Python语言最近几年一直属于最热门的编程语言,且支持的库就超过200多种,当然并非所有库都是常用热门的,今天我尝试下利用冷门的库解决一些简单的爬虫问题。

以下是三个冷门但强大的 Python 爬虫库,我千辛万苦通宵几天结合其核心功能、实战案例和适用场景做出了详细说明:
一、RoboBrowser
核心特点 :轻量级、无头浏览器模拟,基于 BeautifulSoup 和 Requests 构建,适合简单表单交互和静态页面爬取。 安装:
pip install robobrowser lxml
典型场景:
1、自动化表单提交与数据提取 示例:百度搜索关键词并提取结果:
ini
from robobrowser import RoboBrowser
rb = RoboBrowser(parser='lxml')
rb.open('https://baidu.com')
form = rb.get_form() # 获取搜索表单
form['wd'].value = 'Python' # 填充关键词
rb.submit_form(form) # 提交表单
# 提取搜索结果标题和链接
results = rb.select('.result')
for res in results:
title = res.find('a').text
link = res.find('a')['href']
print(title, link)
2、页面跳转模拟 使用 follow_link()
模拟点击链接,适合多级页面遍历。
适用场景:静态页面、简单登录/搜索操作,无需 JavaScript 渲染的场景。
二、MechanicalSoup
核心特点 :基于 Requests + BeautifulSoup,支持会话状态管理(如 Cookie 保持),简化表单操作。 安装:
pip install MechanicalSoup
典型场景:
1、复杂表单处理 示例:微信文章搜索(需随机 UA 和代理防封):
ini
import mechanicalsoup
from faker import Factory
# 初始化浏览器(随机UA)
faker = Factory.create()
browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser(user_agent=faker.user_agent())
browser.open('https://weixin.sogou.com/')
browser.select_form() # 选择搜索表单
browser['query'] = 'Python' # 填充关键词
response = browser.submit_selected() # 提交
# 解析结果
articles = browser.page.select('.news-list li .txt-box a')
for a in articles:
print(a.text, 'https://mp.weixin.qq.com' + a['href'])
2、调试支持 使用 browser.launch_browser()
实时查看页面快照,方便调试。
适用场景:需保持会话状态(如登录态)、多步骤表单提交的站点(如邮箱、论坛)。
核心特点 :聚合型爬虫工具箱 ,支持 24+ 数据源(京东、知乎、B 站等),本地运行且提供 GUI 界面。 安装:
bash
git clone https://github.com/kangvcar/InfoSpider
cd InfoSpider
pip install -r requirements.txt
python main.py # 启动GUI
典型场景:
1、个人数据聚合 自动爬取多平台(如淘宝订单、网易云歌单、微信文章)数据,统一存储为 JSON 并生成可视化报告。
2、反反爬策略集成 内置代理 IP 和随机 UA 支持,适合高频率抓取。
适用场景:需要批量获取个人分散数据(如电商、社交平台历史记录)并进行综合分析。
三库对比与选择建议
库名 | 核心依赖 | 适用场景 | 核心优势 | 冷门指数 |
---|---|---|---|---|
RoboBrowser | BS4 + Requests | 静态页表单提交、简单交互 | 轻量、API 简洁 | ⭐️⭐️⭐️ |
MechanicalSoup | BS4 + Requests | 会话保持、多步骤表单操作 | 状态管理、调试支持 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ |
InfoSpider | 多库整合(含Selenium) | 多平台数据聚合、可视化分析 | 开箱即用、数据源丰富 | ⭐️⭐️ |
选择建议:
需快速抓取静态页且避免依赖浏览器 → RoboBrowser;
需模拟登录并处理多步骤表单(如邮箱)→ MechanicalSoup;
需批量爬取个人跨平台数据 → InfoSpider。
高级技巧:
- 反爬应对:在 MechanicalSoup/InfoSpider 中设置代理 IP 和随机 UA;
- 动态内容处理:若目标页依赖 JavaScript,可结合 Selenium 渲染后再用上述库解析。
虽说这些库比较冷门,但是用来做简单的爬虫依然是够用的,而且熟悉了使用起来并不难,具体害得根据公司项目效果选择合适的爬虫语言以及库。