Python常用爬虫库的优势对比。这是一个非常实用的问题，很多Python开发者都会面临选择合适爬虫工具的困惑。我根据网络很多搜索结果，整理出这些信息，为用户提供一个全面且清晰的对比分析。

以下是Python中常用爬虫库的核心优势对比及选型建议，结合性能、易用性、适用场景等维度综合分析：

主流爬虫库对比概览

库/框架	核心优势	典型场景	学习成本	性能特点
Requests	简洁API、同步请求友好、自动会话管理	小规模静态页、API调用、简单任务	⭐⭐	单线程，I/O阻塞型
BeautifulSoup	HTML容错解析强、支持多解析器(lxml/html5lib)	页面解析（配合Requests使用）	⭐⭐	解析效率中等
Scrapy	全异步框架、内置调度/去重/管道、分布式扩展性强	大规模结构化数据爬取、持续周期性任务	⭐⭐⭐⭐	高并发（Twisted异步引擎）
Selenium	渲染JavaScript、模拟用户交互（点击/表单）	动态网页（SPA）、反爬强的网站	⭐⭐⭐	资源消耗大，速度慢
aiohttp	异步HTTP客户端、高并发请求支持	高频API采集、I/O密集型任务	⭐⭐⭐	高吞吐（基于asyncio）

分工具详解与适用建议

1、Requests + BeautifulSoup

• 优势：
  • 轻量级组合，适合快速原型开发；
  • BeautifulSoup对混乱HTML容错性强，避免解析中断。
• 局限：
  • 仅支持静态内容，无法执行JS；
  • 大规模爬取效率低（需手动管理并发/去重）。
• 适用：一次性小规模采集（≤1000页）、API数据拉取。

2、Scrapy

• 优势：
  • 异步架构：默认并发处理请求，速度远超同步库（实测比单线程快5–8倍）；
  • 组件化设计：中间件（Middleware）、管道（Pipeline）支持灵活扩展（如代理轮换、数据清洗）；
  • 内置工具：XPath/CSS选择器、自动限速、爬取深度管理。
• 局限：
  • 动态内容需整合Selenium或Splash（增加复杂度）；
  • 过度设计简单任务，调试成本较高。
• 适用：电商商品抓取、新闻聚合、大规模垂直站点爬取（≥10万级页面）。

3、Selenium

• 优势：
  • 完整浏览器环境，可抓取JS渲染数据（如Vue/React应用）；
  • 模拟真人操作（登录验证码、滚动加载）。
• 局限：
  • 资源占用高（每实例需1GB+内存）；
  • 速度慢（页面加载依赖网络），不适合批量任务。
• 适用：单点登录型网站、动态数据抓取（如社交媒体）。

4、aiohttp

• 优势：
  • 协程支持，单机万级并发请求（如API高频调用）；
  • 性能接近Scrapy，但更轻量。
• 局限：
  • 需异步编程知识（async/await语法）；
  • 无内置解析器/去重逻辑，需自建调度器。
• 适用：纯API数据采集（如爬取JSON接口）、高并发I/O任务。

关键决策因素

• 数据规模：
  • ≤1万页：选Requests+BS4（简单）或aiohttp（高效）；
  • ≥1万页：必用Scrapy（管理成本低）。
• 页面类型：
  • 静态页：Requests/Scrapy；
  • 动态页（JS）：Selenium（优先）或Scrapy+Splash。
• 开发速度：
  • 快速验证：Requests；
  • 长期维护：Scrapy（扩展性强）。

性能实测参考：爬取3000条安居客房源数据，耗时对比：

• Requests单线程：65秒
• Scrapy：14秒
• 多线程（8线程）：8秒。
  （Scrapy异步调度效率接近手动多线程）

最终选型建议

• 新手入门/小任务：Requests + BeautifulSoup → 快速上手，聚焦数据解析逻辑；
• 工程化爬虫：Scrapy → 完善的功能链，避免重复造轮子；
• 动态网站：Selenium（少量页面）或Scrapy + Playwright（大规模动态爬取）；
• 纯API场景：aiohttp → 极致并发性能。

个人建议是在做数据爬取前，优先评估目标网站的反爬强度和数据更新频率，再结合目前技术团队选择工具链。对于复杂项目，常组合使用（如Scrapy管理调度 + Selenium渲染关键页）相对来说更佳。