现在各种数据爬虫无处不在，要说用的最多的爬虫方式，那肯定是Python，没有之一。Python本身是编程语言，其拥有众多的第三方爬虫工具，可以支持从数据请求、解析、存储、清洗、建模等全部操作，而且搭建工作流更方便，从数据采集到直接数据应用，比如大模型的实时数据训练，采集最新鲜的网页信息用于模型更新。

以我使用Python爬虫的经验来看，有8个工具最值得学习，其中有第三方库/包，也有爬虫代理服务工具等，每个工具作用不一样，但配合起来可以处理任何爬虫场景。

爬虫服务工具

1、亮数据

对于爬虫而言，最难的不是解析网页，而且应对反爬机制，比如动态网页、IP封禁、人机验证等等，这是爬虫工具没法自行解决的。

亮数据则很适合处理反爬，因为它有专门的代理池，还有高度适配Python的反爬采集工具。

https://get.brightdata.com/webscra

亮数据拥有全球最大的住宅IP网络，包含超过 7200 万个IP地址 。这些 IP 地址来自真实的家庭用户设备，非常适合爬取具有复杂反爬机制的网站 。

它们支持 HTTP(S) 和 SOCKS5 协议 ，并提供精确的地理定位能力，可以定位到任何国家、城市、邮政编码、运营商和 ASN 。

可以使用python reqeusts proxies参数来配置代理，简单的代码如下：

import requests

# 定义要使用的代理
proxies = {
    'http': 'http://proxyprovider.com:2000',
    'https': 'http://proxyprovider.com:2000',
}

# 定义要爬取网页的 URL
url = "https://test.com/"
 # 向网站发送 GET 请求，并使用代理
response = requests.get(url, proxies=proxies)
response.raise_for_status()

亮数据还有网页解锁功能，即Web Unlocker ，相当于把负责反爬处理机制放到一个接口里，你只需向Web Unlocker发送目标 URL，所有复杂的解锁过程（包括处理反机器人措施、执行 JavaScript、管理 cookie 和会话、轮换 IP 地址）都在后台自动完成，你会收到目标URL的完整 HTML或JSON响应。

import requests
headers = {
    "Authorization": "Bearer [replace with API Key]",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "zone": "web_unlocker8",
    "url": "https://geo.brdtest.com/welcome.txt?product=unlocker&method=api",
    "format": "raw"
}

response = requests.post(
    "https://api.brightdata.com/request",
    json=data,
    headers=headers
)
print(response.text)

另外，亮数据还有专门的采集浏览器，可以配合python selenium、playwright等库直接请求动态数据，不需要处理各种反爬机制，主打一个方便。

https://get.brightdata.com/webscra

核心请求工具

2、requests

Requests是Python大佬Kenneth Reitz写的最好的Python库之一，也是最实用的Python http请求工具，适合采集静态网页。

它构建在urllib3之上，简化了发送 HTTP请求和处理响应，接口调用十分人性化，支持各种标准的 HTTP 请求方法，像POST、GET、UPDATE 和 DELETE等。

它还支持cookies持久化、文件上传下载、自动解析响应编码等复杂的网页处理机制，对于错误的处理也很清晰好用，有多种异常类可以调用。

但reqeusts不适合抓取动态网页，也没法操作浏览器，对于动态网页则需要浏览器自动化工具，下面会提到。

import requests

# 发送GET请求
url = "https://test.com"
response = requests.get(url, params={"key": "value"})

# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    print("请求成功")
    print("响应内容:", response.text)  # 文本形式
    # print("JSON数据:", response.json())  # JSON形式（如果响应是JSON）
    
    # 响应头信息
    print("响应头:", response.headers)
    
    # 获取cookies
    print("Cookies:", response.cookies)
else:
    print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")

3、httpx

httpx是更强的http请求工具，算是reqeusts的增强版，它能兼容requests的所有API，而且有异步请求功能，通过async/await来实现异步，并发效率更高。

httpx能满足几乎所有爬虫请求机制，像代理设置、SSL 验证、cookies持久化等等，所以如果你的爬虫难度比较高，可以用httpx来实现。

import httpx
import asyncio

# 同步请求
def sync_request():
    url = "https://test.com"
    with httpx.Client() as client:
        response = client.get(url)
        print("同步响应状态码:", response.status_code)
        print("同步响应内容:", response.text[:100])  # 只显示前100个字符

# 异步请求
asyncdef async_request():
    url = "https://test.com"
    asyncwith httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url)
        print("异步响应状态码:", response.status_code)
        print("异步响应内容:", response.text[:100])

if __name__ == "__main__":
    sync_request()
    asyncio.run(async_request())

动态页面爬虫工具

4、selenium

selenium是一个非常强大的浏览器自动化工具，通过操作浏览器来抓取动态网页内容，可以很好的处理JavaScript和AJAX加载的网页。

它能支持像点击按钮、悬停元素、填写表单等各种自动化操作，所以很适合自动化测试和数据采集。

selenium与各种主流浏览器兼容，包括 Chrome、Firefox、Edge、Safari，甚至是 Internet Explorer，能确保一致的结果和不同浏览器环境下的灵活性。

而且selenium一直有稳定的团队在维护代码，功能不断更新，适合作为长期的采集工具来用。

但它也有缺点，浏览器实例导致内存开销较大，而且很容易被反爬虫识别，需要配合亮数据的采集浏览器一起来用。

https://get.brightdata.com/webscra

如何使用Selenium抓取网页呢？可以看以下的代码示例。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time

# 初始化浏览器驱动（需要下载对应浏览器的driver）
driver = webdriver.Chrome()  # 需确保chromedriver在PATH中

try:
    # 打开网页
    driver.get("https://test.com")
    # 查找搜索框并输入内容
    search_box = driver.find_element(By.ID, "kw")
    search_box.send_keys("Python爬虫")
    search_box.send_keys(Keys.RETURN)  # 模拟回车
    # 等待页面加载
    time.sleep(2)
    # 获取搜索结果
    results = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".result a")
    print(f"找到{len(results)}个结果:")
        
finally:
    # 关闭浏览器
    driver.quit()

5、playwright

playwright是另一个开源浏览器自动化库，大厂产品，由微软开发和维护，它相比playwright的优势有两点，一是支持原生并发，速度快，二是API设计更简洁，使用成本低。

它也支持Chrome、Edge等主流浏览器，支持无头和有头模式都兼容，可以进行请求拦截和跨多个浏览器的无缝自动化。

虽然Playwright接口很友好，但用起来也需要理解各种接口的功能和网页的规则，它也需要运行浏览器实例，因此像 Selenium 一样，运行 Playwright会导致显著的内存开销，尤其是在大规模运行多个实例时。

from playwright.sync import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    # 启动浏览器（可选chromium, firefox, webkit）
    browser = p.chromium.launch(headless=False)  
    page = browser.new_page() 
    # 访问网页
    page.goto("https://test.com")
    # 搜索操作
    page.fill("#kw", "Playwright")  # 填充搜索框
    page.click("#su")  # 点击搜索按钮
    # 等待结果加载
    page.wait_for_selector(".result")
    # 获取结果
    results = page.query_selector_all(".result a")
    print(f"找到{len(results)}个结果:")
    
    # 关闭浏览器
    browser.close()

大型爬虫框架

6、scrapy

scrapy则一个高性能的爬虫框架，和前几个爬虫库不同，scrapy不是简单的爬虫工具，而是包含了完整功能并进行组件化设计的框架，集成了数据采集到存储的各种功能，所以scrapy适合大型爬虫任务。

比方说，scrapy有下载器、调度器、管道，都是独立的模块，可以进行灵活的爬虫任务，而且它支持异步执行，能同时处理多个请求任务，效率奇高。

特别提下scrapy特有的管道功能，它能流式的处理采集的数据，比如数据清洗、存储、验证等等。

另外，scrapy能自动解析网页数据，生成爬虫日志，调试爬虫规则，这些都不需要第三方工具，可见其功能多么的完整。

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "test"# 爬虫名称
    start_urls = [
        "https://test.com",
    ]
    def parse(self, response):
        # 解析页面，提取名言和作者
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {
                "text": quote.css("span.text::text").get(),
                "author": quote.css("small.author::text").get(),
                "tags": quote.css("div.tags a.tag::text").getall(),
            }

# 运行方法：在命令行执行

HTML解析工具

7、lxml

lxml是一个非常好用的网页解析工具，能处理xml和html文档，支持xpath查询、生成xml文件、xslt转换，这也是我最常用的解析库。

它有两个子模块比较实用，一个是etree，可以解析和操作xml文档，另一个是html，用来处理html文档。

from lxml import etree
import requests

# 获取网页内容
url = "https://test.com"
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# 解析HTML
tree = etree.HTML(html_content)
# 使用XPath提取数据
quotes = tree.xpath('//div[@class="quote"]')
for quote in quotes:
    text = quote.xpath('.//span[@class="text"]/text()')[0]
    author = quote.xpath('.//small[@class="author"]/text()')[0]
    tags = quote.xpath('.//div[@class="tags"]/a[@class="tag"]/text()')
    print(f"名言: {text}")
    print(f"作者: {author}")
    print(f"标签: {', '.join(tags)}")
    print("---")

# 使用CSS选择器提取
# 注意：lxml的CSS选择器功能有限，复杂场景建议用XPath
for quote in tree.cssselect('div.quote'):
    text = quote.cssselect('span.text')[0].text
    # 其他提取逻辑类似

8、beautifulsoup

beautifulsoup是最常用的网页解析器，主要用于解析和导航HTML或XML 文档，一般配合requests来使用。

beautifulsoup支持灵活的元素选择技术，包括 CSS 选择器、XPATH 和基于标签的搜索。它构建在像 lxml 和 html.parser 这样的强大解析包之上，简化了从结构化 Web 内容中提取数据的难度。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# 获取网页内容
url = "https://test.com"
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# 创建BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")  # 使用内置解析器
# 提取名言数据
quotes = soup.find_all("div", class_="quote")
for quote in quotes:
    # 提取名言文本
    text = quote.find("span", class_="text").get_text()
    # 提取作者
    author = quote.find("small", class_="author").get_text()
    # 提取标签
    tags = [tag.get_text() for tag in quote.find_all("a", class_="tag")]

# 查找链接
links = soup.find_all("a")
print(f"页面中的链接数量: {len(links)}")
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