一、性能与效率问题
-
启动速度慢 Selenium需要启动完整的浏览器实例（如Chrome或Firefox），这一过程通常需要数秒甚至更久，而传统爬虫框架（如Scrapy或Requests）通过直接发送HTTP请求，可以在毫秒级完成数据获取。
-
动态渲染的额外开销 虽然Selenium能执行JavaScript以渲染动态内容，但这也意味着需要加载大量无关资源（如CSS、图片、广告脚本），导致网络流量和解析时间大幅增加。
二、资源消耗与扩展性差
-
高内存与CPU占用 每个Selenium实例都会占用数百MB内存，若需同时运行多个爬虫，服务器资源可能迅速耗尽，尤其在大规模数据采集场景下几乎不可行。
-
难以分布式部署 Selenium依赖于本地浏览器进程，无法像Scrapy-Redis等框架通过分布式架构高效扩展任务，导致爬取效率受限于单机性能。
三、易被反爬机制识别
-
特征暴露风险 Selenium控制的浏览器会暴露数十个可检测特征（如WebDriver属性、浏览器指纹异常），即使是无头模式（Headless）也会被网站轻松识别为自动化工具。例如，淘宝等平台能直接识别Selenium发起的登录请求。
-
应对反爬成本高 若需绕过检测，需额外处理如修改浏览器参数、注入脚本或模拟用户行为，这些操作复杂且维护成本高，远不如直接分析API接口高效。
四、适用场景有限
-
仅适合特定需求 Selenium的优势在于处理需要用户交互（如点击、滚动）或依赖浏览器环境生成的参数（如动态加密令牌）。但这类需求通常可通过逆向工程或直接调用API替代，无需长期依赖浏览器模拟。
-
替代工具更优 对于动态内容渲染，现代工具（如Playwright、Puppeteer）或混合框架（如DrissionPage）在性能和隐蔽性上表现更好，而传统爬虫框架（Scrapy）结合Headless浏览器插件也能高效处理动态页面。
五、维护与学习成本
-
版本兼容性问题 Selenium需与浏览器驱动版本严格匹配，例如Chrome升级后可能导致WebDriver失效，增加维护复杂度。
-
学习曲线陡峭 相比Requests或Scrapy，Selenium涉及浏览器调试、元素定位、异步加载处理等复杂操作，对新手不友好。
总结：何时使用Selenium？
尽管存在诸多缺点，Selenium仍适用于以下场景：
-
短期任务 ：如获取动态生成的Cookie或加密参数（如视频网站的ckey）。
-
小规模测试 ：快速验证页面渲染效果或模拟简单交互。
-
无法逆向的复杂网站 ：当其他方法无法绕过反爬机制时，作为最后手段。