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Python做爬蟲有什么框架,各個框架又有什么用處

Python做爬蟲有什么框架,各個框架又有什么用處

摘要

Python爬蟲框架就像不同類型的“數據采集工具包”，有的輕便靈活適合新手，有的功能強大能扛住復雜項目，有的專門解決動態網頁爬取難題。本文會帶你拆解7個常用框架——從基礎組合Requests+BeautifulSoup，到重量級選手Scrapy，再到動態渲染利器Playwright，幫你搞懂每個框架的核心優勢、適用場景和上手難度，看完就能根據需求選對工具，少走90%的彎路。

為什么學爬蟲一定要懂框架？

說實話，剛學爬蟲時我踩過一個大坑：用原生Python寫了200行代碼爬取豆瓣圖書，結果遇到反爬就崩，數據存成Excel還亂碼。后來才發現，框架早就把“請求發送、數據解析、反爬處理、數據存儲”這些重復工作打包好了，就像蓋房子不用自己燒磚，直接用現成的積木搭——效率差10倍都不止。

但框架太多也頭疼：新手看著Scrapy的文檔就發懵，想爬個動態網頁又不知道Selenium和Playwright誰更好用。今天咱們就掰開揉碎，從“基礎款”到“專業級”，一個個說清楚。

1. Requests+BeautifulSoup：爬蟲界的“瑞士軍刀”

核心特點：輕量、靈活、上手快

這不是單個框架，而是“請求庫+解析庫”的黃金組合。Requests負責模擬瀏覽器發請求（比如get/post），BeautifulSoup負責從HTML里“摳數據”（比如提取標題、價格）。兩者加起來不到10行代碼就能爬個靜態網頁，堪稱新手入門的“第一把鑰匙”。

適用場景：

靜態網頁爬取（比如博客文章、新聞列表，頁面源碼里直接能看到數據）

小批量數據采集（不需要爬成千上萬頁，比如爬100本豆瓣圖書信息）

快速驗證想法（測試某個網站能不能爬，5分鐘就能寫出demo）

優缺點很明顯：

優點：學習成本極低，API設計人性化（比如Requests的r.text直接拿網頁內容，BeautifulSoup的find()定位標簽），靈活度高（想怎么改就怎么改，沒有固定結構束縛）。

缺點：不支持并發（爬1000頁要等前一頁爬完），沒有內置反爬機制（遇到驗證碼、IP封鎖得自己寫代碼解決），不適合大型項目（代碼寫多了容易亂）。

舉個例子：爬豆瓣電影Top250標題

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://movie.douban.com/top250?start=0"

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/98.0.4758.102"}

1. 發請求拿網頁

response = requests.get(url, headers=headers)

2. 解析網頁提取標題

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

titles = soup.findall("span", class="title") 定位標題標簽

for title in titles:

print(title.text) 打印結果：肖申克的救贖、霸王別姬、阿甘正傳...

就這么簡單，新手跟著敲一遍，5分鐘就能跑通。

2. Scrapy：爬蟲界的“重型卡車”

核心特點：功能全、效率高、適合規模化項目

如果說Requests+BS是“自行車”，那Scrapy就是“重型卡車”——它是Python最成熟的爬蟲框架，自帶“請求調度、并發處理、數據清洗、反爬中間件、數據存儲（支持MySQL/Redis/JSON等）”一整套生態。爬取速度是Requests的5-10倍，還能通過“管道（Pipeline）”和“中間件（Middleware）”靈活擴展功能。

適用場景：

大規模數據采集（比如爬取整個電商平臺的商品數據，幾十萬頁起步）

結構化數據存儲（需要把數據存到數據庫，或按固定格式導出）

復雜反爬場景（需要自動切換IP、處理驗證碼、模擬登錄）

優缺點得拎清：

優點：并發能力強（底層基于Twisted異步框架，同時發幾十上百個請求），內置反爬工具（比如隨機User-Agent、自動重試），代碼結構規范（強制按“爬蟲文件、Item定義、Pipeline處理”分層，多人協作不混亂）。

缺點：學習曲線陡（光理解“Spider、Item、Middleware”這些概念就得花1-2天），配置復雜（想改個并發數、代理池，得改好幾個配置文件），不適合小項目（用它爬10頁數據，相當于用卡車拉一根針）。

舉個例子：爬取電商商品信息（簡化版）

Scrapy項目結構比較固定，這里只看核心的爬蟲文件：

import scrapy

from myproject.items import ProductItem 提前定義好要爬的字段（名稱、價格、鏈接）

class ProductSpider(scrapy.Spider):

name = "productspider"

starturls = ["https://www.example.com/products?page=1"] 起始URL

def parse(self, response):
     提取當前頁所有商品
    products = response.xpath("http://div[@class=&'product&']")
    for product in products:
        item = ProductItem()
        item["name"] = product.xpath(".//h3/text()").get()   商品名稱
        item["price"] = product.xpath(".//span[@class=&'price&']/text()").get()   價格
        item["url"] = product.xpath(".//a/@href").get()   鏈接
        yield item   把數據傳給Pipeline處理（比如存到MySQL）
     翻頁：提取下一頁URL并繼續爬
    next_page = response.xpath("http://a[@class=&'next-page&']/@href").get()
    if next_page:
        yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

雖然代碼比Requests+BS長，但跑起來后會自動并發爬取，還能通過Pipeline自動去重、清洗數據，適合長期維護的項目。

3. Selenium：動態網頁的“推土機”

核心特點：模擬真實瀏覽器，專治JavaScript渲染

很多新手爬網頁時會遇到“源碼里沒有數據”的問題——比如知乎回答、淘寶商品詳情，這些內容是瀏覽器加載后通過JavaScript動態生成的，Requests只能拿到“半成品”HTML。這時候就需要Selenium：它能直接控制瀏覽器（Chrome/Edge/Firefox），像人一樣點擊、滾動、輸入文字，等頁面完全加載后再提取數據。

適用場景：

動態渲染頁面（數據通過JS加載，比如瀑布流、懶加載圖片）

模擬登錄（需要輸入驗證碼、滑動驗證，比如爬取個人知乎數據）

復雜交互操作（比如點擊按鈕、下拉菜單選擇，爬取需要操作才能顯示的數據）

優缺點要注意：

優點：能解決90%的動態網頁問題，上手簡單（API像“driver.findelementby_id()”這種，一看就懂），支持各種瀏覽器操作（滾動到頁面底部、切換標簽頁）。

缺點：速度慢（因為要啟動瀏覽器，爬10頁數據可能比Requests慢3-5倍），資源占用高（開著瀏覽器爬數據，電腦會變卡），容易被反爬識別（真實瀏覽器也有指紋，比如window.navigator屬性）。

舉個例子：爬取動態加載的知乎回答

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.by import By

import time

啟動Chrome瀏覽器（需要提前下載chromedriver，和瀏覽器版本對應）

driver = webdriver.Chrome()

driver.get("https://www.zhihu.com/question/123456") 目標問題頁

模擬滾動頁面，加載更多回答（知乎回答是滾動加載的）

for _ in range(3): 滾動3次

driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") 滾動到底部

time.sleep(2) 等2秒讓頁面加載

提取回答內容

answers = driver.findelements(By.CSSSELECTOR, ".RichContent-inner") 定位回答標簽

for ans in answers:

print(ans.text) 打印回答內容

driver.quit() 關閉瀏覽器

雖然慢，但確實能拿到動態加載的數據，適合對速度要求不高的場景。

4. Playwright：新一代動態渲染“神器”

核心特點：比Selenium更快、更輕，支持多瀏覽器

Playwright是微軟2020年推出的框架，定位和Selenium類似，但性能和易用性直接“吊打”前者：它不需要單獨下載瀏覽器驅動（自帶Chromium/Firefox/WebKit內核），支持“無頭模式”（不顯示瀏覽器窗口，速度快50%），還能自動等待元素加載（不用寫time.sleep()）。現在很多爬蟲工程師已經把它當成Selenium的替代品。

適用場景：

對速度有要求的動態頁面爬取（比Selenium快，又不想自己寫JS解析）

跨瀏覽器測試（需要同時在Chrome、Firefox、Safari上爬取數據）

復雜交互（支持鼠標拖拽、鍵盤輸入、網絡攔截，功能比Selenium更全）

優缺點很突出：

優點：速度快（無頭模式下接近原生請求），API設計更合理（比如“page.locator(&'h3&').text_content()”直接定位元素并取文本），內置反爬優化（自動隱藏爬蟲特征，比如webdriver屬性）。

缺點：生態不如Selenium成熟（遇到問題時中文資料少一點），學習成本比Selenium略高（但比Scrapy低）。

舉個例子：爬取淘寶商品價格（動態加載）

from playwright.sync import sync_playwright

with syncplaywright() as p:

啟動無頭Chrome（不顯示瀏覽器窗口）

browser = p.chromium.launch(headless=True)

page = browser.newpage()

page.goto("https://item.taobao.com/item.htm?id=123456789") 商品頁

 自動等待價格元素加載（不用time.sleep()）
price = page.locator(".tm-price").text_content()   定位價格標簽并取文本
print(f"商品價格：{price}")   打印結果：商品價格：199.00
browser.close()

同樣是爬動態頁面，Playwright代碼更簡潔，速度也快不少，現在已經成了我的“動態爬取首選”。

5. Aiohttp：異步爬蟲的“高速引擎”

核心特點：基于異步IO，并發能力拉滿

前面說的Requests是“同步”的——發一個請求后必須等它返回，才能發下一個。如果要爬1000個頁面，同步爬蟲可能要等10分鐘，而Aiohttp是異步框架：可以同時發幾十上百個請求，不用等前一個結束，效率直接翻10倍。

適用場景：

高并發爬取（需要短時間內爬大量頁面，比如新聞網站的歷史數據）

對速度敏感的場景（比如實時監控某個網站的數據更新）

和其他異步庫配合（比如用asyncio+Aiohttp+BeautifulSoup，兼顧速度和解析）

優缺點得權衡：

優點：并發能力極強（單機輕松跑幾百個并發請求），資源占用低（比多線程爬蟲更省內存），適合寫輕量級高并發工具。

缺點：學習異步編程有門檻（需要理解async/await語法，新手容易寫出“假異步”代碼），不適合CPU密集型任務（爬蟲主要是IO密集型，所以影響不大）。

舉個例子：異步爬取10個網頁（對比同步速度）

import aiohttp

import asyncio

import time

async def fetch(session, url):

async with session.get(url) as response:

return await response.text() 異步獲取網頁內容

async def main():

urls = [f"https://httpbin.org/get?page={i}" for i in range(10)] 10個測試URL

async with aiohttp.ClientSession() as session:

tasks = [fetch(session, url) for url in urls] 創建10個異步任務

await asyncio.gather(tasks) 并發執行所有任務

if name == "main":

start = time.time()

asyncio.run(main())

print(f"異步耗時：{time.time() start}秒") 輸出：約0.5秒（同步爬10個URL可能要5秒）

同樣爬10個頁面，異步比同步快10倍，數據量越大差距越明顯。

6. PySpider：帶UI界面的“全能工具”

核心特點：可視化操作，適合非程序員

PySpider是國人開發的框架，最大亮點是自帶WebUI界面——不用寫代碼，直接在瀏覽器里配置爬取規則（比如選擇要提取的字段、設置翻頁邏輯），適合不懂編程的人快速上手。它還內置了任務調度、監控、結果導出功能，相當于“爬蟲界的傻瓜相機”。

適用場景：

非技術人員使用（比如運營、產品經理需要爬點數據，不想學代碼）

快速爬取簡單數據（比如爬個表格、列表，直接在UI里點點鼠標就行）

小規模項目監控（UI里能看到爬取進度、失敗任務，方便管理）

優缺點很鮮明：

優點：可視化操作降低門檻，自帶監控和調度，支持分布式部署（多臺機器一起爬）。

缺點：靈活性差（復雜邏輯還是得寫代碼），更新慢（最近一次更新是2021年，可能不支持最新的反爬技術）。

7. Pyppeteer：Headless Chrome的“Python接口”

核心特點：輕量級動態渲染，適合追求極致速度

Pyppeteer是Chrome官方Headless模式的Python版本（基于puppeteer的Python封裝），功能和Playwright類似，但更輕量——它只支持Chrome內核，但API更簡潔，適合只需要Chrome環境的場景。

適用場景：

需要Headless Chrome的場景（比如爬取必須在Chrome內核下渲染的頁面）

對代碼簡潔度有要求（API比Playwright更短，比如“page.content()”直接拿頁面源碼）

優缺點要知道：

優點：速度快（和Playwright無頭模式差不多），API簡潔，直接調用Chrome內核功能（比如模擬手機模式、攔截請求）。

缺點：只支持Chrome（不能用Firefox等其他瀏覽器），維護不如Playwright活躍（畢竟Playwright是微軟在推）。

到底怎么選？一張表幫你理清

框架/組合	核心優勢	適用場景	速度
Requests+BS	輕量、靈活、入門首選	靜態頁面、小批量數據、新手練習	中等
Scrapy	功能全、并發強、適合大規模項目	結構化數據、復雜反爬、長期維護項目	快
Selenium	模擬真實瀏覽器、動態渲染	JS加載頁面、模擬登錄、復雜交互	慢
Playwright	動態渲染、速度快、多瀏覽器支持	動態頁面、跨瀏覽器爬取、追求效率	較快
Aiohttp	異步并發、高速度	高并發爬取、IO密集型任務	很快
PySpider	可視化操作、適合非技術人員	簡單數據爬取、非程序員使用	中等
Pyppeteer	輕量動態渲染、Chrome內核	僅需Chrome環境的動態頁面	較快

其實框架沒有絕對的“好壞”，只有“合不合適”：新手從Requests+BeautifulSoup開始，熟悉后學Scrapy搞項目，遇到動態頁面用Playwright，需要高并發就上Aiohttp。關鍵是先明確需求——爬什么數據？量多大？要不要處理動態內容？想清楚這些，選框架就像“用筷子吃飯、用勺子喝湯”一樣自然。

最后想說，爬蟲框架只是工具，真正的核心是“理解網頁結構”和“解決反爬問題”。但選對工具，能讓你少走很多彎路——畢竟，沒人想用手挖地基蓋房子，對吧？

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