php爬虫框架比较

一、php爬虫框架比较

PHP爬虫框架比较

在网络世界中，爬虫技术被广泛应用于数据采集、搜索引擎优化等领域。而作为一种流行的服务器端脚本语言，PHP也有许多优秀的爬虫框架可供选择。本文将就几种常见的PHP爬虫框架进行比较，帮助开发者根据实际需求选择合适的框架。

1. Goutte

Goutte是一个简洁而强大的Web抓取工具，基于Guzzle HTTP客户端库构建。它提供了简单易用的API，方便开发者快速编写爬虫程序。虽然功能相对较为基础，但对于一些简单的抓取需求来说已经足够。而且，Goutte支持JavaScript渲染，可以处理一些动态网页的数据抓取。

2. Symfony Panther

基于Symfony的Panther组件是一个功能强大的浏览器自动化工具，也可用于爬虫开发。它提供了一个类似于WebDriver的API，支持模拟浏览器操作，还可以执行JavaScript代码。Symfony Panther在处理复杂的动态网页抓取任务时表现突出，适合对页面交互性要求较高的爬虫项目。

3. Phirehose

如果您的爬虫项目需要与Twitter API进行交互，Phirehose是一个不错的选择。这是一个专门针对Twitter Streaming API设计的PHP库，具有良好的稳定性和性能。Phirehose可用于实时监控Twitter数据流，适合开发社交媒体相关的爬虫应用。

4. Laravel Crawler

Laravel框架的Crawler组件是一个基于Symfony的爬虫工具，提供了一套方便的API用于Web页面抓取。结合Laravel框架的其他功能，开发者可以快速构建功能强大的爬虫应用。Laravel Crawler适用于各类规模的爬虫任务，可以方便地与Laravel框架的其他组件集成。

5. Goutte with Selenium

结合Goutte和Selenium，可以实现更强大的Web抓取功能。Goutte负责页面解析和请求发送，而Selenium则模拟真实浏览器行为，支持JavaScript渲染。这种组合可以处理绝大部分复杂的Web抓取任务，是一个灵活且高效的方案。

6. Phalcon Framework

Phalcon是一个快速、低资源消耗的PHP框架，也可以用于爬虫项目的开发。虽然它并非专门设计用于爬虫，但由于其出色的性能表现和易用性，Phalcon Framework在一些对性能有要求的爬虫项目中仍然具有一定优势。

7. Scraper

Scraper是一个简单但功能强大的PHP爬虫库，提供了灵活的抓取和解析功能。它支持自定义规则和插件，可以应对各种复杂的数据采集需求。如果您需要一个简单快捷的爬虫工具，Scraper可能是一个不错的选择。

总结

在选择PHP爬虫框架时，开发者应根据项目需求和自身技术背景进行合理评估。不同的框架适用于不同类型的爬虫任务，如需处理大规模数据采集或复杂的动态页面抓取，建议选择功能强大的框架如Symfony Panther或Goutte with Selenium；而对于简单的抓取任务，则可以考虑使用便捷的工具如Goutte或Scraper。综上所述，PHP爬虫框架各有特点，开发者可以根据实际需求灵活选择，以提高开发效率和抓取效果。

二、python orm框架比较？

ORM概念

ORM(Object Ralational Mapping，对象关系映射)用来把对象模型表示的对象映射到基于S Q L 的关系模型数据库结构中去。这样，我们在具体的操作实体对象的时候，就不需要再去和复杂的 SQ L 语句打交道，只需简单的操作实体对象的属性和方法。O R M 技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁，前台的对象型数据和数据库中的关系型的数据通过这个桥梁来相互转化 。

Python中常用的ORM

SQLObject

SQLObject是一种流行的对象关系管理器，用于为数据库提供对象接口，其中表为类，行为实例，列为属性。

SQLObject包含一个基于Python对象的查询语言，使SQL更抽象，并为应用程序提供了大量的数据库独立性。

优点：

采用了易懂的ActiveRecord 模式

一个相对较小的代码库

缺点：

方法和类的命名遵循了Java 的小驼峰风格

不支持数据库session隔离工作单元

Storm

Storm 是一个介于 单个或多个数据库与Python之间 映射对象的 Python ORM 。为了支持动态存储和取回对象信息，它允许开发者构建跨数据表的复杂查询。Stom中 table class 不需要是框架特定基类 的子类 。每个table class是 的sqlobject.SQLObject 的子类。

优点：

清爽轻量的API，短学习曲线和长期可维护性

不需要特殊的类构造函数，也没有必要的基类

缺点：

迫使程序员手工写表格创建的DDL语句，而不是从模型类自动派生

Storm的贡献者必须把他们的贡献的版权给Canonical公司

Django's ORM

因为Django的ORM 是紧嵌到web框架的，所以就算可以也不推荐，在一个独立的非Django的Python项目中使用它的ORM。

Django，一个最流行的Python web框架， 有它独有的 ORM。 相比 SQLAlchemy， Django 的 ORM 更吻合于直接操作SQL对象，操作暴露了简单直接映射数据表和Python类的SQL对象 。

优点：

易用，学习曲线短

和Django紧密集合，用Django时使用约定俗成的方法去操作数据库

缺点：

不好处理复杂的查询，强制开发者回到原生SQL

紧密和Django集成，使得在Django环境外很难使用

peewee：

优点：

Django式的API，使其易用

轻量实现，很容易和任意web框架集成

缺点：

不支持自动化 schema 迁移

多对多查询写起来不直观

SQLAlchemy：

SQLAlchemy 采用了数据映射模式，其工作单元 主要使得 有必要限制所有的数据库操作代码到一个特定的数据库session，在该session中控制每个对象的生命周期 。

优点：

企业级 API，使得代码有健壮性和适应性

灵活的设计，使得能轻松写复杂查询

缺点：

工作单元概念不常见

重量级 API，导致长学习曲线

总结

相比其他的ORM， SQLAlchemy 意味着，无论你何时写SQLAlchemy代码， 都专注于工作单元的前沿概念 。DB Session 的概念可能最初很难理解和正确使用，但是后来你会欣赏这额外的复杂性，这让意外的时序提交相关的数据库bug减少到0。在SQLAlchemy中处理多数据库是棘手的， 因为每个DB session 都限定了一个数据库连接。但是，这种类型的限制实际上是好事， 因为这样强制你绞尽脑汁去想在多个数据库之间的交互， 从而使得数据库交互代码很容易调试

三、Python几种主流框架比较？

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。

Django: Python Web应用开发框架

Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。

Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架

Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。

Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2

模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数

据库、窗体验证工具。

Cubes：轻量级Python OLAP框架

Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。

Kartograph.py

：创造矢量地图的轻量级Python框架

Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。

Kartograph.py

目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。

Pulsar：Python的事件驱动并发框架

Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

Web2py：全栈式Web框架

Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。

Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架

Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

Dpark：Python版的Spark

DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。

Buildbot：基于Python的持续集成测试框架

Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。

Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架

Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle: 微型Python Web框架

Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架

Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。

webpy: 轻量级的Python Web框架

webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。

Scrapy：Python的爬虫框架

Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。

四、python爬虫之父？

Python之父为Guido van Rossum,今年 63 岁,在Dropbox工作的时长约为六年半。他对Dropbox的贡献可以追溯到其成立的第一天,因为Dropbox的首席执行官Drew Houston为Dropbox编写的第一行代码使用的就是Python。

Python之父，被业内人士尊称为龟叔的吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）老爷子，退休之后赋闲在家才刚满一年，本以为这位传奇大神会逐渐淡出IT界安享退休生活，其本人却在前几天官宣正式加入微软，给出的理由却是：在家“太无聊”了。

五、python爬虫原理？

Python爬虫是利用Python编程语言编写的一种程序，通过模拟浏览器行为，自动获取网页信息并进行解析，从而实现对网站数据的抓取和提取。

其原理是通过发送HTTP请求，获取网页源代码，利用正则表达式或者解析库对网页内容进行解析，提取所需的数据，并进行存储或进一步处理。

通过使用Python编写的爬虫程序，可以自动化地从网页上抓取符合特定条件的信息，实现数据的采集和分析。

六、PHP爬虫框架推荐及比较

背景介绍：

随着互联网的快速发展，大量的数据被广泛应用于各行各业。为了获取这些数据，爬虫已经成为许多开发者的首选工具。而对于PHP开发者来说，选择一款好用且功能强大的PHP爬虫框架是至关重要的。

推荐的PHP爬虫框架：

• 1. Goutte： Goutte是一个基于PHP的Web爬虫框架，使用简单且功能强大。它基于Symfony组件并支持链式操作，可以轻松地提取和处理网页内容。
• 2. Symfony Dom Crawler： Symfony Dom Crawler也是基于Symfony组件的一部分，它提供了一个方便的API用于解析、遍历和操作HTML/XML文档。它的爬取效果突出，适合处理复杂的页面结构。
• 3. PHPSpider： PHPSpider是一款高性能的PHP爬虫框架，支持多进程和分布式爬取。它提供了丰富的API和插件系统，适用于各种复杂的爬取需求。
• 4. QueryList： QueryList是一个多功能的采集工具，基于PHP Simple HTML DOM Parser，它为开发者提供了简单易用的语法来解析和提取网页内容。它支持CSS选择器和XPath选择器，并且可以与数据库和Excel等数据源进行集成。

对比分析：

根据实际需求和个人偏好，选择一个适合自己的PHP爬虫框架是非常重要的。以下是对上述爬虫框架进行的简要对比分析：

• Goutte： 使用简单，适合对简单网页进行爬取，但功能相对较为有限。
• Symfony Dom Crawler： 功能强大，适合处理复杂的页面结构，但上手难度较高。
• PHPSpider： 高性能，支持多进程和分布式爬取，适用于复杂的爬取需求，但使用相对复杂。
• QueryList： 功能丰富，支持多种数据源集成，使用简单方便，适合大部分爬取需求。

总结：

综上所述，选择一款适合自己的PHP爬虫框架主要根据项目需求和个人偏好。如果需要对简单的网页进行爬取，可以选择使用Goutte；如果需要处理复杂的页面结构，可以考虑使用Symfony Dom Crawler；如果需要高性能和复杂爬取需求，可以尝试使用PHPSpider；如果要求功能丰富且使用简单方便，可以选择QueryList。最重要的是根据实际场景和个人能力进行选择。

感谢阅读本文，希望可以帮助你选择一款适合的PHP爬虫框架，提高你的工作效率和开发体验。

七、PHP爬虫框架与Python：选择适合你的网络爬虫工具

网络爬虫是一种用于获取网页数据的工具，对于开发人员来说，选择合适的爬虫框架至关重要。PHP爬虫框架和Python是两种常见的工具，它们各有优势和劣势。本文将就这一主题展开讨论，帮助你选择适合自己需求的网络爬虫工具。

PHP爬虫框架

PHP作为一种流行的服务器端脚本语言，拥有丰富的开发资源和成熟的框架体系。对于熟悉PHP的开发者来说，使用PHP爬虫框架可以更快速地进行开发，减少学习成本和上手时间。例如，Goutte和php-webdriver等框架提供了便利的API和文档，让开发者能够快速地构建简单易用的爬虫工具。

Python

Python作为一种简洁、优雅且易学的编程语言，在网络爬虫领域拥有广泛的应用。Python的强大之处在于其丰富的第三方库，比如BeautifulSoup、Scrapy和Requests等，这些库能够帮助开发者高效地处理网页数据和网络请求，让爬虫的开发过程更加便捷。

选择适合你的工具

在选择PHP爬虫框架和Python之间，需要考虑个人的编程经验、项目需求和团队技术栈。如果你擅长PHP并需要快速实现简单的爬虫功能，那么选择PHP爬虫框架可能更为合适；而如果你追求更多的灵活性和高效性，并且对于Python有一定的了解，那么Python可能更适合你的需求。

无论选择哪种工具，都需要注意合法性和道德性，遵守网站Robots协议，以及尊重网站所有者对数据的权利。合理合法地使用网络爬虫工具，才能更好地服务于自己的项目和开发需求。

通过本文的比较，相信你能够更清晰地了解PHP爬虫框架和Python在网络爬虫领域的优劣势，从而更准确地选择适合自己的网络爬虫工具。

感谢你阅读本文，希望能为你在选择网络爬虫工具时提供一些帮助。

八、go爬虫和python爬虫哪个快？

毋庸置疑，肯定是go 速度快

Go没有泄露，并发原生支持，速度快。Python如果用代理IP，如果代理IP失效，会莫名其妙使用本地IP。且Go写爬虫可以和很多的数据库如mongo,redis,hbase,mysql集成。

Go开发效率还高，半个小时就写了个爬虫，看，写分布式爬虫也是Go的优势，因为Go协程比Python和Java都容易写。

最后，如果你用Go写爬虫，还可以直接用Go来写网站，三句代码就可以建立一个Web服务器和Python差不多，但包管理机制简单，只需go get –u –v 包

九、python爬虫能玩吗？

可以玩，可以爬学习资料或数据汇总

十、Python爬虫是什么？

Python爬虫就是使用Python程序开发的网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

主要用于搜索引擎，它将一个网站的所有内容与链接进行阅读，并建立相关的全文索引到数据库中，然后跳到另一个网站。