Python爬虫使用框架的原因主要包括：
提高效率：
框架如Scrapy提供了异步处理机制，可以同时处理多个请求，从而加速爬取过程。
简化开发：
框架通常提供了一套完整的爬虫解决方案，包括数据提取、处理和存储等功能，开发者可以专注于业务逻辑，减少重复编码。
可扩展性：
框架具有良好的扩展性，允许开发者根据需求添加自定义功能或插件。
社区支持：
流行的框架如Scrapy拥有活跃的社区和丰富的文档资源，便于学习和解决问题。
管理方便：
对于大型爬虫项目，框架提供了项目管理和任务调度功能，有助于组织复杂的爬虫任务。
支持多种数据存储：
框架支持将爬取到的数据存储为多种格式，如CSV、JSON、XML等，方便后续处理和分析。
应对复杂页面：
对于结构复杂或动态渲染的页面，框架如Scrapy配合Selenium等工具可以提供更好的支持。
分布式爬取：
某些框架如Cola支持分布式爬取，可以将任务分配到多台机器上，提高爬取效率。
可视化爬取：
框架如Portia提供了可视化爬虫工具，允许非专业开发者也能进行爬虫开发。
应对反爬虫机制：
使用框架如Scrapy结合高匿IP服务，可以避免被目标网站封禁。
选择合适的框架取决于爬虫的具体需求，包括爬取目标、数据量大小、是否需要处理JavaScript渲染的页面等因素。