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。
详情请参阅 SeleniumBase 操作教程。
🎯 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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