域?qū)矶加锌赡苡玫?。?duì)于python的未來我們還是要滿懷期待和憧憬。

以上就是我的回答，希望能對(duì)你有所幫助。謝謝。

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scrapy怎么實(shí)現(xiàn)重復(fù)或者定時(shí)采集

一次讀完是最好的辦法，控制爬取速度就行。我不知道你用的什么代理，你可以試試我寫的

免費(fèi)代理服務(wù)器

，可以在本地源源不斷地提供可用代理。

如果要循環(huán)執(zhí)行，也有幾種方法，你寫的循環(huán)執(zhí)行scrapy-crawl命令就可以，但這樣是很笨的，因?yàn)槊看味家貑⑦M(jìn)程。

比較好的選擇是使用scrapy提供的內(nèi)部機(jī)制，比如reactor+CrawlerRunner，這樣你可以在外部對(duì)爬蟲進(jìn)行控制，增加你想要的任何爬取條件，在同一個(gè)線程里重復(fù)啟動(dòng)爬蟲，爬取結(jié)束后干掉reactor即可。具體的做法，Scrapy的

官方文檔里有介紹

，循環(huán)條件你要自己寫。

我上面貼的代理服務(wù)器，將Scrapy底層的reactor運(yùn)行在Tornado的eventloop之上，在需要的時(shí)候調(diào)用各個(gè)爬蟲，也符合你的需要，你可以研究一下。

另外提供一個(gè)反面教材，也是我自己以前寫的，

用Python腳本定時(shí)執(zhí)行crapy-crawl命令

，你也可以參考一下。

Python中的網(wǎng)絡(luò)爬蟲指的是什么

爬蟲通常由目標(biāo)信息網(wǎng)站、頁面抓取、頁面分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)四個(gè)步驟組成。其爬取網(wǎng)站資源的細(xì)節(jié)流程如下：

導(dǎo)入兩個(gè)庫(kù)用于請(qǐng)求和網(wǎng)頁解析

再請(qǐng)求網(wǎng)頁獲得源代碼

初始化soup對(duì)象

用瀏覽器打開目標(biāo)網(wǎng)頁

定位所需要的資源的位置

然后分析該位置的源代碼

找到用于定位的標(biāo)簽及屬性

最后編寫解析代碼獲得想要的資源

OK，關(guān)于scrapy官方中文文檔和scrapy下載文件的內(nèi)容到此結(jié)束了，希望對(duì)大家有所幫助。