Python爬虫库|Scrapy/BeautifulSoup对比

Scrapy和BeautifulSoup到底有啥区别？

先来聊聊这两个工具的基本定位。Scrapy就像个专业装修队，从拆到刷漆都能包办，而BeautifulSoup更像是把瑞士军刀，专门处理已经到手的网页数据。举个栗子，你要是想批量抓取某电商网站100页商品信息，Scrapy能自己搞定翻页、存储、异常处理整套流程。但要是只想解析本地保存的HTML文件，BeautifulSoup分分钟就能把数据抠出来。

代理IP在这俩工具里怎么用？

这里要划重点了！Scrapy自带了中间件机制，配置代理就像往泡面里加调料包那么简单。在settings.py里加几行代码，把ipipgo的API地址填进去，就能自动轮换IP。而BeautifulSoup本身不带网络请求功能，得配合requests库用，这时候就要手动处理代理：

 使用ipipgo的独享IP示例
proxies = {
  "http": "http://user:pass@proxy.ipipgo.com:31028",
  "https": "http://user:pass@proxy.ipipgo.com:31028"
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

性能较量看这里

要是项目需要每天抓几十万数据，Scrapy+ipipgo高匿代理的组合能让你少掉头发。他们的动态住宅IP池对反爬严的网站特别管用，亲测抓某招聘网站连续8小时没被封。

实战选型指南

看项目规模说话！小型项目比如抓个论坛帖子，BeautifulSoup+requests完全够用。但要是商业级数据采集，Scrapy的这几个优势不能忽视：
1. 自动重试机制（配合ipipgo的IP切换）
2. 内置数据导出格式（JSON/CSV都行）
3. 支持分布式扩展

有个坑得提醒：用免费代理搞爬虫就像用纸糊的伞挡暴雨，分分钟歇菜。之前试过某开源代理池，10个IP里8个失效的。后来换成ipipgo的商务套餐，1万个IP轮着用，采集效率直接翻倍。

QA时间

Q：用代理IP会被网站发现吗？
A：这得看代理质量。ipipgo的混播IP池，每次请求自动换出口IP，配合随机UA头，基本能瞒天过海。

Q：请求老是超时怎么办？
A：先检查代理IP的可用性，建议用ipipgo提供的连通性检测接口。Scrapy里可以设置DOWNLOAD_TIMEOUT参数，别超过30秒。

Q：需要自己维护IP池吗？
A：完全不用！ipipgo的API能实时返回可用代理，还能设置自动剔除失效节点。他们的技术客服贼靠谱，上次遇到个反爬策略，半小时就给解决了。

最后说个冷知识：用Scrapy时记得开CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP参数，配合ipipgo的动态IP，能把采集速度拉到极限还不封IP。具体设置可以看他们家文档，有现成的配置模板能抄作业。