Python爬虫选哪个库？Requests、Scrapy与PySpider对比

如果只是抓取几个页面、调用接口或者写一个一次性数据脚本，通常先用 Requests；如果要连续抓取大量页面，需要并发、去重、重试、任务调度和数据管道，Scrapy更合适。至于 PySpider，它曾经以 WebUI、任务调度和分布式架构见长，但现在已经不适合作为新项目的常规首选。

这三个名字经常一起出现在“Python爬虫工具推荐”中，但它们其实不完全属于同一层次。Requests 本质上是 HTTP 客户端库，Scrapy 是完整的爬虫框架，而 PySpider 更接近带可视化管理、调度和分布式能力的爬虫系统。选型时真正需要比较的，不是谁的代码更短，而是项目规模和后续维护方式。

一、先弄清楚：Requests、Scrapy和PySpider分别解决什么问题

Requests：把网页或接口请求回来

Requests 最擅长的事情很明确：发送 HTTP 请求，然后拿到服务器返回的内容。例如发送 GET、POST 请求、传递请求头、Cookie、参数和代理等。

它不是一个完整的“爬虫框架”。Requests 不会自动替你维护待抓取 URL 队列，也没有内置的 Spider、Item Pipeline 和爬虫调度器。页面下载回来以后怎么解析、下一页怎么发现、数据怎么保存，都由自己的代码决定。

因此下面这种说法需要稍微修正：

Requests 官方文档提供了 GET、POST、JSON 解析、Cookie、Session、超时和异常处理等 HTTP 客户端能力，并特别建议实际程序为请求设置合理的 timeout。

Scrapy：把一次抓取变成完整的数据采集流程

Scrapy 解决的是另外一个层次的问题。它不仅负责下载页面，还把一个爬虫项目拆成 Spider、Scheduler、Downloader、Middleware、Item Pipeline 等组件。

例如抓取一个拥有几万条文章的站点时，你通常要处理：

• 从列表页发现详情页；
• 不断生成新的待抓取 URL；
• 限制并发和访问速度；
• 过滤已经抓取过的页面；
• 处理失败请求和重定向；
• 提取结构化字段；
• 清洗数据并写入 JSON、CSV 或数据库。

这些工作如果完全用 Requests 自己搭建，代码会逐渐演变成一个小型爬虫框架。Scrapy 的价值，就是已经把这些常见模块组织好了。

Scrapy 当前文档仍在持续更新，其架构由 Engine、Scheduler、Downloader、Spider、Middleware 和 Item Pipeline 等组件组成，并采用非阻塞方式处理并发网络请求。

PySpider：偏向任务管理和可视化的爬虫系统

PySpider 的设计思路与前两者又不一样。它提供 WebUI，可以在浏览器中编辑抓取脚本、查看任务状态和结果，同时支持任务优先级、重试、周期抓取、数据库后端、消息队列和分布式组件。

这也是为什么过去一些教程会把 PySpider 推荐给“需要后台管理界面和定时任务”的项目。

但这里必须考虑维护状态。截至本文整理时，PySpider 官方 GitHub 仓库已经归档为只读，PyPI 上的最新正式版本仍然是 0.3.10，发布时间为 2018 年 4 月。官方项目资料列出的主要 Python 支持范围和部分固定依赖也明显属于较早的软件环境。对于今天新建的生产项目，这个因素比“有没有 WebUI”更加重要。

二、如果只想快速写一个爬虫，Requests最直接

例如需求只是读取一个公开页面的标题和链接，抓取数量很少，而且页面之间没有复杂的任务关系，这时直接使用 Requests 往往更清楚。

在终端建立虚拟环境后安装 Requests 和 BeautifulSoup：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install requests beautifulsoup4

Windows 下虚拟环境的激活命令不同，但后面的 Python 代码没有区别。

建立 spider_requests.py：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com/"

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0"
}

try:
    response = requests.get(
        url,
        headers=headers,
        timeout=10
    )
    response.raise_for_status()
except requests.RequestException as exc:
    print(f"请求失败：{exc}")
    raise SystemExit(1)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

print("页面标题：", soup.title.get_text(strip=True) if soup.title else "无标题")

for link in soup.select("a[href]"):
    text = link.get_text(" ", strip=True)
    href = link.get("href")
    print(text, href)

执行：

python spider_requests.py

这个例子可以看出 Requests 的特点：请求什么时候发送、失败怎么办、HTML 用什么解析、链接如何继续处理，都清清楚楚写在自己的 Python 程序里。

对于几十个甚至几百个 URL，这种方式并没有什么问题。尤其是抓接口时，Requests 往往比搭建完整 Scrapy 项目更省事。

三、什么时候应该从Requests换成Scrapy

不能简单地用“100 个页面用 Requests，10000 个页面就用 Scrapy”划一条数量线。页面数量只是因素之一，更重要的是任务结构。

假设要做一个新闻网站采集器：

• 首页产生频道页；
• 频道页产生分页；
• 分页产生文章详情页；
• 详情页提取标题、正文、发布时间和图片；
• 抓取失败以后需要重试；
• 已经处理过的 URL 不希望重复处理；
• 最终还要统一清洗字段并输出数据。

这种任务虽然也能用 Requests 完成，但你很快就要自己写队列、线程池或者异步逻辑、URL 去重、失败任务处理和数据保存模块。此时采用 Scrapy 通常更容易维护。

Scrapy 的 Spider 负责产生请求和解析 Response，Scheduler 管理等待抓取的请求，Downloader 获取页面，解析出的 Item 可以继续交给 Item Pipeline 做清洗、校验、去重或持久化。

四、一个最小Scrapy项目是什么样

Scrapy 入门代码比 Requests 多一些，但项目规模扩大以后，这些结构反而能减少混乱。

安装：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install Scrapy

Scrapy 当前官方文档建议在独立虚拟环境中安装。

创建项目：

scrapy startproject demo_spider
cd demo_spider

然后在 demo_spider/spiders/ 下创建 example.py：

import scrapy


class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = "example"
    allowed_domains = ["example.com"]
    start_urls = ["https://example.com/"]

    def parse(self, response):
        yield {
            "title": response.css("title::text").get(),
            "url": response.url,
        }

        for href in response.css("a::attr(href)").getall():
            yield response.follow(href, callback=self.parse)

执行：

scrapy crawl example -O result.json

这里的 response.css() 属于 Scrapy 的 Selector 功能，可以通过 CSS 选择器提取 HTML，也支持 XPath。Scrapy 的 Selector 建立在 Parsel 等组件之上，并直接和 Response 对象整合。

与 Requests 示例比较，会发现 Scrapy 没有在代码中显式写循环网络请求。Spider 只需要描述“收到这个页面以后提取什么、下一步请求什么”，请求如何进入队列和如何调度由框架负责。

五、Requests和Scrapy应该比较哪些方面

六、不要把“代码短”误认为“项目更简单”

Requests 经常能用十几行代码完成 Scrapy 要建立项目目录才能完成的事情，因此很容易得出“Requests 更简单，所以一直用 Requests 就行”的结论。

对于小任务，这个判断成立。

问题出现在任务不断增加以后。假设原本只有：

requests.get(url)

随后增加代理、Cookie、失败重试、限速、并发、任务队列、分页发现、URL 去重、断点恢复和数据库保存。如果每项功能都继续塞到同一个脚本里，代码表面上仍然叫“Requests 爬虫”，实际上已经在自行实现一部分爬虫框架。

因此判断是否应该使用 Scrapy，一个很实用的信号是：

七、并发能力不是简单比较谁“速度更快”

有时会看到“Scrapy 比 Requests 快很多”的说法。这句话只在特定条件下才有意义。

单独请求同一个页面时，两者最终都受服务器响应时间、网络和连接条件影响。Scrapy 真正明显的优势出现在大量独立请求需要并发执行时，因为它本身就是围绕事件驱动和非阻塞网络流程构建的。

Requests 本身也不是只能一个页面一个页面顺序抓。你完全可以配合线程池、进程、队列等方案增加并发。所以不能把问题理解成：

Requests = 不能并发，Scrapy = 可以并发。

更准确的区别是，Scrapy 已经将并发下载、请求调度以及其他爬虫组件放进统一框架，而使用 Requests 时这些工程能力通常需要自己组合。

八、遇到JavaScript动态网页，换Scrapy也不一定能解决

这是选择爬虫工具时另一个容易混淆的地方。

例如浏览器打开页面能看到商品价格，但使用 Requests 下载 HTML 后找不到价格。很多人的第一反应是“Requests 不行，换 Scrapy”。实际上，如果数据是页面加载后由 JavaScript 再请求接口取得的，直接换 Scrapy 后仍可能拿不到。

更合理的排查顺序是：

1. 查看浏览器开发者工具中的 Network；
2. 确认目标数据是否来自单独的 XHR、Fetch 或其他接口；
3. 如果可以直接请求数据接口，优先请求接口；
4. 只有必须依赖浏览器执行 JavaScript 时，再考虑浏览器自动化或渲染方案。

Scrapy 官方文档处理动态页面时同样建议优先找到真实的数据来源，在无法直接取得数据时再考虑无头浏览器等方案。

因此，“动态网页应该用 Scrapy”并不准确。Requests 和 Scrapy 的主要区别是抓取工程结构，而不是一个执行 JavaScript、另一个不执行。

九、PySpider现在还能不能用

从软件功能设计上说，PySpider 并不是一个没有价值的项目。它曾经提供一些很实用的能力：

• 浏览器中的脚本编辑器；
• 任务状态监控；
• 项目管理；
• 结果查看；
• 定时和周期抓取；
• 任务优先级和失败重试；
• 多种数据库和消息队列后端；
• 分布式架构。

这些特性仍然可以帮助理解一个完整爬虫系统应该包含哪些组件。PySpider 官方项目说明也确实列出了 WebUI、任务重试、周期抓取、数据库、消息队列以及分布式架构等功能。

但用于新项目时，软件维护状态必须放到更高优先级。官方仓库已经归档，而且 PyPI 最新正式版本停留在 2018 年，这意味着在现代 Python、现代依赖库和新的操作系统环境中使用时，可能需要处理依赖和兼容问题。

因此比较这三个工具时，可以把 PySpider 分成两种情况：

• 维护已有 PySpider 项目：继续理解它的 Handler、Scheduler、Fetcher、Processor、Result Worker 等组件是有必要的。
• 从零建立新的长期项目：不应该仅因为它自带 WebUI 就忽略维护状态，通常应先评估仍在持续维护的方案。

十、三个实际场景应该怎么选

场景1：抓取20个接口，每小时保存一次结果

如果接口地址明确，没有复杂的页面发现关系，只需要依次调用接口、解析 JSON、保存数据库，Requests 通常最直接。

这种任务使用 Scrapy 当然也能完成，但框架带来的调度能力没有充分发挥。

场景2：抓取整个内容网站的几十万条页面

任务包含栏目、分页、详情页，可能还有图片、重复 URL、失败重试、并发控制和持续运行。此时 Scrapy 的项目结构通常更加合适。

这里真正重要的不是“几十万”这个数字，而是抓取过程已经形成复杂的 URL 网络和长期运行的数据处理流水线。

场景3：公司里已经有一个PySpider采集系统

这时不能简单得出“PySpider 已归档，所以立即重写”的结论。如果现有系统运行稳定，而且修改频率很低，迁移本身也有成本。

更现实的处理方法是先检查：

• 当前 Python 版本；
• 依赖是否还能安全维护；
• 系统是否需要继续增加新功能；
• 部署环境是否准备升级；
• 现有任务迁移到其他框架的工作量。

如果旧环境可以隔离，并且系统只负责稳定运行少量已有任务，可以继续维护；如果准备增加大量新任务或全面升级运行环境，再规划迁移往往更合理。

十一、最终怎么选：用需求一步一步判断

可以把最终选择压缩成下面几条：

• 学习HTTP请求、调用接口、抓少量页面：先学 Requests。
• 需要高度自由的定制脚本：Requests 很方便，解析库和存储方式可以自行组合。
• 网站级批量采集、页面关系复杂：优先考虑 Scrapy。
• 需要成熟的调度、并发、Middleware、Pipeline 等工程结构：Scrapy 更合适。
• 维护已有 PySpider 系统：根据现有环境继续维护或规划迁移。
• 从零创建长期维护的新项目：选择 PySpider 前需要充分考虑其官方仓库已经归档以及版本长期未更新的问题。

十二、学习顺序其实不需要三选一

如果是刚开始学习 Python 爬虫，不需要一开始就在 Requests 和 Scrapy 之间做永久选择。

比较自然的学习顺序是先通过 Requests 理解 HTTP 请求、请求头、Cookie、状态码和页面解析，能够独立完成一个小型爬虫；等开始遇到分页、URL 队列、并发、失败重试和数据管道之后，再进入 Scrapy。

这样学习 Scrapy 时，你会更容易理解为什么框架需要 Scheduler、Downloader、Spider 和 Pipeline，而不是只记住命令和项目目录。

PySpider 则更适合作为旧系统维护对象或架构参考。它的 WebUI、任务调度和分布式设计仍然有理解价值，但对于新项目，软件是否持续维护、能否跟随新的 Python 环境升级，往往比界面是否方便更加重要。

因此，“Python爬虫选哪个库”最终不是选出一个所有情况下都最好的工具，而是判断自己现在是在发送几个请求，还是在建设一套长期运行的抓取系统。前者用 Requests 往往足够，后者使用 Scrapy 通常更符合工程需求。