为什么不使用 scrapy，而是从头编写爬虫系统？
写这个题目的时候，脑子里闪过好几个念头。一上来就想说“这不就是没事找事吗？” 但细想一下，很多“没事找事”的事情，最终反而解锁了新世界的大门。用 Scrapy 就像开奔驰，舒服、高效、功能全面，但有时候，你想知道这车是怎么设计的，或者你就是要造一辆别人没有的怪兽，那你就得撸起袖子自己从零开始。
所以，为什么不直接用 Scrapy，而是要从头编写爬虫系统？这个问题，我感觉可以从几个维度来掰扯掰扯。
1. 深度定制的需求，Scrapy 的“万能”下偶尔会有“不适”
Scrapy 是个非常成熟和强大的框架，它的设计理念是“开箱即用”，提供了一套完整且高度模块化的架构，包含了调度器、下载器、解析器、数据管道等等。对于大多数常规的网页抓取任务，Scrapy 都能轻松应对，而且非常高效。
但是，就像你不能指望一套万能西装能完美 fit 所有人一样，Scrapy 在一些非常特殊的场景下，可能会让你觉得有点“束手束脚”。
非标准协议或传输方式： 绝大多数爬虫抓取的是 HTTP/HTTPS 协议下的网页。但如果你的目标是抓取一些使用 WebSocket、TCP Socket 甚至更底层的协议来传输数据的，Scrapy 的内置下载器可能就无法直接支持，你需要自己去研究和实现这些底层的通信逻辑。
极端的并发和资源控制： Scrapy 的并发控制是建立在 Twisted 异步框架上的。如果你有非常精细的并发控制需求，比如需要严格控制每个 IP 的请求频率、针对特定域名设置不同的并发数，或者需要管理大量的代理 IP 池并进行动态切换和健康检查，Scrapy 的默认配置可能需要你深入修改，甚至不如自己搭建一个更灵活的控制逻辑。
特殊的反爬策略应对： 很多网站有很强的反爬机制，不仅仅是 UserAgent、Cookie、IP 限制。有些网站可能会基于 JavaScript 渲染、浏览器指纹、甚至特定的加密算法来识别和阻止爬虫。Scrapy 的默认解析器（Selector）主要是基于 CSS 和 XPath，对于那些高度依赖 JavaScript 动态加载内容的网站，你需要结合 Selenium、Puppeteer 等工具。虽然 Scrapy 可以通过自定义 Downloader Middleware 来集成这些工具，但如果你的整个抓取逻辑都围绕着复杂的 JS 渲染和交互，从头搭建一个更贴合这些工具的框架，反而会更直接。
特定数据存储或处理流程： Scrapy 的 Pipeline 提供了数据处理的接口。但如果你需要将数据实时推送到 Kafka、Redis Stream，或者进行复杂的实时分析和机器学习模型训练，Scrapy 的 Pipeline 可能不如自己设计一个更紧密的集成流程。
2. 深入理解底层原理，提升技术功底
这是我个人觉得最重要的一点。当你从零开始构建一个爬虫系统，你不得不去面对和解决一系列核心问题：
网络请求的本质： 你需要了解 TCP/IP 协议栈，HTTP 请求和响应的完整流程，包括 Header、Body、Status Code 的含义，以及 KeepAlive、Connection Pooling 等优化。
并发与异步编程： 现代爬虫离不开高并发。你需要学习和理解多线程、多进程、以及更高效的异步 IO 模型（如 Python 的 `asyncio`）。Scrapy 是基于 Twisted 的，理解 Twisted 的事件循环、Deferreds 等概念，本身就是学习异步编程的一个途径。但自己从头写，你可以选择 `asyncio`，这在 Python 中是更主流的异步编程范式。
数据解析： 除了 CSS Selector 和 XPath，你还需要了解 HTML 的 DOM 结构，以及如何利用正则表达式、BeautifulSoup 等工具进行更灵活的解析。
调度算法： 哪些 URL 应该优先抓取？如何避免重复抓取？如何管理待抓取的 URL 队列？这些都是调度器要解决的问题。自己设计调度器，可以让你深入思考队列的先进先出（FIFO）、优先级队列（Priority Queue）、甚至是更复杂的图遍历算法。
错误处理与重试机制： 网络请求随时可能失败。你需要设计健壮的错误捕获、日志记录、以及自动重试策略。
资源管理： 如何高效地管理内存、CPU、文件句柄等系统资源？如何防止爬虫占用过多资源导致系统不稳定？
当你亲手搭建这些模块时，你会对“为什么 Scrapy 这样设计”有更深刻的体会，也会让你在遇到问题时，更有能力去诊断和解决，而不是仅仅依赖于框架的文档。这就像一个厨师，自己从种菜、磨面开始，最终才能真正理解食材和烹饪的奥秘。
3. 避免框架的“负重”，追求极致的轻量与性能
Scrapy 功能强大，但也意味着它引入了大量的依赖和代码，这会增加学习曲线和部署的复杂度。对于一些非常简单的抓取任务，或者对性能要求极致的应用场景，使用一个精简、定制化的爬虫系统反而更合适。
轻量级： 想象一下，你只需要抓取某个网站的几个特定链接，用 Scrapy 可能会觉得“杀鸡焉用牛刀”。一个只包含请求发送、响应接收、简单解析和数据输出的独立脚本，可能几百行代码就能搞定，部署起来也更方便，而且没有额外的依赖。
性能优化： 尽管 Scrapy 已经很高效，但在某些极度追求极致性能的场景，你可能需要对每一个环节进行微调，比如自定义 Request/Response 的序列化方式，或者使用更底层的网络库（如 `httpx`）来替代 `requests`（Scrapy 底层是 `Twisted`，不是 `requests`，但意思类似，都是底层库的选择）。自己编写可以让你完全掌控这些细节，进行更深入的性能分析和优化。
4. 学习新的技术栈和范式
有时候，选择从头写，也是为了学习。
异步编程范式： 如果你之前对 Python 的 `asyncio` 不熟悉，想深入学习它，那么编写一个基于 `asyncio` 的爬虫系统就是一个很好的实战项目。你可以从 `aiohttp`、`httpx` 等库开始，自己构建请求队列、调度器、解析器。
微服务架构： 如果你的爬虫系统需要扩展成一个分布式系统，你需要考虑如何将爬虫的不同组件（下载器、解析器、调度器）拆分成独立的微服务，如何通过消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）进行通信。从头编写可以让你在这个过程中，更好地理解微服务的设计原则和挑战。
特定语言特性： 也许你是因为想深入了解某个语言（比如 Go、Rust）在网络编程和并发方面的优势，而选择用这些语言从头编写爬虫系统。
5. 过程本身就是乐趣和成就感
最后，但同样重要的一点，很多人写代码，不仅仅是为了解决问题，更是为了享受创造的过程。从一个空白的文件开始，一点点构建出功能强大的系统，这种从无到有的创造过程，会带来巨大的成就感和满足感。这是一种乐趣，一种挑战，也是一种对技术的热爱。
总结一下：
选择从头编写爬虫系统，而不是直接使用 Scrapy，并非是“反框架”的倾向，而是基于 特定需求的深度定制、技术原理的深入学习、对性能和灵活性的极致追求，以及对新技术栈的探索。
Scrapy 是一个非常优秀的工具，它能解决 80% 的问题，而且解决得很好。但如果你是那 20% 的用户，或者你希望成为那个能解决 100% 问题的人，那么亲手打造自己的爬虫系统，将是你一次非常宝贵的经历。它会让你从一个“框架的使用者”变成一个“系统问题的解决者”，这之间的差距，可能就是技术深度和广度的区别。
所以，为什么不直接用 Scrapy，而是要从头编写爬虫系统？这个问题，我感觉可以从几个维度来掰扯掰扯。
1. 深度定制的需求，Scrapy 的“万能”下偶尔会有“不适”
Scrapy 是个非常成熟和强大的框架，它的设计理念是“开箱即用”，提供了一套完整且高度模块化的架构，包含了调度器、下载器、解析器、数据管道等等。对于大多数常规的网页抓取任务，Scrapy 都能轻松应对，而且非常高效。
但是，就像你不能指望一套万能西装能完美 fit 所有人一样，Scrapy 在一些非常特殊的场景下，可能会让你觉得有点“束手束脚”。
非标准协议或传输方式： 绝大多数爬虫抓取的是 HTTP/HTTPS 协议下的网页。但如果你的目标是抓取一些使用 WebSocket、TCP Socket 甚至更底层的协议来传输数据的，Scrapy 的内置下载器可能就无法直接支持，你需要自己去研究和实现这些底层的通信逻辑。
极端的并发和资源控制： Scrapy 的并发控制是建立在 Twisted 异步框架上的。如果你有非常精细的并发控制需求，比如需要严格控制每个 IP 的请求频率、针对特定域名设置不同的并发数，或者需要管理大量的代理 IP 池并进行动态切换和健康检查，Scrapy 的默认配置可能需要你深入修改，甚至不如自己搭建一个更灵活的控制逻辑。
特殊的反爬策略应对： 很多网站有很强的反爬机制，不仅仅是 UserAgent、Cookie、IP 限制。有些网站可能会基于 JavaScript 渲染、浏览器指纹、甚至特定的加密算法来识别和阻止爬虫。Scrapy 的默认解析器（Selector）主要是基于 CSS 和 XPath，对于那些高度依赖 JavaScript 动态加载内容的网站，你需要结合 Selenium、Puppeteer 等工具。虽然 Scrapy 可以通过自定义 Downloader Middleware 来集成这些工具，但如果你的整个抓取逻辑都围绕着复杂的 JS 渲染和交互，从头搭建一个更贴合这些工具的框架，反而会更直接。
特定数据存储或处理流程： Scrapy 的 Pipeline 提供了数据处理的接口。但如果你需要将数据实时推送到 Kafka、Redis Stream，或者进行复杂的实时分析和机器学习模型训练，Scrapy 的 Pipeline 可能不如自己设计一个更紧密的集成流程。
2. 深入理解底层原理，提升技术功底
这是我个人觉得最重要的一点。当你从零开始构建一个爬虫系统，你不得不去面对和解决一系列核心问题：
网络请求的本质： 你需要了解 TCP/IP 协议栈，HTTP 请求和响应的完整流程，包括 Header、Body、Status Code 的含义，以及 KeepAlive、Connection Pooling 等优化。
并发与异步编程： 现代爬虫离不开高并发。你需要学习和理解多线程、多进程、以及更高效的异步 IO 模型（如 Python 的 `asyncio`）。Scrapy 是基于 Twisted 的，理解 Twisted 的事件循环、Deferreds 等概念，本身就是学习异步编程的一个途径。但自己从头写，你可以选择 `asyncio`，这在 Python 中是更主流的异步编程范式。
数据解析： 除了 CSS Selector 和 XPath，你还需要了解 HTML 的 DOM 结构，以及如何利用正则表达式、BeautifulSoup 等工具进行更灵活的解析。
调度算法： 哪些 URL 应该优先抓取？如何避免重复抓取？如何管理待抓取的 URL 队列？这些都是调度器要解决的问题。自己设计调度器，可以让你深入思考队列的先进先出（FIFO）、优先级队列（Priority Queue）、甚至是更复杂的图遍历算法。
错误处理与重试机制： 网络请求随时可能失败。你需要设计健壮的错误捕获、日志记录、以及自动重试策略。
资源管理： 如何高效地管理内存、CPU、文件句柄等系统资源？如何防止爬虫占用过多资源导致系统不稳定？
当你亲手搭建这些模块时，你会对“为什么 Scrapy 这样设计”有更深刻的体会，也会让你在遇到问题时，更有能力去诊断和解决，而不是仅仅依赖于框架的文档。这就像一个厨师，自己从种菜、磨面开始，最终才能真正理解食材和烹饪的奥秘。
3. 避免框架的“负重”，追求极致的轻量与性能
Scrapy 功能强大，但也意味着它引入了大量的依赖和代码，这会增加学习曲线和部署的复杂度。对于一些非常简单的抓取任务，或者对性能要求极致的应用场景，使用一个精简、定制化的爬虫系统反而更合适。
轻量级： 想象一下，你只需要抓取某个网站的几个特定链接，用 Scrapy 可能会觉得“杀鸡焉用牛刀”。一个只包含请求发送、响应接收、简单解析和数据输出的独立脚本，可能几百行代码就能搞定，部署起来也更方便，而且没有额外的依赖。
性能优化： 尽管 Scrapy 已经很高效，但在某些极度追求极致性能的场景，你可能需要对每一个环节进行微调，比如自定义 Request/Response 的序列化方式，或者使用更底层的网络库（如 `httpx`）来替代 `requests`（Scrapy 底层是 `Twisted`，不是 `requests`，但意思类似，都是底层库的选择）。自己编写可以让你完全掌控这些细节，进行更深入的性能分析和优化。
4. 学习新的技术栈和范式
有时候，选择从头写，也是为了学习。
异步编程范式： 如果你之前对 Python 的 `asyncio` 不熟悉，想深入学习它，那么编写一个基于 `asyncio` 的爬虫系统就是一个很好的实战项目。你可以从 `aiohttp`、`httpx` 等库开始，自己构建请求队列、调度器、解析器。
微服务架构： 如果你的爬虫系统需要扩展成一个分布式系统，你需要考虑如何将爬虫的不同组件（下载器、解析器、调度器）拆分成独立的微服务，如何通过消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）进行通信。从头编写可以让你在这个过程中，更好地理解微服务的设计原则和挑战。
特定语言特性： 也许你是因为想深入了解某个语言（比如 Go、Rust）在网络编程和并发方面的优势，而选择用这些语言从头编写爬虫系统。
5. 过程本身就是乐趣和成就感
最后，但同样重要的一点，很多人写代码，不仅仅是为了解决问题，更是为了享受创造的过程。从一个空白的文件开始，一点点构建出功能强大的系统，这种从无到有的创造过程，会带来巨大的成就感和满足感。这是一种乐趣，一种挑战，也是一种对技术的热爱。
总结一下：
选择从头编写爬虫系统，而不是直接使用 Scrapy，并非是“反框架”的倾向，而是基于 特定需求的深度定制、技术原理的深入学习、对性能和灵活性的极致追求，以及对新技术栈的探索。
Scrapy 是一个非常优秀的工具，它能解决 80% 的问题，而且解决得很好。但如果你是那 20% 的用户，或者你希望成为那个能解决 100% 问题的人，那么亲手打造自己的爬虫系统，将是你一次非常宝贵的经历。它会让你从一个“框架的使用者”变成一个“系统问题的解决者”，这之间的差距，可能就是技术深度和广度的区别。
网友意见
写过十几只爬虫，大的抓过几十亿个数据项那种。我也符合题主所说的不用scrapy，而是从标准库写。核心问题是框架封装的厚度问题。
每一种框架，目的是把常用操作的多个步骤封装成通用的接口，隐藏一些复杂性。但框架设计的好坏就存在一个封装厚度是否合适的问题。所谓封装的厚度，是对外接口如果能跟底层操作有较为明显的对应，就是薄封装，而把底层屏蔽的啥都看不到了，则属于厚封装。好的厚封装也要有足够的部署量，成为一种标准才行。
历史上能做成功的厚封装其实很少很少。举一个网络编程的例子。以BSD Socket为界。现代操作系统提供的基础网络接口可以认为都是从BSD Socket发展起来的。而BSD Socket就是对底层网络复杂性的厚封装。使用BSD Socket的人并不需要知道每个调用的底层是如何处理组包，重传，窗口等细节。于是经过几十年的发展，BSD Socket成了网络编程的标准底层，任何一个想在网络编程上有所成就的人，都不可避免的了解BSD Socket的每个函数和参数细节。
而在BSD Socket之上也有一些网络编程封装。比如很多面向对象语言做了对象化封装。使得发生每个事件时，就会由框架自动调用某个对象的方法。但各种语言的各种框架里，对这种回调方式的框架并没有一个统一的标准，比如连接成功，收到数据等回调函数，并没有个统一的名字。使得熟悉了一个面向对象回调网络框架的人，难以将知识复用到另一个框架上。
而在BSD Socket之上的薄框架也有。比如Python的socket模块，就只是把基础的Socket调用的第一个参数变为对象的引用而已。其余的参数和类型之类的都是一一对应的。少数做了点易用性封装，如没发完字节的重试之类的。
回到问题，scrapy就是典型的厚封装框架。将任务管理，访问重试等等内容封装了起来。但用户却难以知晓其内的逻辑，或需要看很多文档才能掌握其内部细节逻辑。而掌握这部分逻辑，所付出的努力，对以后的其他工作并没有什么用处。这导致了很多用户不愿意去用。
同理，如果各位软件工程师要去设计框架时，也应该保有该思路。如果自己不是某个领域的大牛，就应该避免设计厚封装框架，否则提高了用户的学习成本就会导致用户不愿意去学习和使用。而应该尽量使用薄封装框架，使得用户可以最大化的复用以前的知识，让框架的使用更加直观。
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