使用Python爬虫，selenium能否替代requests？
py爬虫的话，selenium是不是能完全取代requests?
答案基本是可以的，selenium适合动态网页抓取，因为它可以控制浏览器去点击、加载网页，requests则比较适合静态网页采集，它非常轻量化速度快，没有浏览器开销，占用资源少。当然如果不考虑资源占用和速度，selenium是可以替代requests的。
但selenium需要配合一些解锁功能才能发挥作用，因为现在大网站反爬机制非常严格，已经从传统的IP识别升级到行为分析和动态对抗，像是浏览器指纹、验证码（CAPTCHA）、动态加密、异步加载等，一般简单的爬虫技术基本不可能抓取到稳定的电商数据。
所以开发者们需要进行技术伪装、动态IP设置和自动化工具等方法，去测试和调整不同平台的规则，但又必须要保证在法律允许的范围之内进行数据采集。
什么是法律允许的范围呢？首先只能抓取互联网上公开的非隐私数据，不要去破解后台加密数据，也不可以获取用户隐私数据。其次只能在网站合理的承受范围发送http请求，不能对目标网站造成破坏。否则，可能会面临法律风险。
这次我准备结合Python selenium + bright data的组合来采集某跨境电商网站上的智能手机商品数据，并结合AI搭建一个电商商品分析系统，用于监测竞品数据。
当然这个仅供参考学习使用。
1、bright data数据采集技术解读
bright data提供包含网页抓取API、网页解锁器API、网页抓取浏览器、SERP API等在内的自动化产品。这些产品能解决什么问题呢？像你在爬虫过程中遇到的人机验证、验证码、动态页面、浏览器指纹验证等问题，这些都有针对性的解决技术。
https://get.brightdata.com/webscra
就拿这次我用的Scraping Browser来举例，Scraping Browser是数据采集浏览器的意思，它是bright data提供的云浏览器，是有图形界面的有头浏览器，托管在亮数据平台上。它的工作原理和普通自动化浏览器一样，能通过Selenium、Playwright等自动化API来操作采集数据，适合交互频繁的动态网页，执行各种点击、加载等操作。
但是Scraping Browser封装了代理和网站解锁能力，能进行各种高级爬虫操作，比如：CAPTCHA 识别、浏览器指纹、自动重试、请求头选择、处理 cookies、JavaScript 渲染等，对于反爬机制复杂的网站非常适用。
2、使用Scraping Browser采集商品数据
首先这次测试的采集目标是某跨境电商网站的智能手机商品数据，基于Scraping Browser服务，使用Python Selenium库来请求和解析数据，Selenium是主流的浏览器自动化工具，也支持其API接口，操作起来比较方便。
第一步：创建通道
打开bright data，然后打开后台控制面板界面，找到“浏览器API“，创建新的通道。
https://get.brightdata.com/webscra
第二步：设置“浏览器API“相关参数
给新通道起一个任务名称，比如ecommerce_task
接着勾选CAPTCHA 解决器，它能帮你自动识别和解锁各种验证码，非常省心。
最后点击添加，即创建了一个新通道ecommerce_task。
新通道会有用户名、密码，以及Selenium对应的端口，要记住和保密。
在操作平台里，你能找示例代码，比如这次用到的Selenium，我们就直接改改示例请求代码用于抓取商品数据。
第三步：编写脚本，采集数据
这次直接抓取某跨境电商网站搜索页的智能手机商品，搜索关键词为：smart phone，采集的字段有：商品名称（name）、商品价格（price）、商品来源地（location），因为是示例爬虫，所以只选重要的的几个字段。
https://get.brightdata.com/webscra
采集好数据后，保存到本地CSV文件中，用于后续分析。
示例代码如下：
# 本案例仅用于技术研究，遵守《网络安全法》第27条与目标网站robots.txt协议，采样频率控制在5次/分钟以下，单日采集量不超过1000条from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptionsfrom selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnectionfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECimport timeimport csv# ==== 请替换为你的 Bright Data 授权信息 ====AUTH = \'你的账号接口地址\'SBR_WEBDRIVER = f\'https://{AUTH}@brd.superproxy.io:9515\'def main(): print(\'正在连接Scraping Browser...\') # 建立远程连接 sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, \'goog\', \'chrome\') opts = ChromeOptions() # 可选：开启无头模式 # opts.add_argument(\'--headless\') with Remote(sbr_connection, options=opts) as driver: print(\'已连接! 导航到Shopee...\') # 1）打开 Shopee 手机搜索页 url = \'https://shopee.sg/search?keyword=smart%20phone\' driver.get(url) # 2）等待商品列表渲染完成：等待每个“商品卡片”出现 wait = WebDriverWait(driver, 80) item_selector = \'li[data-sqe=\"item\"]\' wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, item_selector))) # 3）滚动以加载更多（如果需要懒加载，可根据实际情况调整） driver.execute_script(\"window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);\") time.sleep(2) # 4）再一次抓取商品卡片 items = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, item_selector) print(f\'定位到 {len(items)} 个商品卡片，开始抓取…\') # 5）准备存储结果 results = [] for itm in items: try: # 商品名称 name = itm.find_element(By.CSS_SELECTOR, \'div.line-clamp-2\').text.strip() # 价格（带币种符号） price = itm.find_element(By.CSS_SELECTOR, \'span.font-medium.text-base\\\\/5\').text.strip() # 商品来源地 location = itm.find_element(By.CSS_SELECTOR, \'span.ml-\\[3px\\]\').text.strip() except Exception as e: # 若某个字段缺失则跳过 print(f\'⚠️ 解析失败：{e}\') continue results.append({ \'name\': name, \'price\': price, \'location\': location }) # 6）输出到 CSV out_file = \'shopee_mobile_phones.csv\' keys = [\'name\', \'price\', \'location\'] with open(out_file, \'w\', newline=\'\', encoding=\'utf-8-sig\') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=keys) writer.writeheader() for row in results: writer.writerow(row) print(f\'完成：共抓取 {len(results)} 条，已保存至 {out_file}\')if __name__ == \'__main__\': main()最终采集数据保存到CSV文件中，部分数据如下：
注：name代表商品名称，price是售价（新加坡元）、location是来源地。
❞
该跨境电商网站是对爬虫监测比较严的平台，会要求各种验证，Scraping Browser都能轻松解锁，而且搜索结果页异步加载，部分操作（如翻页）需模拟用户点击，也能一并解决。
