好的，我们来详细梳理一下 Python 中常用的爬虫框架。这些框架各有特点和适用场景，可以根据你的项目需求来选择。

我将它们分为两大类：全能型/重型框架 和 轻量级/HTTP 库，并额外介绍一些特殊用途的库。

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一、全能型/重型框架 (All-in-One Framework)

这类框架提供了从请求发送、数据提取到存储、队列、分布式等一整套的爬虫解决方案，适合构建大型、复杂的爬虫项目。

1. Scrapy

地位： Python 爬虫界无可争议的王者，使用最广泛、最成熟、生态最完整的框架。

• 特点：

  • 架构清晰： 基于 Twisted 异步网络框架，性能高。其项目结构（Spiders, Items, Pipelines, Middlewares, Settings）定义了爬虫的最佳实践。

  • 功能强大： 内置了选择器（支持 CSS 和 XPath）、中间件、管道（Pipeline）、链接跟踪（LinkExtractor）、 Feed 导出等强大功能。

  • 扩展性好： 通过中间件可以灵活地自定义请求、处理响应、更换代理、处理 Cookies 等。

  • 健壮性强： 自动处理并发、重试、日志、过滤重复请求等。

  • 丰富生态： 拥有大量扩展项目，如：

    • Scrapy-Redis： 用于实现分布式爬虫。

    • Scrapy-Splash： 用于渲染 JavaScript 动态加载的页面。

    • Scrapy-Playwright： 使用 Playwright 进行浏览器自动化渲染和抓取。

• 适用场景： 中大型、结构化数据抓取项目，需要高并发、可扩展、可维护的爬虫系统。

• 简单示例：

  python

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  import scrapy
  
  class QuoteSpider(scrapy.Spider):
      name = 'quotes'
      start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']
  
      def parse(self, response):
          for quote in response.css('div.quote'):
              yield {
                  'text': quote.css('span.text::text').get(),
                  'author': quote.css('small.author::text').get(),
              }
          # 自动跟踪下一页链接
          next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
          if next_page is not None:
              yield response.follow(next_page, self.parse)

2. PySpider

地位： 一个国人编写的强大的网络爬虫系统，带有强大的 WebUI 管理界面。

• 特点：

  • 可视化界面： 提供了任务监控、项目管理、结果查看等 Web 界面，对新手非常友好。

  • 分布式架构： 原生支持分布式，由 Scheduler（调度器）、Fetcher（抓取器）、Processor（处理器）组成。

  • 支持 JavaScript： 内置了对 PhantomJS 的支持（现在更推荐与 Playwright/Selenium 结合），可以处理 AJAX 请求。

  • 任务调度灵活： 可以设置抓取频率、优先级等。

• 适用场景： 需要可视化管理和监控的中小型项目，或者喜欢 WebUI 操作的用户。

• 与 Scrapy 对比： Scrapy 更像一个库，需要你写代码来构建项目；而 PySpider 是一个“开箱即用”的系统。但 Scrapy 的社区和生态更庞大。

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二、轻量级/HTTP 库 (Lightweight / HTTP Libraries)

这类库本身不是框架，而是用于发送 HTTP 请求的核心库。你可以用它们配合其他解析库（如 lxml, beautifulsoup4）来快速编写小规模的爬虫脚本，更加灵活自由。

1. Requests + BeautifulSoup4

地位： 初学者入门黄金组合，也是最灵活、最常用的轻量级方案。

• Requests： “让 HTTP 服务人类”。语法极其简单直观，是发送 HTTP GET/POST 请求的事实标准。

• BeautifulSoup4 (bs4)： 一个优秀的 HTML/XML 解析器。它提供了一套简单易用的 API，让你可以通过标签名、属性、CSS 选择器等来提取数据，非常适合处理复杂的 HTML 结构。

• 适用场景： 快速编写一次性脚本、抓取少量页面、API 接口调用、初学者学习和练习。import requests

• from bs4 import BeautifulSoup
  
  url = 'http://quotes.toscrape.com'
  response = requests.get(url)
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
  
  for quote in soup.find_all('div', class_='quote'):
      text = quote.find('span', class_='text').get_text()
      author = quote.find('small', class_='author').get_text()
      print(f"{text} — {author}")

2. httpx

地位： 可以看作是下一代 Requests，支持 HTTP/2 和全功能的异步。

• 特点：

  • 兼容 Requests API： 如果你会用 Requests，那么基本可以无缝切换到 httpx。

  • 支持异步： 原生支持 async/await 语法，可以轻松编写高性能的异步爬虫。

  • 支持 HTTP/2： 在某些情况下可以提升性能。

  • 功能更全面： 内置了连接池、超时控制、Cookie 持久化等。

• 适用场景： 需要异步高性能的现代爬虫项目，或者作为 Requests 的替代品。import httpx

• import asyncio
  
  async def main():
      async with httpx.AsyncClient() as client:
          response = await client.get('http://httpbin.org/get')
          print(response.json())
  
  asyncio.run(main())

3. aiohttp

地位： 基于 asyncio 的异步 HTTP 客户端/服务器框架。

• 特点：

  • 纯异步： 专为高性能异步爬虫设计，并发能力极强。

  • 既可以是客户端也可以是服务器： 除了用来写爬虫（Client），还可以用来写 Web 服务（Server）。

  • 性能极高： 在 I/O 密集型任务（如大量网络请求）中，性能远超同步库。

• 适用场景： 需要极高并发性能的大规模爬虫项目，例如需要同时抓取数万个页面。

• 与 httpx 对比： httpx 的 API 更友好（类 Requests），且支持同步和异步。aiohttp 是纯粹的异步框架，功能更底层，性能极致，但学习曲线稍陡。

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三、特殊用途/浏览器自动化框架

当目标网站的数据是通过 JavaScript 动态渲染，简单的 HTTP 请求无法获取时，就需要这类工具。

1. Selenium

地位： 最老牌、最知名的 Web 浏览器自动化工具。

• 特点：

  • 模拟真人操作： 它可以启动一个真实的浏览器（如 Chrome, Firefox），像真人一样点击、输入、滚动。

  • 全能： 可以获取到浏览器中渲染后的完整 HTML，能应对所有 JS 动态加载的网站。

  • 速度慢： 因为要启动浏览器和加载完整页面，资源消耗大，速度最慢。

• 适用场景： 需要处理复杂登录验证（如滑块验证码）、或 AJAX 内容无法直接通过分析接口获取的情况。通常作为最后的手段。

2. Playwright

地位： 后起之秀，由微软开发，被誉为 Selenium 的现代化替代品。

• 特点：

  • 更快更可靠： 专为自动化而生的协议，比 Selenium 更稳定，速度更快。

  • 功能强大： 支持多浏览器（Chromium, Firefox, WebKit），自动等待元素、拦截网络请求、模拟移动设备等。

  • API 优秀： 设计现代的异步 API，非常好用。

  • 与爬虫框架集成好： 有 scrapy-playwright 这样的库，可以在 Scrapy 中无缝使用 Playwright 来渲染页面。

• 适用场景： 所有需要浏览器自动化的场景，目前的首选推荐。

3. Splash

地位： 一个带有 HTTP API 的轻量级 JavaScript 渲染服务，原本是 Scrapy 生态的一部分。

• 特点：

  • 无界面： 它使用无头浏览器（Headless Browser）来渲染 JS，然后返回渲染后的 HTML。

  • 轻量： 相比启动完整浏览器，它更节省资源。

  • 需要单独部署： 需要先安装并启动 Splash 服务。

• 适用场景： 在 Scrapy 项目中处理 JS 页面（通过 scrapy-splash），但现在更推荐 scrapy-playwright。

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总结与选择建议

工具/框架	类型	特点	适用场景
Scrapy	全能型框架	功能强大、生态丰富、结构清晰、异步高性能	中大型、结构化、高并发爬虫项目
Requests + BeautifulSoup	轻量级组合	简单灵活、易上手、学习资料多	初学者、小规模脚本、快速原型
httpx	现代HTTP库	兼容Requests、支持异步和HTTP/2	需要异步的高性能脚本，替代Requests
aiohttp	异步HTTP库	极致性能、纯异步	超大规模、高并发I/O密集型爬虫
Selenium / Playwright	浏览器自动化	模拟真人操作、可处理任何JS渲染页面，Playwright更现代更快	复杂JS渲染、登录验证等 （最后手段）

如何选择？

1. 初学者/小任务： 从 Requests + BeautifulSoup4 开始，这是最好的选择。

2. 正规项目/需要规模： 毫不犹豫选择 Scrapy。它的设计模式会让你项目的可维护性大大提高。

3. 需要极高速度（异步）： 在轻量级方案中，使用 httpx（同步异步皆可）或 aiohttp（纯异步）。

4. 页面由 JavaScript 动态生成：

   • 首先尝试分析网站是否有隐藏的 API 接口（用浏览器的“网络”面板查看），直接用 Requests/httpx 去调用接口。

   • 如果不行，优先使用 Playwright（或 scrapy-playwright）。

   • 如果 Playwright 遇到问题，再考虑 Selenium。