py爬虫的话，selenium和reqeusts谁更强，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, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
import 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}')continueresults.append({'name': name,'price': price,'location': location})# 6）输出到 CSVout_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：