Hey there! 针对你爬取企业网站（制造商、供应商、经销商这类）的需求，我来分享下当前靠谱的方案、工具选择，还有实战中踩过的坑和实用技巧～

一、工具选择：requests+BeautifulSoup vs Playwright？ #

这俩没有绝对的「最好」，完全看你的目标网站特性来选：

1. 优先用 requests + BeautifulSoup 的场景 #

如果你的目标大部分是静态页面——比如公司介绍、联系方式直接嵌在HTML源码里，没有需要点击/下拉才加载的动态内容，那这个组合绝对是首选：

• 优势：轻量、速度快、学习成本低，不需要启动完整浏览器，资源占用极小。
• 简单示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
import time

# 伪装成真实浏览器请求头
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36"
}

# 随机延迟，避免触发反爬
time.sleep(random.uniform(1, 3))

# 请求目标页面
response = requests.get("https://example-manufacturer.com/about", headers=headers)
response.encoding = response.apparent_encoding

# 解析提取结构化信息
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
company_name = soup.find("h1", class_="brand-title").get_text(strip=True)
contact_addr = soup.find("div", class_="address-block").get_text(strip=True)

print(f"企业名称：{company_name}")
print(f"联系地址：{contact_addr}")

2. 直接上 Playwright 的场景 #

如果你的目标网站大量用了动态渲染（比如React/Vue框架，内容靠JS异步加载），或者需要模拟登录、点击翻页、展开详情等交互，那Playwright（或Puppeteer、Selenium）会更靠谱：

• 优势：模拟真实浏览器的完整行为，能处理几乎所有动态内容，还能轻松应对需要用户交互的场景。
• 简单示例：

from playwright.sync_api import sync_playwright
import random
import time

with sync_playwright() as p:
    # 启动无头浏览器（要可视化就去掉headless=True）
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36")
    
    # 随机延迟
    time.sleep(random.uniform(1, 3))
    
    page.goto("https://example-supplier.com/products")
    
    # 模拟点击「加载更多」按钮
    page.click("button#load-more")
    
    # 等待元素加载完成再提取
    page.wait_for_selector("div.product-item")
    
    # 提取企业主营产品
    product_list = page.locator("div.product-item > h3").all_text_contents()
    
    print(f"主营产品：{', '.join(product_list)}")
    
    browser.close()

快速决策小技巧 #

先拿3-5个目标网站做小测试：

• 如果80%以上是静态页面，先从requests+BeautifulSoup入手，遇到动态页面再补Playwright模块；
• 如果一半以上是动态/需要交互，直接用Playwright，省得后期重构代码。

二、通用爬取技巧，让你的爬虫更稳定 #

• 先查 robots.txt：访问目标网站的/robots.txt（比如https://example.com/robots.txt），看看哪些页面被禁止爬取，尽量遵守规则，避免法律风险。
• 动态更换请求头：不要一直用同一个User-Agent，定期更换不同浏览器的标识，还可以加Referer字段模拟从搜索引擎跳转的真实请求。
• 失败重试机制：用tenacity库实现失败自动重试，比如请求超时、返回4xx/5xx状态码时重试3次，每次间隔翻倍：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def fetch_page(url):
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    return response

• 代理IP池加持：如果要爬几十上百个网站，很容易被封IP，用付费代理池（稳定性更高），每次请求随机选一个代理IP。
• 结构化存储数据：把爬取的信息存成JSON、CSV，或者导入SQLite/MySQL数据库，方便后续筛选分析，比如用pandas导出CSV：

import pandas as pd

data = [{"企业名称": company_name, "联系地址": contact_addr, "主营产品": product_list}]
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("enterprise_info.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

三、常见坑要避开，少走弯路 #

• 别死磕静态解析：很多企业网站的联系方式、产品列表是AJAX加载的，用requests拿不到内容，这时候别浪费时间找接口，直接上浏览器自动化工具。
• 不要一次性爬太多：别刚启动爬虫就一次性发100个请求，很容易触发反爬机制（比如验证码、IP封禁），循序渐进，慢慢增加请求量。
• 忽略浏览器指纹检测：有些网站会检测WebGL、Canvas等浏览器指纹，用Playwright时可以加载stealth.min.js脚本隐藏自动化痕迹，避免被识别为爬虫。
• 不做异常处理：网络波动、页面结构变化、IP被封都是常事，一定要加try-except块捕获异常，比如：

try:
    response = fetch_page(url)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求 {url} 失败：{e}")
    # 可以在这里记录日志，或者跳过该网站

• 违反网站服务条款：有些企业网站明确禁止爬取商业数据，爬之前仔细看一下服务条款，避免法律纠纷。

最后提醒一句：爬取企业信息时，一定要以合规为前提，不要爬取用户隐私、敏感商业数据哦！如果遇到特别棘手的反爬网站，也可以针对性分析AJAX接口、破解简单JS混淆，但前提是合法合规～