request和selenium（Python爬虫）

requests 和 selenium 是 Python 中两个常用的用于网络数据获取的工具，但它们的设计目标、使用场景和底层机制有显著不同。

1. 基本概念

项目	requests	selenium
类型	HTTP 库	浏览器自动化工具
功能	发送 HTTP 请求，获取响应	控制真实或虚拟浏览器进行页面操作
依赖	不依赖浏览器	依赖浏览器（如 Chrome、Firefox）或无头浏览器

2. 工作原理

requests：
- 直接与服务器进行 HTTP 通信。
- 只能获取服务器返回的原始 HTML 或 JSON 数据。
- 无法执行 JavaScript，无法与动态内容交互。
selenium：
- 启动一个真实的浏览器（或无头浏览器）。
- 完整加载页面，包括执行 JavaScript、加载 AJAX 内容、处理动态元素。
- 可模拟用户操作：点击、输入、滚动、等待等。

3. 使用场景对比

场景	推荐工具	原因
爬取静态网页（HTML 源码即所需内容）	✅ requests	快速、轻量、高效
爬取动态网页（内容由 JS 渲染）	✅ selenium	能执行 JS，获取渲染后内容
需要登录、点击按钮、填写表单	✅ selenium	可模拟用户交互
接口调用、获取 JSON 数据	✅ requests	直接请求 API 接口更高效
高并发、大规模爬取	✅ requests	资源消耗小，速度快
需要截图、测试前端功能	✅ selenium	支持截图、模拟真实用户行为

4. 代码示例对比

使用 `requests` 获取网页内容：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://httpbin.org/html"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title.text)

优点：简单、快速。
缺点：无法获取 JS 动态生成的内容。

使用 `selenium` 获取渲染后的网页内容：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

# 启动 Chrome 浏览器（需安装 chromedriver）
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")

# 获取页面标题（JS 渲染后的）
print(driver.title)

# 查找元素并交互
element = driver.find_element(By.TAG_NAME, "h1")
print(element.text)

driver.quit()

优点：能处理复杂动态页面。
缺点：启动慢、资源占用高、配置复杂。

5. 性能与资源消耗

指标	requests	selenium
速度	⚡ 极快	🐢 较慢（需启动浏览器）
内存占用	低	高（每个浏览器实例消耗大）
并发能力	高（可配合 asyncio）	低（浏览器实例难并发）
易用性	简单直观	需要配置驱动、处理等待等

6. 常见搭配

requests + BeautifulSoup：适用于静态网页解析。
selenium + WebDriverWait：适用于动态网页等待和交互。
requests + selenium 结合使用：
- 用 selenium 登录获取 cookies，
- 再用 requests 携带 cookies 高效请求数据。

7. 安全与反爬

工具	易被反爬	说明
requests	✅ 容易（User-Agent、IP 限制）	可通过 headers、代理缓解
selenium	❌ 相对难（但非免疫）	浏览器行为更像真人，但仍可能被检测（如 webdriver 特征）

注意：现代反爬虫技术（如 Cloudflare）也能检测 selenium，需配合 undetected-chromedriver 等工具绕过。

总结：如何选择？

选择标准	使用 requests	使用 selenium
页面是静态的	✅	❌（杀鸡用牛刀）
内容由 JS 动态加载	❌	✅
需要模拟用户操作	❌	✅
追求速度和效率	✅	❌
做自动化测试或 UI 验证	❌	✅