Scrapy vs Requests：什么时候该用哪个爬虫框架？

在数据采集领域，Python 凭借丰富的库和框架成为开发者的首选工具，而 Scrapy 与 Requests 则是其中最具代表性的两个工具。前者是功能完备的 “专业爬虫框架”，后者是灵活轻便的 “HTTP 请求库”，二者没有绝对的优劣之分，只有 “场景适配” 的差异。许多开发者在项目初期会困惑：到底该选 Scrapy 还是 Requests？本文将从核心定位、功能差异、适用场景三个维度展开分析，帮你找到最适合的工具选择逻辑。

一、先明确核心定位：框架与库的本质区别

要选对工具，首先要理清二者的 “身份差异”——Scrapy 是 **“全栈爬虫框架”，Requests 是“HTTP 请求库”**，这种定位决定了它们的设计目标和使用边界完全不同。

1. Requests：轻量的 “HTTP 请求工具”

Requests 的官方定位是 “HTTP for Humans”，它的核心作用只有一个：发送 HTTP 请求并获取响应数据。简单来说，它就像一个 “浏览器的核心组件”，能帮你模拟浏览器向目标网站发送 GET、POST 等请求，拿到网页源码或 API 返回的 JSON 数据，但不会主动处理 “爬虫的其他环节”。

比如你想爬取一个博客的单篇文章，用 Requests 只需 3 行核心代码：

python

import requests
response = requests.get("https://example.com/blog/123")  # 发送请求
print(response.text)  # 获取网页源码

但这只是 “拿到数据” 的第一步，后续的页面解析（如提取标题、内容）、多页面爬取（如翻页）、反爬应对（如设置代理、cookie）、数据存储（如存数据库）等工作，都需要你手动搭配其他库（如 BeautifulSoup、lxml、pymysql）来完成。

2. Scrapy：全能的 “爬虫生态系统”

Scrapy 则是一套 “开箱即用的爬虫解决方案”，它基于 Twisted 异步网络框架开发，将爬虫的全流程（请求发送、页面解析、数据处理、反爬配置、任务调度）封装成标准化模块，开发者只需按照框架规则填充 “业务逻辑”，无需重复搭建基础架构。

一个标准的 Scrapy 爬虫项目，自带以下核心功能：

• 引擎（Scrapy Engine）：统筹所有模块，调度任务流程；
• 调度器（Scheduler）：管理待爬 URL 队列，避免重复请求；
• 下载器（Downloader）：异步发送 HTTP 请求，支持并发控制；
• 爬虫中间件（Spider Middleware）：处理爬虫的请求与响应，适配反爬策略；
• Item Pipeline：统一处理爬取到的数据（清洗、验证、存储到数据库 / 文件）；
• 内置解析器：支持 XPath、CSS 选择器，无需额外引入解析库。

比如用 Scrapy 爬取上述博客的多篇文章，只需定义 “如何提取 URL”“如何解析数据”，框架会自动完成多页面调度、并发爬取和数据存储，无需手动管理请求队列。

二、核心功能对比：从 “效率、复杂度、灵活性” 看差异

为了更直观地判断二者的适配场景，我们从 6 个关键维度对比它们的功能差异：

对比维度	Requests	Scrapy
并发与效率	默认同步请求，需手动搭配aiohttp实现异步，并发控制复杂	内置 Twisted 异步框架，支持高并发，可通过CONCURRENT_REQUESTS轻松配置
反爬应对能力	需手动设置 User-Agent、代理、cookie，无内置反爬机制	支持自动设置 User-Agent、cookie 池、代理池，可通过中间件添加 IP 轮换、验证码处理
数据处理流程	需手动串联 “请求→解析→存储” 全流程，无标准化结构	基于 “Spider→Item→Pipeline” 标准化流程，数据清洗、存储解耦，可复用性强
调试与监控	需手动打印日志、调试请求，无内置监控工具	自带scrapy shell调试工具、日志系统，支持scrapy stats查看爬取速度、成功率
学习与使用成本	接口简单，10 分钟可上手，适合新手	需理解框架架构（引擎、调度器等），学习成本较高，需 1-2 周熟练
灵活性	无固定流程，可自由搭配任意库（如 BeautifulSoup、PyQuery），适配特殊需求	流程标准化，灵活度稍低，特殊场景（如动态渲染）需额外集成Scrapy-Splash

三、关键决策：什么时候该用哪个？

结合上述差异，我们可以根据项目规模、需求复杂度、开发效率要求，明确二者的适用场景。

1. 优先选 Requests 的 5 种场景

当你的需求满足 “轻量、简单、灵活” 时，Requests 是更高效的选择，避免为了 “用框架而用框架” 增加不必要的复杂度：

• 场景 1：小体量数据采集（单页 / 少量页面）比如爬取一个商品的价格、一篇文章的内容、一个 API 接口的返回数据，这类需求只需 1-2 个请求就能完成，用 Requests+BeautifulSoup/lxml 的组合，5 分钟内即可写出代码，无需搭建 Scrapy 项目。

• 场景 2：需要高度自定义的特殊请求比如目标网站有复杂的请求逻辑（如动态生成的 token、特殊的加密参数），或需要与其他工具深度集成（如结合 Selenium 模拟登录、用 PyAutoGUI 处理验证码），Requests 的 “无固定流程” 特性能让你自由调整请求细节，而 Scrapy 的标准化流程反而会成为束缚。

• 场景 3：同步爬取更合适的场景部分网站对并发请求敏感（如小型博客、个人站点），过高的并发可能触发反爬，此时用 Requests 的同步请求（配合time.sleep控制频率）更安全，无需额外配置 Scrapy 的并发参数。

• 场景 4：新手入门或快速验证想法如果你是爬虫新手，或想快速验证一个爬取思路（比如 “这个网站是否能爬取”），Requests 的低学习成本能让你快速上手，避免一开始就陷入 Scrapy 的框架细节中。

• 场景 5：与其他非爬虫功能结合比如在数据分析项目中，需要偶尔调用一个 API 获取数据，或在自动化脚本中加入简单的页面内容检查，Requests 可以作为 “组件” 轻松嵌入现有代码，无需单独创建爬虫项目。

2. 优先选 Scrapy 的 4 种场景

当你的需求满足 “大规模、高并发、长期维护” 时，Scrapy 的标准化框架能显著提升开发效率和项目稳定性：

• 场景 1：中大型爬虫项目（多页面 / 全站点爬取）比如爬取一个电商平台的全品类商品（数万 SKU）、一个论坛的所有帖子（数十万条数据），这类需求需要管理大量待爬 URL、控制并发速度、处理断爬续爬，Scrapy 的调度器和异步下载器能自动解决这些问题，而用 Requests 手动管理队列会导致代码混乱、效率低下。

• 场景 2：需要长期运行或定时爬取的爬虫比如企业级数据监控（每天爬取竞品价格、行业数据），Scrapy 的日志系统能帮你快速定位问题（如 “某时段爬取失败”），Item Pipeline 能标准化数据存储流程，配合scrapy crawl命令可轻松集成到定时任务（如 Linux 的 crontab）中，维护成本远低于 Requests 脚本。

• 场景 3：高并发爬取需求比如需要在短时间内爬取大量数据（如 1 小时内爬取 10 万条评论），Scrapy 的异步框架能充分利用网络资源，并发量可达 Requests 同步脚本的 5-10 倍，且无需手动编写异步代码（如aiohttp的协程逻辑）。

• 场景 4：需要统一管理多个爬虫的项目比如一个团队需要维护多个爬虫（爬取新闻、电商、社交平台数据），Scrapy 的项目结构（每个爬虫一个 Spider 文件、共享中间件和 Pipeline）能实现代码复用，新爬虫只需基于现有模板开发，大幅降低团队协作成本。

3. 折中方案：二者结合使用

在实际开发中，并非所有场景都是 “非此即彼”，有时会出现 “Scrapy 负责大规模爬取，Requests 处理特殊环节” 的组合：

比如用 Scrapy 爬取一个电商平台的商品列表，但部分商品详情页是动态渲染（JavaScript 加载），Scrapy 的下载器无法直接获取数据，此时可以在 Scrapy 的 Spider 中调用 Requests，配合 Selenium 或 Playwright 获取动态页面源码，再交给 Scrapy 的解析逻辑处理 —— 既利用了 Scrapy 的调度能力，又解决了 Requests 的并发问题。

四、总结：选择的核心逻辑

Scrapy 与 Requests 的选择，本质是 “用工具的复杂度匹配需求的复杂度”：

• 如果你需要的是 “快速、灵活的小工具”，比如爬取单页数据、验证 API、嵌入其他项目，选Requests；
• 如果你需要的是 “稳定、高效的大系统”，比如全站点爬取、高并发采集、长期维护的爬虫，选Scrapy。

没有 “最好的工具”，只有 “最适合当前需求的工具”。新手不必盲目追求 Scrapy 的 “全能”，从 Requests 入手积累爬虫基础（如 HTTP 协议、页面解析），再逐步过渡到 Scrapy 框架，会是更扎实的学习路径；而资深开发者则需根据项目实际需求，灵活选择工具，甚至将二者结合，最大化数据采集的效率与稳定性。