Python 爬虫工具大全及选型建议

一、HTTP 请求工具

1. Requests (基础款)

• 特点：简洁 API，支持同步 / 异步（需配合aiohttp）
• 适用场景：静态页面爬取

import requests response = requests.get('https://example.com') print(response.text)

2. aiohttp (高性能异步)

• 特点：基于 asyncio 实现异步请求，适合大规模并发
• 性能：比 Requests 快 3-5 倍

import asyncio import aiohttp async def fetch(url):     async with aiohttp.ClientSession() as session:         async with session.get(url) as response:             return await response.text() asyncio.run(fetch('https://example.com'))

3. PyCurl (极致性能)

• 特点：基于 libcurl，C 语言内核，适合超高频请求
• 安装：pip install pycurl

二、HTML 解析工具

1. BeautifulSoup (全能选手)

• 特点：支持多种解析器（lxml/html.parser），API 友好
• 适用场景：复杂 HTML 结构解析

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') title = soup.find('title').text

2. lxml (性能之王)

• 特点：基于 libxml2，XPath/CSS 选择器支持
• 性能：比 BeautifulSoup 快 5-10 倍

from lxml import etree tree = etree.HTML(html_content) title = tree.xpath('//title/text()')[0]

3. PyQuery (jQuery 风格)

• 特点：语法与 jQuery 一致，适合前端转后端开发者

from pyquery import PyQuery as pq doc = pq(html_content) title = doc('title').text()

三、动态页面处理

1. Selenium (老牌自动化)

• 特点：通过浏览器驱动操作页面，支持 JavaScript 渲染
• 缺点：速度慢，需维护浏览器环境

from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://example.com') element = driver.find_element_by_css_selector('h1')

2. Playwright (新秀崛起)

• 特点：微软出品，支持多浏览器（Chrome/Firefox/Safari）
• 优势：原生支持无头模式，API 更现代化

from playwright.sync_api import sync_playwright with sync_playwright() as p:     browser = p.chromium.launch(headless=True)     page = browser.new_page()     page.goto('https://example.com')     print(page.title())     browser.close()

3. Scrapy-Splash (Scrapy + 渲染服务)

• 特点：Scrapy 插件，通过 Splash 服务渲染 JavaScript
• 部署：需额外运行 Splash Docker 容器

# settings.py SPLASH_URL = 'http://localhost:8050' DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {     'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,     'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725, }

四、爬虫框架

1. Scrapy (一站式解决方案)

• 特点：高度集成的爬虫框架，内置调度、去重、管道等组件
• 适用场景：大规模、结构化数据爬取

import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider):     name = 'example'     start_urls = ['https://example.com']          def parse(self, response):         for item in response.css('div.item'):             yield {                 'title': item.css('h2::text').get(),                 'link': item.css('a::attr(href)').get()             }

2. Crawlera (云爬虫服务)

• 特点：Scrapy 官方云服务，内置代理池和反爬处理
• 优势：无需管理基础设施，专注业务逻辑

五、浏览器自动化扩展

1. selenium-wire (请求拦截)

• 特点：在 Selenium 基础上增加请求 / 响应拦截功能
• 用途：修改请求头、监控 API 调用

from seleniumwire import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://example.com') # 查看所有请求 for request in driver.requests:     print(request.url, request.response.status_code)

2. MechanicalSoup (表单处理)

• 特点：简化浏览器表单填写和提交流程

import mechanicalsoup browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser() browser.open('https://example.com/login') browser.select_form('form[action="/login"]') browser['username'] = 'user' browser['password'] = 'pass' browser.submit_selected()

六、特殊场景工具

1. Newspaper3k (新闻内容提取)

• 特点：自动提取文章标题、正文、日期等结构化信息

from newspaper import Article url = 'https://example.com/article' article = Article(url) article.download() article.parse() print(article.title, article.text, article.publish_date)

2. ScrapingBee (API 化渲染)

• 特点：通过 API 获取渲染后的页面，无需维护浏览器

import requests response = requests.get(     'https://api.scrapingbee.com/',     params={         'api_key': 'YOUR_API_KEY',         'url': 'https://example.com',         'render_js': 'true'     } ) print(response.text)

3. ProxyPool (代理 IP 管理)

• 特点：自动抓取、验证和轮换代理 IP
• 开源项目：GitHub - jhao104/proxy_pool: Python ProxyPool for web spider

七、选型决策树

1. 静态页面 & 简单需求→ Requests + BeautifulSoup
2. 动态页面 & 少量数据→ Playwright/Selenium + lxml
3. 大规模结构化数据→ Scrapy + Scrapy-Playwright
4. 高性能并发→ aiohttp + lxml
5. 新闻媒体网站→ Newspaper3k + Requests
6. 企业级项目→ Scrapy + Crawlera + ScrapeOps

八、反爬应对策略

1. 请求头伪装

headers = {     'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...',     'Referer': 'https://example.com' } response = requests.get(url, headers=headers)

1. 代理 IP 池

proxies = {     'http': 'http://user:[email protected]:8080',     'https': 'http://user:[email protected]:8080' }

1. 请求频率控制

import random import time time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机延时1-3秒

1. 验证码处理
   • OCR 识别：pytesseract库
   • 第三方服务：打码平台 API

九、性能优化建议

1. 异步化：使用aiohttp/Scrapy替代同步请求
2. 连接池：复用 HTTP 连接（Session对象）
3. 并行处理：多进程 / 多线程（concurrent.futures）
4. 缓存机制：使用 Redis/Memcached 缓存已爬取内容
5. 数据存储：使用非关系型数据库（MongoDB）提高写入速度

十、合法合规指南

1. 遵守网站robots.txt规则
2. 控制爬取频率（每秒不超过 1-2 次请求）
3. 仅爬取公开数据，不涉及个人隐私
4. 商业用途需获取网站方授权
5. 数据使用遵守 CC 协议等知识产权规定

建议先从 Requests + BeautifulSoup 组合入门，掌握基础后根据需求逐步引入更复杂的工具。实际项目中通常需要多种工具协同工作，例如用 Scrapy 调度请求，Playwright 处理动态内容，最后用 pandas 清洗数据。