Python爬虫框架有很多，以下是一些常用的框架：
Scrapy
特点：功能强大、可扩展、支持并发和分布式爬取、丰富的中间件和插件。
应用：适用于大规模数据抓取、数据挖掘、信息处理或存储历史数据。
学习曲线：较高，需要一定的Python基础。
示例代码：
import scrapyclass QuotesSpider（scrapy.Spider）:name = 'quotes'start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/']def parse（self, response）:for quote in response.css（'div.quote'）:yield {'text': quote.css（'span.text::text'）.get（）,}
BeautifulSoup
特点：用于解析HTML和XML文档，提供简单的API遍历和搜索文档树。
应用：适用于简单的爬虫任务。
Selenium
特点：自动化测试工具，可以模拟浏览器行为，适用于JavaScript渲染的页面抓取。
PyQuery
特点：类似于jQuery的库，使用CSS选择器提取网页数据。
Requests
特点：简单优雅的HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。
Crawley
特点：高速爬取网站内容，支持关系和非关系数据库，数据可导出为JSON、XML等格式。
Portia
特点：开源可视化爬虫工具，无需编程知识即可爬取网站。
Cola
特点：分布式爬虫框架，用户只需编写特定函数，任务自动分配到多台机器。
Newspaper
特点：用于提取新闻、文章和内容分析，支持多线程，支持10多种语言。
选择合适的框架取决于你的具体需求，包括爬取的数据类型、网站结构、以及是否需要处理JavaScript渲染的页面等因素。每个框架都有其优缺点，建议根据项目需求和个人偏好进行选择
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