冷门但好用的Python库写个爬虫代码

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：

复制代码

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 复制代码

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：

复制代码

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 复制代码

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 复制代码

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。