一、Python爬虫库

Scrapling

- 特点：轻量级、自适应Web爬虫工具，支持自动适应网站结构变化，性能优越且易用性高，适合初学者和专家。

- 适用场景：电商、新闻资讯等需要高频率数据抓取的场景。

lerspy

- 特点：功能全面，支持网页数据抓取、解析、存储及展示，操作简单且文档完善。

- 适用场景：数据分析和轻量级爬虫任务。

requests-html

- 特点：基于requests库扩展，集成BeautifulSoup解析器，支持JavaScript渲染和动态内容抓取。

- 适用场景：需要处理动态网页或API接口的数据抓取。

BeautifulSoup （bs4）

- 特点：Python标准库，用于解析HTML/XML文档，数据清洗和提取功能强大。

- 适用场景：结构化数据提取，如网页表单数据抓取。

lxml

- 特点：高性能XML/HTML解析库，支持XPath和XSLT，比BeautifulSoup更快更高效。

- 适用场景：大型文档解析或高并发爬虫场景。

二、独立爬虫软件（非Python）

八爪鱼采集器

- 特点：可视化操作，提供300+模板，支持文字/图片/文档采集，适合新手。

- 适用场景：电商、社交媒体数据抓取。

后羿采集器

- 特点：智能模式自动处理分页和动态内容，支持定时任务和数据去重。

- 适用场景：需要自动化采集多页面数据的场景。

火车头采集器

- 特点：开源免费，支持自定义采集规则和分布式架构，适合大规模数据抓取。

亮数据 （Bright Data）

- 特点：全球代理IP网络，支持海量并发请求，适合采集结构化数据（如价格、评论）。

三、其他工具与平台

Scrapy：

开源框架，适合构建复杂爬虫项目，支持中间件扩展和异步处理。

Selenium：自动化测试工具，常与爬虫结合使用，处理需要模拟用户行为的动态网页。

Pandas：数据分析库，用于爬取后数据清洗和存储。

四、注意事项

反爬策略：

部分网站需设置请求头、使用代理IP或模拟浏览器行为，避免被封禁。

法律合规：

遵守目标网站的`robots.txt`协议，避免爬取敏感信息。

性能优化：

大规模爬取建议使用分布式架构或云服务（如八爪鱼、神箭手）。

根据具体需求选择工具，Python库适合灵活开发和快速迭代，独立软件则更注重易用性和扩展性。