在本指南中，您将了解到：
- 何谓 Python 网页抓取库
- 比较抓取库时需考虑的关键要素
- 当下最佳 Python 抓取库
- 我们在文中分析的各大工具汇总对比表
现在就来一探究竟吧！
何谓 Python 网页抓取库？
Python 网页抓取库是用于提取在线网页数据的工具。详细来说，它支持 Python 抓取流程中的一个或所有步骤。
Python 抓取库提供与网络服务器通信、导航 DOM 和与网页交互的功能。具体而言，这些库可以发送 HTTP 请求、解析 HTML 内容和/或渲染并执行 JavaScript。
这些库的常见类别包括 HTTP 客户端、一体化框架和无头浏览器工具。前两者是提取静态网页数据的理想工具，后者则是抓取动态网站所必需的。
比较 Python 抓取库时需考虑的要素
比较顶级 Python 网页抓取库时，需考虑以下重要因素：
- 目标：库的主要目标或预期用途。
- 功能：相关 Python 抓取工具的主要性能和功能。
- 类别：库的类型（例如，HTTP 客户端、浏览器自动化等）。
- GitHub 星数：项目在 GitHub 上的星数，反映了社区成员对相关项目的兴趣。
- 周下载量：pip 上的下载次数，反映了相关项目的受欢迎程度和使用情况。
- 发布频率：库的更新频率或其新版本的发布频率。
- 优点：使用相关库进行网页抓取的主要好处和优势。
- 缺点：相关库的潜在局限性或缺点。
7 大 Python 网页抓取库
请查看最佳开源 Python 抓取库榜单，榜中所列工具均根据上述标准进行筛选和排名。
如想全面了解各种工具，请查看 GitHub 存储库中的 Python 抓取库。
1.Selenium
Selenium 是主要用于浏览器自动化的 Python 抓取库。它为您提供模拟人类用户，与网页进行交互所需的各项功能。因此，它非常适合用于抓取需要执行 JavaScript 脚本的动态内容。
Selenium 通过同一个 API 支持多种浏览器，如 Chrome、Firefox、Safari 和 Edge。它提供点击按钮、悬停元素、填写表单等操作的方法。该库还提供无头浏览、自定义等待、在页面上执行 JavaScript 等功能选项。
如想了解更多信息，请参阅 Selenium 网页抓取教程。
🎯 目标：提供高级 API，从而通过浏览器交互自动化浏览器操作，执行测试、网页抓取等任务
⚙️功能：
- 支持与 Chrome、Firefox、Safari、Edge 等多种浏览器进行交互
- 可在无头模式下运行浏览器
- 可点击元素、输入文本以及对网页元素执行其他用户操作
- 提供显式等待和隐式等待机制，以处理动态内容和复杂的交互
- 可捕获网页甚至单个元素的屏幕截图
- 支持代理集成
- 可在浏览器中执行 JavaScript 代码，以便直接在页面上自定义网络交互
- 提供功能强大的 API，用于控制浏览器、处理会话等
🧩 类别：浏览器自动化
⭐ GitHub 星数：约 31200 颗
📥 周下载量：约 470 万次
🗓️ 发布频率：约每月一次
👍 优点：
- 最热门的 Python 浏览器自动化工具
- 海量在线教程、资源、操作指南、视频等
- 规模最大、最活跃的库
👎 缺点：
- 相比 Playwright 等更现代的工具，API 功能不够丰富
- 显式和隐式等待机制可能会导致逻辑错误
- 相比同类工具，速度较慢
2.Requests
Requests 库用于发起 HTTP 请求，这是网页抓取中的一大重要步骤。得益于直观且功能丰富的 API，它简化了发送 HTTP 请求和处理响应的流程。具体而言，它支持所有 HTTP 方法（GET、POST 等），让您可以从网页和 API 中获取所需内容。
Requests 还可用于管理 cookie、自定义标头、处理 URL 参数、跟踪会话等。由于不具备 HTML 解析功能，通常需要将它与 Beautiful Soup 等库搭配使用。
请参阅我们的完整教程，学会使用 Python Requests 库。
🎯 目标：提供直观 API，用于在 Python 中发送 HTTP 请求
⚙️功能：
- 支持所有 HTTP 方法
- 可以复用已建立的连接来处理多个请求，以节省资源
- 支持包含非 ASCII 字符的 URL
- 支持代理集成
- 可在多个请求中保留 Cookie
- 支持对响应进行 JSON 解析
- 通过验证 SSL 证书来确保连接安全
- 自动解码响应内容，例如 gzip 或 Deflate 压缩，以便更轻松地处理原始数据
- 内置用于支持 HTTP 基本身份验证和摘要身份验证的方法
- 提供以键/值格式管理 Cookie 的便捷方法
- 可高效下载大型文件或数据流，无需将所有内容存储在内存中
- 支持
用户代理伪装
🧩 类别：HTTP 客户端
⭐ GitHub 星数：约 52300 颗
📥 周下载量：约 1.283 亿次
🗓️ 发布频率：每数月一次
👍 优点：
- 最热门的 Python HTTP 客户端
- 直观的 API
- 海量在线资源
👎 缺点：
- 不支持 TLS 指纹伪装
- 需要使用 HTML 解析器
- 速度较慢（相比
Aiohttp或Httpx）
3.Beautiful Soup
Beautiful Soup 库用于在 Python 中解析 HTML 和 XML 文档（网页抓取的另一重要操作）。解析后，您即可通过简单易学的 API 导航和操作 DOM 结构。
在数据提取方面，Beautiful Soup 提供多种用于选择 HTML 元素和读取文本、属性等数据的方法。Python 网页抓取库支持各种 HTML 解析器，甚至可以处理结构不良或格式错误的 HTML。
请注意，它本身无法处理 HTTP 请求。因此，如 Beautiful Soup 抓取教程所示，它通常需要与 Requests 等集成。
🎯 目标：提供一种高效途径，用于解析、导航并操作 HTML 和 XML 文档生成的 DOM 结构
⚙️功能：
- 可以解析 HTML 和 XML 文档。
- 支持多种解析器，例如
lxml、html5lib和内置的 Python HTML 解析器 - 可通过 CSS 选择器、XPath 表达式、标签名称、属性、文本内容等查找 HTML 元素
- 甚至可以解析格式错误或结构不良的 HTML
- 提供灵活的 API，用于搜索和导航复杂的 HTML 结构
- 提供从网页中提取文本、链接、图片和其他数据的方法
🧩 类别：HTML 解析器
⭐ GitHub 星数：—
📥 周下载量：约 2900 万次
🗓️ 发布频率：每数月一次
👍 优点：
- Python 中使用最广泛的 HTML 解析器
- 可与各种底层 HTTP 解析引擎集成
- 海量在线教程
👎 缺点：
- 需要类似 Requests 的 HTTP 客户端
- 文档过时
- 无法集成 JavaScript 引擎
4.SeleniumBase
SeleniumBase 是增强版 Selenium，专门针对高级网络自动化用例进行了优化。它通过一系列功能——例如自动设置浏览器、支持经过身份验证的代理、提供绕过反机器人解决方案的方法等——来简化浏览器自动化流程。
它还提供 Selenium WebDriver 的所有功能以及其他各种性能。例如，它能智能等待动态内容加载、处理验证码等反机器人措施。
🎯 目标：为网络自动化活动提供专业工具包，以进行测试和网页抓取
⚙️功能：
- 支持在同一测试中处理多个浏览器、多个标签页、多个 iframe 元素和多个代理
- 具有自动智能等待机制，可提高可靠性并防止逻辑错误
- 可通过经过身份验证的代理服务器运行脚本
- 可使用自定义的浏览器用户代理运行测试
- 可与
selenium-wire集成，以检查浏览器请求 - 可避开反机器人和反抓取检测系统（通过 UC 模式和 CDP 模式）
- 可通过 Python 调用执行 JavaScript 代码
- 可穿透 Shadow DOM 选择器
- 具有验证码绕过功能
🧩 类别：浏览器自动化
⭐ GitHub 星数：约 8800 颗
📥 周下载量：约 20 万次
🗓️ 发布频率：约每周一次
👍 优点：
- 专为突破 Selenium 的局限性而打造的扩展版
- 包含绕过反机器人解决方案的特定功能
- 可自动下载浏览器和驱动程序
👎 缺点：
- 对于网页抓取而言，许多功能都显得冗余
- 从子节点提取数据时仍会受到一些限制，无法突破 Selenium 的一些局限性
- 需要很多依赖项
5. curl_cffi
curl_cffi 是基于 cURL Impersonate 的 HTTP 客户端，可在使用 cURL 时模拟浏览器行为。它通过热门浏览器采用的 TLS 库和其他配置来伪装 TLS 指纹。
这有助您绕过依赖浏览器签名的反抓取措施。由于基于 Asyncio 构建，curl_cffi 的性能也得到了优化。而且它还支持 HTTP/2 和 WebSockets。
🎯 目标：在不使用浏览器的情况下，自动模拟浏览器发送 HTTP 请求
⚙️功能：
- 支持 JA3/TLS 和 HTTP/2 指纹模拟，包括其最新浏览器版本和自定义指纹
- 速度明显快于
Requests或Httpx，且媲美于Aiohttp和Pycurl - 可模拟常见的 API 请求
- 全面支持
Asyncio，并内置代理轮换功能，可为每个请求分配代理 - 支持 HTTP/2，这点不同于
Requests - 支持 WebSocket
🧩 类别：HTTP 客户端
⭐ GitHub 星数：约 2800 颗
📥 周下载量：约 31 万次
🗓️ 发布频率：约每周一次
👍 优点：
- 可模拟多个浏览器的 TLS 签名和 JA3 指纹
- 提供类似
Requests和Httpx的 API 以及类似 cURL 的低级 API - API 功能丰富，优于
Requests 的 API
👎 缺点：
- 在线教程和资源不多
- 不如其他 Python HTTP 客户端流行
- 不支持 Firefox 模拟
6.Playwright
Playwright 是一个多功能无头浏览器库，用于自动化网络浏览器操作。其 API 支持 Python 等多种编程语言。虽然该工具最初是基于JavaScript 开发的，但 Python API 提供可与其 JavaScript 版相媲美的功能集。
Playwright 支持 Chromium、WebKit 和 Firefox 浏览器。相比 Selenium，它更加现代且功能更丰富。这使它成为高级网络自动化操作的绝佳选择但在 Python 网页抓取社区中，Playwright 仍没那么广为人知。
🎯 目标：为现代网络应用中的多浏览器端到端自动化操作提供高级 API
⚙️功能：
- 跨浏览器支持，支持 Chromium、WebKit 和 Firefox
- 跨平台支持，可在 Windows、Linux、macOS 上以无头或有头模式运行测试
- 自动等待元素变为可操作状态
- 原生移动网络模拟，包括模拟 Android 版 Google Chrome 和 Mobile Safari
- 使用 Playwright Extra 集成 Stealth 插件模式
- 支持在单个测试中处理多个标签页、多个源、多个唯一用户和多个隔离的上下文
- 具有网络优先断言功能，可自动重试，直至条件满足为止
- 可模拟真实用户交互行为生成可信事件，实现更可靠的测试
- 借助 Shadow DOM 遍历功能实现全面的框架处理
- 可通过录制操作生成代码
- 用于逐步调试、选择器生成和记录详细执行日志的专用工具
🧩 类别：浏览器自动化
⭐ GitHub 星数：约 12200 颗
📥 周下载量：约 120 万次
🗓️ 发布频率：约每月一次
👍 优点：
- 兼容大多数浏览器
- 提供高级功能，例如自动生成选择器
- 最全面的自动化 API 之一
👎 缺点：
- 资源密集型库，占用大量磁盘空间和内存
- 学习难度高，较难掌握
- 需要单独安装浏览器
7.Scrapy
Scrapy 是用于网页爬取与抓取的一体化 Python 框架。相比榜单上的其他 Python 抓取库，该工具专为批量数据提取任务而设计。您可通过它定义爬虫，顺畅进行下列操作：
- 执行 HTTP 请求
- 解析 HTML
- 管理爬取逻辑
- 处理数据存储
得益于中间件引擎，它支持请求限流、重试和代理集成功能。Scrapy 还通过插件进行扩展，支持以 JSON、CSV、XML 等多种格式导出数据。
🎯 目标：提供完善的 Python 网页抓取与爬取体验
⚙️功能：
- 内置多种支持功能，用于处理 HTTP 请求、解析 HTML、选择节点、管理爬取逻辑等
- 支持用于自定义请求和响应处理的中间件
- 具有自定义爬虫、管道和扩展程序的可扩展架构
- 支持代理集成
- 支持自动请求限流和重试
- 内置多种机制，用于处理 Cookie、会话、用户代理轮换等
- 可以多种格式导出数据（例如 JSON、CSV、XML 等格式）
- 可通过插件扩展
- 可与浏览器集成（通过 Scrapy-Splash）
- 完善的日志处理和调试工具
🧩 类别：抓取框架
⭐ GitHub 星数：约 53700 颗
📥 周下载量：约 30.4 万次
🗓️ 发布频率：每数月一次
👍 优点：
- 具有自动爬取功能
- 提供丰富的 CLI 命令
- 提供功能丰富的一体化抓取与爬取 API
👎 缺点：
- 没有内置支持浏览器自动化的功能
- 较难掌握、配置复杂
- 运行批量抓取项目时可能会占用大量内存和 CPU
最佳 Python 网页抓取库
如想快速了解上述工具，请参阅下方的 Python 网页抓取库汇总表：
| 库 | 类型 | HTTP 请求 | HTML 解析 | JavaScript 渲染 | 反检测 | 学习难度 | GitHub 星数 | 下载量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Selenium | 浏览器自动化 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | 中等 | 约 31200 颗 | 约 470 万次 |
| Requests | HTTP 客户端 | ✔️ | ❌ | ❌ | ❌ | 低 | 约 52300 颗 | 约 1.283 亿次 |
| Beautiful Soup | HTML 解析器 | ❌ | ✔️ | ❌ | ❌ | 低 | — | 约 2900 万次 |
| SeleniumBase | 浏览器自动化 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | 高 | 约 8800 颗 | 约 20 万次 |
| curl_cffi | HTTP 客户端 | ✔️ | ❌ | ❌ | ✔️ | 中等 | 约 2800 颗 | 约 31 万次 |
| Playwright | 浏览器自动化 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌（但通过 Stealth 插件支持） | 高 | 约 12200 颗 | 约 120 万次 |
| Scrapy | 抓取框架 | ✔️ | ✔️ | ❌（但通过 Scrapy-Splash 插件支持） | ❌ | 高 | 约 53700 颗 | 约 30.4 万次 |
结语
在本博文中，您了解了一些最好的 Python 抓取库及其脱颖而出的原因。我们比较了 Python 生态系统中常用的热门 HTTP 客户端、浏览器自动化工具和爬取库。
这些库非常适合进行网页抓取。然而，它们仍存在局限，难以处理某些难题，例如：
- IP 禁令
- 验证码
- 高级反机器人解决方案
- 轻松的云端部署
- 服务器维护
这些只是抓取开发人员日常遇到的其中一些难题。不过，只要采用 Bright Data 解决方案，这些问题就可迎刃而解：
- 代理服务：提供 4 种用于绕过位置限制的代理，拥有 7200 多万个住宅 IP。
- 网页抓取工具 API：提供专用端点，可从 100 多个热门域中提取全新的结构化数据。
- 网页解锁器：提供用于管理网站解锁操作、提取单个 URL 数据的 API。
- SERP API：提供进行搜索引擎结果页面解锁管理、提取单个页面数据的 API。
- 抓取浏览器：提供内置解锁功能，且兼容 Puppeteer、Selenium 和 Playwright 的浏览器。
- 抓取功能：提供可在 Bright Data 基础架构上构建 JavaScript 抓取工具，且集成了解锁和浏览器支持功能的开发环境。
上述所有抓取工具、解决方案与服务均可与 Python 和其他编程语言无缝集成。
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