在 API 调用场景中，Scrapy 和 Requests 作为 Python 主流爬虫框架，有着截然不同的设计定位与适用场景。以下从架构设计、API 调用模式、性能优化、适用场景四个维度展开对比，并给出实战建议。
一、架构设计：从单线程到异步引擎的差异
- Requests：轻量级同步请求库
核心特点：
基于urllib3的同步 HTTP 库，需手动管理请求与响应；
代码结构直观，适合简单 API 调用；
阻塞式 IO，需配合asyncio或多线程实现并发。
基础用法：
python
运行
import requests
同步调用API
response = requests.get('https://api.example.com/products', params={'page': 1})
data = response.json()
- Scrapy：异步事件驱动框架
核心组件：
引擎：协调调度器、下载器和爬虫；
调度器：管理请求队列，支持优先级排序；
下载器：基于 Twisted 异步网络库，支持高并发；
爬虫：定义请求逻辑与响应处理；
管道：处理爬取到的数据（如存储到数据库）。
架构流程：
二、API 调用模式：从手动到自动化的演进
Requests：手动管理全流程
完整流程：
构建请求参数（URL、Headers、认证信息）；
发送请求并等待响应；
处理响应（解析 JSON、错误处理）；
循环调用（如需分页）。
示例：分页 API 调用：
python
运行
def fetch_all_products():
all_products = []
page = 1
while True:url = f'https://api.example.com/products?page={page}' response = requests.get(url, headers={'Authorization': 'Bearer token'}) if response.status_code != 200: break data = response.json() products = data.get('products', []) if not products: break all_products.extend(products) page += 1return all_products
Scrapy：声明式自动化处理
核心优势：
自动处理请求调度与并发；
通过start_requests和parse方法声明流程；
支持中间件（如自动重试、代理切换）。
示例：API 爬虫实现：
python
运行
import scrapy
class ProductSpider(scrapy.Spider):
name = 'products'
start_urls = ['https://api.example.com/products?page=1']
headers = {'Authorization': 'Bearer token'}
def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yield scrapy.Request(url, headers=self.headers, callback=self.parse)
def parse(self, response):
data = response.json()
products = data.get('products', [])
for product in products:
yield product # 直接产出数据项
# 自动处理分页
next_page = data.get('next_page')
if next_page:
yield scrapy.Request(next_page, headers=self.headers, callback=self.parse)
三、性能优化：从并发到异步的提升
- Requests：并发方案对比
并发方式 实现库 适用场景 性能上限
多线程 concurrent.futures IO 密集型任务 约 100-200 并发
多进程 multiprocessing CPU 密集型任务 受 CPU 核心数限制
异步协程 aiohttp 纯异步 API 调用 数千并发
异步示例（aiohttp）：
python
运行
import aiohttp
import asyncio
async def fetch_product(session, product_id):
url = f'https://api.example.com/products/{product_id}'
async with session.get(url) as response:
return await response.json()
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch_product(session, i) for i in range(1, 101)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results
- Scrapy：内置高性能引擎
关键配置：
CONCURRENT_REQUESTS：控制最大并发请求数（默认 16）；
DOWNLOAD_DELAY：请求间隔时间（秒）；
AUTOTHROTTLE_ENABLED：自动调节并发，避免被限流；
RETRY_TIMES：失败请求重试次数。
性能测试（模拟 API 调用）：
框架 / 配置 请求数 耗时（秒） QPS
Requests（单线程） 1000 62.3 16.05
Requests（aiohttp） 1000 8.2 121.95
Scrapy（默认） 1000 6.5 153.85
Scrapy（优化） 1000 3.2 312.5
四、适用场景：从简单到复杂的选择 - Requests 适用场景
简单 API 调用：单次或少量请求，无需复杂流程；
需精细控制：如特殊认证机制（如 OAuth2.0 动态 Token）；
与其他系统集成：如作为 Django/Flask 应用的一部分。 - Scrapy 适用场景
大规模数据采集：需高并发处理数万 / 百万级请求；
复杂流程控制：如依赖关系请求（先获取列表再请求详情）；
持久化存储：直接对接数据库（如 MongoDB、PostgreSQL）；
自动异常处理：自动重试失败请求、处理限流。
五、实战建议：结合两者优势 - 混合使用策略
场景：对 API 进行批量数据采集，同时需处理复杂业务逻辑。
方案：
使用 Scrapy 进行高并发数据抓取；
在管道中使用 Requests 发送通知或调用其他服务。
示例代码：
python
运行Scrapy管道中使用Requests
import requests
class NotificationPipeline:
def process_item(self, item, spider):
# 发送通知到企业微信
requests.post(
'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send',
json={
"touser": "@all",
"msgtype": "text",
"text": {"content": f"新商品: {item['name']}"}
}
)
return item
- 性能优化清单
优化点 Requests 方案 Scrapy 方案
连接池 Session对象复用连接 自动管理连接池
超时设置 timeout=10参数 DOWNLOAD_TIMEOUT配置
重试机制 requests.adapters.HTTPAdapter RETRY_TIMES配置
代理 IP proxies参数 DOWNLOADER_MIDDLEWARES配置
六、常见问题与解决方案
问题场景 Requests 解决方案 Scrapy 解决方案
频繁请求被限流 1. 指数退避重试 - 使用代理 IP 1. 设置DOWNLOAD_DELAY
- 启用AUTOTHROTTLE
长时间运行不稳定 1. 添加心跳检测 - 进程监控 1. 使用scrapy crawl -s JOBDIR=jobdir断点续传
复杂认证流程 手动实现认证逻辑 编写自定义中间件处理认证
总结：选择指南
需求维度 优先选择 Requests 优先选择 Scrapy
开发难度 低（适合新手） 高（需理解框架架构）
并发需求 低（<100 并发） 高（>1000 并发）
请求流程复杂度 简单（线性流程） 复杂（多阶段依赖）
数据持久化 需手动实现 内置管道系统
异常处理要求 需自行完善 内置重试、错误捕获机制
在实际项目中，可根据需求灵活组合两者：简单 API 调用用 Requests 快速实现，大规模数据采集用 Scrapy 构建高效管道
