Die besten Open-Source-Webcrawler und -Scraper in 4

Kostenlose Softwarebibliotheken, Pakete und SDKs für das Webcrawlen? Oder benötigen Sie einen Web-Scraper?

Hey, wir sind Apify. Sie können Ihre Scraper und Crawler auf der Apify-Plattform erstellen, bereitstellen, teilen und überwachen. Schauen Sie bei uns vorbei.

Wenn Sie die Einschränkungen und Kosten proprietärer Web-Scraping-Tools satt haben oder an einen einzigen Anbieter gebunden sind, bieten Open-Source-Webcrawler und -Scraper eine flexible, anpassbare Alternative.

Aber nicht alle Open-Source-Tools sind gleich.

Bei einigen handelt es sich um vollwertige Bibliotheken, die große Datenextraktionsprojekte bewältigen können, während andere sich durch dynamische Inhalte auszeichnen oder sich ideal für kleinere, leichte Aufgaben eignen. Das richtige Tool hängt von der Komplexität Ihres Projekts, der Art der benötigten Daten und Ihrer bevorzugten Programmiersprache ab.

Die hier behandelten Bibliotheken, Frameworks und SDKs berücksichtigen die unterschiedlichen Bedürfnisse von Entwicklern, sodass Sie ein Tool auswählen können, das Ihren Anforderungen entspricht.

Was sind Open-Source-Webcrawler und Web-Scraper?

Mit Open-Source-Webcrawlern und -Scrapern können Sie Code an Ihre Bedürfnisse anpassen, ohne dass Lizenzkosten oder Einschränkungen anfallen. Crawler sammeln umfassende Daten, während Scraper auf spezifische Informationen abzielen. Open-Source-Lösungen wie die folgenden bieten von der Community vorangetriebene Verbesserungen, Flexibilität und Skalierbarkeit – ohne Anbieterbindung.

Die 11 besten Open-Source-Webcrawler und -Scraper im Jahr 2024

1. Crawlee

Sprache: Node.js, Python | GitHub: 15,4K Sterne | Link

Crawlee ist eine vollständige Web-Scraping- und Browser-Automatisierungsbibliothek, die für die schnelle und effiziente Erstellung zuverlässiger Crawler entwickelt wurde. Dank der integrierten Antiblockierfunktionen sehen Ihre Bots wie echte menschliche Benutzer aus und verringern so die Wahrscheinlichkeit, blockiert zu werden.

Crawleee ist sowohl in Node.js als auch in Python verfügbar und bietet eine einheitliche Schnittstelle, die HTTP und Headless-Browser-Crawling unterstützt, wodurch es vielseitig für verschiedene Scraping-Aufgaben geeignet ist. Es lässt sich in Bibliotheken wie Cheerio und Beautiful Soup für effizientes HTML-Parsing und Headless-Browser wie Puppeteer und Playwright für JavaScript-Rendering integrieren.

Die Bibliothek zeichnet sich durch Skalierbarkeit aus, verwaltet die Parallelität automatisch basierend auf Systemressourcen, rotiert Proxys zur Steigerung der Effizienz und verwendet menschenähnliche Browser-Fingerabdrücke, um eine Erkennung zu vermeiden. Crawlee gewährleistet außerdem eine robuste Datenverarbeitung durch dauerhafte URL-Warteschlangen und steckbaren Speicher für Daten und Dateien.

Schauen Sie sich Crawlee an

Vorteile:

• Einfacher Wechsel zwischen einfacher HTTP-Anfrage-/Antwortverarbeitung und komplexen JavaScript-lastigen Seiten durch Änderung nur weniger Codezeilen.
• Eingebaute ausgefeilte Antiblockierfunktionen wie Proxy-Rotation und Erzeugung menschenähnlicher Fingerabdrücke.
• Die Integration von Tools für allgemeine Aufgaben wie Linkextraktion, unendliches Scrollen und Blockieren unerwünschter Assets sowie die Unterstützung von Cheerio und JSDOM bieten ein umfassendes Scraping-Toolkit direkt nach dem Auspacken.

Nachteile:

• Sein umfassender Funktionsumfang und die Anforderung, HTTP und browserbasiertes Scraping zu verstehen, können eine steile Lernkurve mit sich bringen.

? Crawlee-Web-Scraping-Tutorial für Node.js

Beste für: Crawlee ist ideal für Entwickler und Teams, die einfache und komplexe Web-Scraping- und Automatisierungsaufgaben in JavaScript/TypeScript und Python verwalten möchten. Es ist besonders effektiv für das Scraping von Webanwendungen, die statische und dynamische Seiten kombinieren, da es einen einfachen Wechsel zwischen verschiedenen Crawlertypen ermöglicht, um jedes Szenario zu bewältigen.

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2. Scrapy

Sprache:Python | GitHub: 52,9.000 Sterne | Link

Scrapy ist eines der umfassendsten und beliebtesten Web-Scraping-Frameworks im Python-Ökosystem. Es ist mit Twisted geschrieben, einem ereignisgesteuerten Netzwerk-Framework, das Scrapy asynchrone Funktionen bietet.

Als umfassendes Web-Crawling-Framework, das speziell für die Datenextraktion entwickelt wurde, bietet Scrapy integrierte Unterstützung für die Bearbeitung von Anfragen, die Verarbeitung von Antworten und den Export von Daten in mehreren Formaten, einschließlich CSV, JSON und XML.

Der größte Nachteil besteht darin, dass dynamische Websites nicht nativ verarbeitet werden können. Sie können Scrapy jedoch mit einem Browser-Automatisierungstool wie Playwright oder Selenium konfigurieren, um diese Funktionen freizuschalten.

? Erfahren Sie mehr über die Verwendung von Scrapy für Web Scraping

Vorteile:

• Erhebliche Leistungssteigerung aufgrund der asynchronen Natur.
• Speziell für Web Scraping entwickelt und bietet eine solide Grundlage für solche Aufgaben.
• Die erweiterbare Middleware-Architektur erleichtert die Anpassung der Funktionen von Scrapy an verschiedene Scraping-Szenarien.
• Unterstützt von einer etablierten Community mit einer Fülle an online verfügbaren Ressourcen.

Nachteile:

• Steile Lernkurve, die für weniger erfahrene Web-Scraping-Entwickler eine Herausforderung sein kann.
• Es fehlt die Möglichkeit, von JavaScript generierte Inhalte nativ zu verarbeiten, was die Integration mit Tools wie Selenium oder Playwright erfordert, um dynamische Seiten zu scannen.
• Aufwändiger als nötig für einfache und kleine Schabeaufgaben.

Beste für: Scrapy eignet sich ideal für Entwickler, Datenwissenschaftler und Forscher, die groß angelegte Web-Scraping-Projekte in Angriff nehmen und eine zuverlässige und skalierbare Lösung zum Extrahieren und Verarbeiten großer Datenmengen benötigen.

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3.Mechanische Suppe

Sprache:Python | GitHub: 4,7K Sterne | Link

MechanicalSoup ist eine Python-Bibliothek zur Automatisierung von Website-Interaktionen. Es bietet eine einfache API für den Zugriff auf und die Interaktion mit HTML-Inhalten, ähnlich der Interaktion mit Webseiten über einen Webbrowser, jedoch programmgesteuert. MechanicalSoup kombiniert im Wesentlichen die besten Funktionen von Bibliotheken wie Requests für HTTP-Anfragen und Beautiful Soup für die HTML-Analyse.

Jetzt fragen Sie sich vielleicht, wann Sie MechanicalSoup anstelle der herkömmlichen Kombination von BS4-Anfragen verwenden sollten. MechanicalSoup bietet einige besondere Funktionen, die besonders für bestimmte Web-Scraping-Aufgaben nützlich sind. Dazu gehören das Senden von Formularen, die Handhabung der Anmeldeauthentifizierung, das Navigieren durch Seiten und das Extrahieren von Daten aus HTML.

MechanicalSoup macht es möglich, indem es in Python ein StatefulBrowser-Objekt erstellt, das Cookies und Sitzungsdaten speichern und andere Aspekte einer Browsersitzung verarbeiten kann.

MechanicalSoup bietet zwar einige browserähnliche Funktionen, die Sie von einem Browser-Automatisierungstool wie Selenium erwarten würden, jedoch ohne den Start eines tatsächlichen Browsers. Dieser Ansatz hat seine Vorteile, bringt aber auch bestimmte Einschränkungen mit sich, die wir als Nächstes untersuchen:

Vorteile:

• Gute Wahl für einfache Automatisierungsaufgaben wie das Ausfüllen von Formularen und das Scrapen von Daten von Seiten, die kein JavaScript-Rendering erfordern.
• Leichtes Tool, das über Anfragen ohne grafische Browseroberfläche mit Webseiten interagiert. Dies macht es schneller und beansprucht die Systemressourcen weniger.
• Integriert Beautiful Soup direkt und bietet alle Vorteile, die Sie von BS4 erwarten würden, sowie einige zusätzliche Funktionen.

Nachteile:

• Im Gegensatz zu echten Browser-Automatisierungstools wie Playwright und Selenium kann MechanicalSoup kein JavaScript ausführen. Viele moderne Websites erfordern JavaScript für das dynamische Laden von Inhalten und Benutzerinteraktionen, was MechanicalSoup nicht bewältigen kann.
• Im Gegensatz zu Selenium und Playwright unterstützt MechanicalSoup keine erweiterten Browserinteraktionen wie das Bewegen der Maus, Ziehen und Ablegen oder Tastaturaktionen, die möglicherweise erforderlich sind, um Daten von komplexeren Websites abzurufen.

Beste für: MechanicalSoup ist eine effizientere und leichtere Option für grundlegendere Scraping-Aufgaben, insbesondere für statische Websites und solche mit unkomplizierten Interaktionen und Navigation.

? Erfahren Sie mehr über MechanicalSoup

4. Knoten-Crawler

Sprache: Node.js | GitHub: 6,7K Sterne | Link

Node Crawler, oft als „Crawler“ bezeichnet, ist eine beliebte Web-Crawling-Bibliothek für Node.js. Im Kern nutzt Crawler Cheerio als Standardparser, kann aber bei Bedarf auch für die Verwendung von JSDOM konfiguriert werden. Die Bibliothek bietet eine breite Palette an Anpassungsoptionen, einschließlich einer robusten Warteschlangenverwaltung, die es Ihnen ermöglicht, URLs zum Crawlen in die Warteschlange zu stellen, während gleichzeitig Parallelität, Ratenbegrenzung und Wiederholungsversuche verwaltet werden.

Vorteile:

• Node Crawler basiert auf Node.js und zeichnet sich durch die effiziente Bearbeitung mehrerer gleichzeitiger Webanfragen aus, was ihn ideal für Web-Scraping und Crawling mit hohem Volumen macht.
• Wird direkt in Cheerio integriert (eine schnelle, flexible und schlanke Implementierung des Kern-jQuery, die speziell für den Server entwickelt wurde), wodurch der Prozess der HTML-Analyse und Datenextraktion vereinfacht wird.
• Bietet umfangreiche Optionen zur Anpassung, von User-Agent-Strings bis hin zu Anforderungsintervallen, wodurch es für eine Vielzahl von Web-Crawling-Szenarien geeignet ist.
• Einfach einzurichten und zu verwenden, auch für diejenigen, die neu bei Node.js oder Web Scraping sind.

Nachteile:

• Kann JavaScript nicht nativ rendern. Für dynamische JavaScript-lastige Websites müssen Sie es mit etwas wie Puppeteer oder einem Headless-Browser integrieren.
• Während Node Crawler viele Aufgaben vereinfacht, kann das asynchrone Modell und die ereignisgesteuerte Architektur von Node.js eine Lernkurve für diejenigen darstellen, die mit solchen Mustern nicht vertraut sind.

Am besten geeignet für: Node Crawler ist eine großartige Wahl für Entwickler, die mit dem Node.js-Ökosystem vertraut sind und umfangreiche oder schnelle Web-Scraping-Aufgaben bewältigen müssen. Es bietet eine flexible Lösung für das Web-Crawling, die die Stärken der asynchronen Funktionen von Node.js nutzt.

? Verwandt: Web-Scraping mit Node.js-Anleitung

5. Selen

Sprache:Mehrsprachig | GitHub: 30,6K Sterne | Link

Selenium ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework zur Automatisierung von Webbrowsern. Es ermöglicht Entwicklern, Skripte in verschiedenen Programmiersprachen zu schreiben, um Browseraktionen zu steuern. Dadurch eignet es sich zum Crawlen und Scrapen dynamischer Inhalte. Selenium bietet eine umfangreiche API, die mehrere Browser und Plattformen unterstützt, sodass Sie Benutzerinteraktionen wie das Klicken auf Schaltflächen, das Ausfüllen von Formularen und das Navigieren zwischen Seiten simulieren können. Seine Fähigkeit, mit JavaScript-lastigen Websites umzugehen, macht es besonders wertvoll für das Scraping moderner Webanwendungen.

Vorteile:

• Browserübergreifende Unterstützung: Funktioniert mit allen gängigen Browsern (Chrome, Firefox, Safari usw.) und ermöglicht umfangreiche Tests und Scraping.
• Dynamische Inhaltsverarbeitung: Kann mit JavaScript-gerenderten Inhalten interagieren und ist somit effektiv für moderne Webanwendungen.
• Reichhaltige Community und Ressourcen: Ein großes Ökosystem von Tools und Bibliotheken, die seine Fähigkeiten erweitern.

Nachteile:

• Ressourcenintensiv: Das Ausführen eines vollständigen Browsers kann im Vergleich zu Headless-Lösungen erhebliche Systemressourcen verbrauchen.
• Steilere Lernkurve: Erfordert Verständnis der Browser-Automatisierungskonzepte und kann eine komplexe Einrichtung für erweiterte Funktionen erfordern.

Beste für: Selenium ist ideal für Entwickler und Tester, die Webanwendungen automatisieren oder Daten von Websites extrahieren müssen, die stark auf JavaScript angewiesen sind. Aufgrund seiner Vielseitigkeit eignet es sich sowohl für Test- als auch für Datenextraktionsaufgaben.

? Verwandt: So führen Sie Web Scraping mit Selenium in Python durch

6. Heritrix

Sprache: Java | GitHub: 2,8K Sterne | Link

Heritrix ist eine Open-Source-Webcrawler-Software, die vom Internet Archive entwickelt wurde. Es wird hauptsächlich für die Webarchivierung verwendet – das Sammeln von Informationen aus dem Web, um eine digitale Bibliothek aufzubauen und die Erhaltungsbemühungen des Internetarchivs zu unterstützen.

Vorteile:

• Optimiert für groß angelegte Webarchivierung, wodurch es sich ideal für Institutionen wie Bibliotheken und Archive eignet, die digitale Inhalte systematisch aufbewahren müssen.
• Detaillierte Konfigurationsoptionen, mit denen Benutzer das Crawling-Verhalten umfassend anpassen können, einschließlich der Entscheidung, welche URLs gecrawlt werden sollen, wie sie behandelt werden und wie die gesammelten Daten verwaltet werden sollen.
• Kann große Datenmengen verarbeiten, was für die Archivierung wichtiger Webteile unerlässlich ist.

Nachteile:

• Da es in Java geschrieben ist, erfordert die Ausführung von Heritrix möglicherweise größere Systemressourcen als einfachere, skriptbasierte Crawler und kann die Benutzerfreundlichkeit für diejenigen einschränken, die mit Java nicht vertraut sind.
• Optimiert für die Erfassung und Speicherung von Webinhalten, anstatt Daten für die sofortige Analyse oder Verwendung zu extrahieren.
• Rendert kein JavaScript, was bedeutet, dass keine Inhalte von Websites erfasst werden können, die für die dynamische Inhaltsgenerierung stark auf JavaScript angewiesen sind.

Am besten geeignet für: Heritrix eignet sich am besten für Organisationen und Projekte, die darauf abzielen, digitale Inhalte in großem Umfang zu archivieren und zu bewahren, wie z. B. Bibliotheken, Archive und andere Institutionen des kulturellen Erbes. Aufgrund seiner speziellen Beschaffenheit ist es ein ausgezeichnetes Werkzeug für seinen beabsichtigten Zweck, aber für allgemeinere Web-Scraping-Anforderungen weniger anpassbar.

7. Apache Nutch

Sprache: Java | GitHub: 2,9K Sterne | Link

Apache Nutch ist ein erweiterbarer Open-Source-Webcrawler, der häufig in Bereichen wie der Datenanalyse eingesetzt wird. Es kann Inhalte über Protokolle wie HTTPS, HTTP oder FTP abrufen und Textinformationen aus Dokumentformaten wie HTML, PDF, RSS und ATOM extrahieren.

Vorteile:

• Sehr zuverlässig für kontinuierliche, umfangreiche Crawling-Vorgänge, da es ausgereift ist und sich auf Crawling auf Unternehmensebene konzentriert.
• Als Teil des Apache-Projekts profitiert Nutch von starker Community-Unterstützung, kontinuierlichen Updates und Verbesserungen.
• Nahtlose Integration mit Apache Solr und anderen Lucene-basierten Suchtechnologien, was es zu einem robusten Rückgrat für den Aufbau von Suchmaschinen macht.
• Durch die Nutzung von Hadoop kann Nutch große Datenmengen effizient verarbeiten, was für die Verarbeitung des Webs in großem Maßstab von entscheidender Bedeutung ist.

Nachteile:

• Nutch einzurichten und in Hadoop zu integrieren kann komplex und entmutigend sein, insbesondere für diejenigen, die mit diesen Technologien noch nicht vertraut sind.
• Zu kompliziert für einfache oder kleine Crawling-Aufgaben, wohingegen leichtere, unkompliziertere Werkzeuge effektiver sein könnten.
• Da Nutch in Java geschrieben ist, erfordert es eine Java-Umgebung, die möglicherweise nicht ideal für Umgebungen ist, die sich auf andere Technologien konzentrieren.

Beste für: Apache Nutch ist ideal für Organisationen, die große Suchmaschinen erstellen oder große Mengen an Webdaten sammeln und verarbeiten. Seine Fähigkeiten sind besonders nützlich in Szenarien, in denen Skalierbarkeit, Robustheit und Integration mit Suchtechnologien auf Unternehmensebene erforderlich sind.

8.Webmagie

Sprache: Java | GitHub: 11,4K Sterne | Link

Webmagic ist ein Open-Source-, einfaches und flexibles Java-Framework für Web-Scraping. Im Gegensatz zu groß angelegten Daten-Crawling-Frameworks wie Apache Nutch ist WebMagic für spezifischere, gezieltere Scraping-Aufgaben konzipiert und eignet sich daher für Einzel- und Unternehmensbenutzer, die Daten aus verschiedenen Webquellen effizient extrahieren müssen.

Vorteile:

• Einfacher einzurichten und zu verwenden als komplexere Systeme wie Apache Nutch, für eine breitere Webindizierung konzipiert und erfordert mehr Einrichtung.
• Konzipiert, um effizient für kleine bis mittlere Scraping-Aufgaben zu sein und ausreichend Leistung ohne den Mehraufwand größerer Frameworks bereitzustellen.
• Bei Projekten, die sich bereits im Java-Ökosystem befinden, kann die Integration von WebMagic nahtloser sein als die Integration eines Tools aus einer anderen Sprache oder Plattform.

Nachteile:

• Da es auf Java basiert, ist es möglicherweise nicht für Entwickler interessant, die mit anderen Programmiersprachen arbeiten und Bibliotheken bevorzugen, die in den von ihnen gewählten Sprachen verfügbar sind.
• WebMagic verarbeitet JavaScript nicht nativ. Für dynamische Inhalte, die von JavaScript geladen werden, müssen Sie möglicherweise eine Integration mit Headless-Browsern durchführen, was die Einrichtung erschweren kann.
• Obwohl es über eine gute Dokumentation verfügt, ist die Community rund um WebMagic möglicherweise nicht so groß oder aktiv wie die Community rund um populärere Frameworks wie Scrapy, was möglicherweise Auswirkungen auf die zukünftige Verfügbarkeit von Erweiterungen und Support von Drittanbietern hat.

Beste für: WebMagic ist eine geeignete Wahl für Entwickler, die ein unkompliziertes, flexibles Java-basiertes Web-Scraping-Framework suchen, das Benutzerfreundlichkeit mit ausreichend Leistung für die meisten Web-Scraping-Aufgaben vereint. Dies ist besonders für Benutzer im Java-Ökosystem von Vorteil, die ein Tool benötigen, das sich reibungslos in größere Java-Anwendungen integrieren lässt.

9. Nokogiri

Sprache: Ruby | GitHub: 6,1K Sterne | Link

Nokogiri eignet sich wie Beautiful Soup auch hervorragend zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten über die Programmiersprache Ruby. Nokogiri basiert auf nativen Parsern wie libxml2, libxml2, libgumbo und xerces. Wenn Sie ein XML-Dokument mit Ruby programmgesteuert lesen oder bearbeiten möchten, ist Nokogiri die richtige Wahl.

Vorteile:

• Aufgrund der zugrunde liegenden Implementierung in C (libxml2 und libxslt) ist Nokogiri extrem schnell, insbesondere im Vergleich zu reinen Ruby-Bibliotheken.
• Kann sowohl HTML als auch XML mit gleicher Kompetenz verarbeiten und eignet sich daher für eine Vielzahl von Aufgaben, vom Web-Scraping bis zum Parsen von RSS-Feeds.
• Einfache und intuitive API zur Durchführung komplexer Parsing- und Abfrageaufgaben.
• Eine starke, gut gepflegte Community sorgt für regelmäßige Updates und guten Support durch Foren und Dokumentation.

Nachteile:

• Speziell für Ruby, das möglicherweise nicht für diejenigen geeignet ist, die in anderen Programmierumgebungen arbeiten.
• Die Installation kann aufgrund der Abhängigkeiten von nativen C-Bibliotheken manchmal problematisch sein.
• Kann hinsichtlich der Speicherauslastung relativ hoch sein, insbesondere beim Umgang mit großen Dokumenten.

Beste für: Nokogiri eignet sich besonders gut für Entwickler, die bereits im Ruby-Ökosystem arbeiten und ein robustes, effizientes Tool zum Parsen und Bearbeiten von HTML- und XML-Daten benötigen. Seine Geschwindigkeit, Flexibilität und sein Ruby-natives Design machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für eine Vielzahl von Web-Datenextraktions- und -transformationsaufgaben.

10. Crawler4j

Sprache: Java | GitHub: 4,5K Sterne | Link

Crawler4j ist eine Open-Source-Webcrawler-Bibliothek für Java, die eine einfache und praktische API für die Implementierung von Multithread-Webcrawlern bereitstellt. Sein Design konzentriert sich auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit und bietet gleichzeitig wesentliche Funktionen, die für effektives Web-Crawling erforderlich sind.

Vorteile:

• API ist auf Einfachheit ausgelegt, sodass Entwickler mit minimalem Setup und minimaler Konfiguration loslegen können.
• Die Multithread-Fähigkeit ermöglicht die effiziente Abwicklung groß angelegter Crawls, wodurch die größtmöglichen Rechenressourcen zur Verfügung stehen.
• Bietet Hooks und Konfigurationen, die für komplexere Crawling-Szenarien angepasst werden können.

Nachteile:

• JavaScript wird nicht nativ verarbeitet.
• Nicht-Java-Entwickler finden es möglicherweise weniger attraktiv, da es eine Integration in Java-Anwendungen erfordert, die möglicherweise nicht für Projekte geeignet sind, die in anderen Programmiersprachen entwickelt wurden.
• Obwohl es für einfache Web-Crawling-Aufgaben geeignet ist, erfordert die Handhabung komplexerer Anforderungen oder neuerer Web-Technologien möglicherweise zusätzliche Tools oder eine benutzerdefinierte Entwicklung.
• Im Vergleich zu weiter verbreiteten Frameworks wie Scrapy (Python) oder Nutch (auch Java) ist die Community rund um Crawler4j möglicherweise kleiner, was sich auf die zukünftige Verfügbarkeit von Ressourcen, Erweiterungen und Support von Drittanbietern auswirkt.

Beste für: Crawler4j ist eine gute Wahl für Java-Entwickler, die ein unkompliziertes, effizientes Tool für das Web-Crawling benötigen, das sich leicht in Java-Anwendungen integrieren lässt. Aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Leistungsfähigkeit eignet es sich für eine Vielzahl von Crawling-Aufgaben, insbesondere dort, wo keine groß angelegten Vorgänge erforderlich sind.

11. Katana

Sprache: Gehe zu | GitHub: 11,1k | Link

Katana ist ein Web-Scraping-Framework, das auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgerichtet ist. Es wurde von Project Discovery entwickelt und soll die Datenerfassung von Websites erleichtern und gleichzeitig leistungsstarke Funktionen bieten, die auf Sicherheitsexperten und Entwickler zugeschnitten sind. Mit Katana können Sie mithilfe eines einfachen Konfigurationsformats benutzerdefinierte Scraping-Workflows erstellen. Es unterstützt verschiedene Ausgabeformate und lässt sich problemlos in andere Tools im Sicherheitsökosystem integrieren, was es zu einer vielseitigen Wahl für Web-Crawling- und Scraping-Aufgaben macht.

Vorteile:

• Hohe Leistung: Mit Blick auf Effizienz entwickelt, ermöglicht eine schnelle Datenerfassung aus mehreren Quellen.
• Erweiterbare Architektur: Lässt sich problemlos in andere Tools und Bibliotheken integrieren und erweitert so deren Funktionalität.
• Sicherheitsorientierte Funktionen:Umfasst Funktionen, die speziell auf die Bedürfnisse von Sicherheitsforschern und Penetrationstestern zugeschnitten sind.

Nachteile:

• Eingeschränkte Community-Unterstützung: Da es sich um ein neueres Tool handelt, verfügt es nicht über so umfangreiche Ressourcen oder Community-Engagement wie etabliertere Frameworks.
• Fokus auf Nischen-Anwendungsfälle:In erster Linie für Sicherheitsexperten konzipiert, was seine Attraktivität für allgemeine Web-Scraping-Aufgaben einschränken kann.

Am besten geeignet für: Katana eignet sich am besten für Sicherheitsexperten und Entwickler, die ein schnelles, effizientes Framework suchen, das auf Web-Scraping-Anforderungen im Bereich Cybersicherheit zugeschnitten ist. Seine Integrationsfähigkeiten machen es besonders nützlich in Sicherheitstestszenarien, in denen eine Datenextraktion erforderlich ist.

All-in-One-Crawling- und Scraping-Lösung: Apify

Apify ist eine Full-Stack-Web-Scraping- und Browser-Automatisierungsplattform zum Erstellen von Crawlern und Scrapern in jeder Programmiersprache. Es bietet Infrastruktur für erfolgreiches Scraping im großen Maßstab: Speicher, Integrationen, Planung, Proxys und mehr.

Egal welche Bibliothek Sie also für Ihre Scraping-Skripte verwenden möchten, Sie können sie in der Cloud bereitstellen und von allen Funktionen profitieren, die die Apify-Plattform zu bieten hat.

Apify hostet außerdem eine Bibliothek vorgefertigter Datenextraktions- und Automatisierungstools (Actors), die von anderen Entwicklern erstellt wurden und die Sie für Ihren Anwendungsfall anpassen können. Das bedeutet, dass Sie nicht alles von Grund auf neu erstellen müssen.

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie besten Open-Source-Webcrawler und -Scraper in 4. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!