4 つの最高のオープンソース Web クローラーとスクレイパー

Web クローリング用の無料ソフトウェア ライブラリ、パッケージ、SDK はありますか?それとも必要なのは Web スクレイパーですか?

こんにちは、私たちは Apify です。 Apify プラットフォーム上でスクレイパーとクローラーを構築、デプロイ、共有、監視できます。ぜひチェックしてください。

独自の Web スクレイピング ツールの制限とコスト、または単一ベンダーに縛られることにうんざりしている場合は、オープンソースの Web クローラーとスクレイパーが柔軟でカスタマイズ可能な代替手段を提供します。

しかし、すべてのオープンソース ツールが同じというわけではありません。

大規模なデータ抽出プロジェクトを処理できる本格的なライブラリもあれば、動的コンテンツに優れたり、小規模で軽量なタスクに最適なライブラリもあります。適切なツールは、プロジェクトの複雑さ、必要なデータの種類、好みのプログラミング言語によって異なります。

ここで説明するライブラリ、フレームワーク、SDK は開発者の多様なニーズを考慮しているため、要件を満たすツールを選択できます。

オープンソースの Web クローラーと Web スクレイパーとは何ですか?

オープンソースの Web クローラーとスクレイパーを使用すると、ライセンスや制限を支払うことなく、コードをニーズに合わせて調整できます。クローラーは広範なデータを収集しますが、スクレイパーは特定の情報を対象とします。以下のようなオープンソース ソリューションは、コミュニティ主導の改善、柔軟性、拡張性を提供し、ベンダー ロックインから解放されます。

2024 年のオープンソース Web クローラーおよびスクレイパー トップ 11

1. クローリー

言語: Node.js、Python | GitHub: 15.4K スター |リンク

Crawlee は、信頼できるクローラーを迅速かつ効率的に構築するために設計された完全な Web スクレイピングおよびブラウザー自動化ライブラリです。組み込みのアンチブロッキング機能により、ボットが実際の人間のユーザーのように見えるため、ブロックされる可能性が低くなります。

Node.js と Python の両方で利用できる Crawlee は、HTTP とヘッドレス ブラウザ クロールをサポートする統合インターフェイスを提供し、さまざまなスクレイピング タスクに多用途に使用できます。効率的な HTML 解析のために Cheerio や Beautiful Soup などのライブラリと統合され、JavaScript レンダリングのために Puppeteer や Playwright などのヘッドレス ブラウザと統合されています。

このライブラリはスケーラビリティに優れており、システム リソースに基づいて同時実行を自動的に管理し、プロキシをローテーションして効率を高め、検出を回避するために人間のようなブラウザ フィンガープリントを採用しています。また、Crawlee は、永続的な URL キューイングと、データとファイル用のプラグ可能なストレージを通じて、堅牢なデータ処理を保証します。

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長所:

• コードを数行変更するだけで、単純な HTTP リクエスト/レスポンスの処理と JavaScript を多用する複雑なページを簡単に切り替えることができます。
• プロキシのローテーションや人間のような指紋の生成など、高度なアンチブロッキング機能が組み込まれています。
• リンク抽出、無限スクロール、不要なアセットのブロックなどの一般的なタスク用のツールを統合し、Cheerio と JSDOM の両方をサポートすることで、すぐに使える包括的なスクレイピング ツールキットを提供します。

短所:

• その包括的な機能セットと、HTTP およびブラウザベースのスクレイピングを理解する必要があるため、学習曲線が急峻になる可能性があります。

? Node.js の Crawlee Web スクレイピング チュートリアル

最適な用途: Crawlee は、JavaScript/TypeScript および Python で単純および複雑な Web スクレイピングおよび自動化タスクを管理しようとしている開発者やチームに最適です。これは、各シナリオを処理するためにさまざまな種類のクローラーを簡単に切り替えることができるため、静的ページと動的ページを組み合わせた Web アプリケーションをスクレイピングする場合に特に効果的です。

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2. スクレイピー

言語: Python | GitHub: 52.9k つ星 |リンク

Scrapy は、Python エコシステム内で最も完全で人気のある Web スクレイピング フレームワークの 1 つです。これは、イベント駆動型ネットワーキング フレームワークである Twisted を使用して書かれており、Scrapy に非同期機能を提供します。

Scrapy は、データ抽出専用に設計された包括的な Web クローリング フレームワークとして、リクエストの処理、応答の処理、CSV、JSON、XML などの複数の形式でのデータのエクスポートの組み込みサポートを提供します。

その主な欠点は、動的な Web サイトをネイティブに処理できないことです。ただし、Playwright や Selenium などのブラウザ自動化ツールを使用して Scrapy を構成すると、これらの機能を利用できるようになります。

? Web スクレイピングに Scrapy を使用する方法の詳細をご覧ください

長所:

• 非同期の性質によりパフォーマンスが大幅に向上します。
• Web スクレイピング用に特別に設計されており、そのようなタスクに堅牢な基盤を提供します。
• 拡張可能なミドルウェア アーキテクチャにより、さまざまなスクレイピング シナリオに合わせて Scrapy の機能を簡単に調整できます。
• オンラインで利用できる豊富なリソースを備えた確立されたコミュニティによってサポートされています。

短所:

• 学習曲線が急峻で、経験の浅い Web スクレイピング開発者にとっては困難な場合があります。
• JavaScript によって生成されたコンテンツをネイティブに処理する機能がないため、動的ページをスクレイピングするには Selenium や Playwright などのツールとの統合が必要です。
• 単純で小規模なスクレイピング タスクには必要以上に複雑です。

最適な用途: Scrapy は、膨大な量のデータを抽出して処理するための信頼性とスケーラブルなソリューションを必要とする大規模な Web スクレイピング プロジェクトに着手する開発者、データ サイエンティスト、研究者に最適です。

?クラウド内で複数の Scrapy スパイダーを実行します

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3.メカニカルスープ

言語: Python | GitHub: 4.7K つ星 |リンク

MechanicalSoup は、Web サイトの操作を自動化するために設計された Python ライブラリです。これは、Web ブラウザーを介して Web ページと対話するのと似ていますが、プログラム的に HTML コンテンツにアクセスして対話するためのシンプルな API を提供します。 MechanicalSoup は基本的に、HTTP リクエストの Requests や HTML 解析の Beautiful Soup などのライブラリの最高の機能を組み合わせています。

ところで、BS4 リクエストの従来の組み合わせではなく、いつ MechanicalSoup を使用するべきなのか疑問に思うかもしれません。 MechanicalSoup は、特定の Web スクレイピング タスクに特に役立ついくつかの特徴的な機能を提供します。これには、フォームの送信、ログイン認証の処理、ページ間の移動、HTML からのデータの抽出などが含まれます。

MechanicalSoup は、Cookie とセッション データを保存し、ブラウジング セッションの他の側面を処理できる Python で StatefulBrowser オブジェクトを作成することでこれを可能にします。

ただし、MechanicalSoup は、Selenium などのブラウザ自動化ツールに期待されるものと同様のブラウザに似た機能をいくつか提供しますが、実際のブラウザを起動することなく機能します。このアプローチには利点もありますが、特定の制限もあります。これについては次に説明します。

長所:

• フォームへの入力や JavaScript レンダリングを必要としないページからのデータのスクレイピングなどの単純な自動化タスクに最適です。
• グラフィカル ブラウザ インターフェイスを使用せずに、リクエストを通じて Web ページと対話する軽量ツール。これにより、処理が高速化され、システム リソースへの要求が軽減されます。
• Beautiful Soup を直接統合し、BS4 に期待されるすべての利点に加えて、いくつかの追加機能を提供します。

短所:

• Playwright や Selenium などの実際のブラウザ自動化ツールとは異なり、MechanicalSoup は JavaScript を実行できません。最近の Web サイトの多くは、動的コンテンツの読み込みとユーザー インタラクションに JavaScript を必要としますが、MechanicalSoup では処理できません。
• Selenium や Playwright とは異なり、MechanicalSoup は、マウスの移動、ドラッグ アンド ドロップ、より複雑な Web サイトから日付を取得するために必要なキーボード操作などの高度なブラウザ操作をサポートしません。

最適な用途: MechanicalSoup は、より基本的なスクレイピング タスク、特に静的な Web サイトや直接的なインタラクションとナビゲーションを伴う Web サイトにとって、より効率的で軽量なオプションです。

? MechanicalSoup について詳しく知る

4. ノード クローラー

言語: Node.js | GitHub: 6.7K スター |リンク

Node Crawler は、「Crawler」とも呼ばれ、Node.js の人気のある Web クローリング ライブラリです。 Crawler はその中核として Cheerio をデフォルトのパーサーとして利用しますが、必要に応じて JSDOM を使用するように構成できます。このライブラリは、同時実行性、レート制限、再試行を管理しながらクロール用の URL をエンキューできる堅牢なキュー管理など、幅広いカスタマイズ オプションを提供します。

利点:

• Node.js 上に構築された Node Crawler は、複数の同時 Web リクエストを効率的に処理することに優れており、大量の Web スクレイピングとクローリングに最適です。
• Cheerio (サーバー専用に設計されたコア jQuery の高速、柔軟、無駄のない実装) と直接統合され、HTML 解析とデータ抽出のプロセスが簡素化されます。
• ユーザー エージェント文字列からリクエスト間隔まで、幅広いカスタマイズ オプションを提供し、幅広い Web クローリング シナリオに適しています。
• Node.js や Web スクレイピングが初めての方でも、セットアップと使用が簡単です。

欠点:

• JavaScript レンダリングをネイティブに処理しません。動的 JavaScript を多用するサイトの場合は、Puppeteer やヘッドレス ブラウザなどと統合する必要があります。
• Node Crawler は多くのタスクを簡素化しますが、Node.js の非同期モデルとイベント駆動型アーキテクチャは、そのようなパターンに慣れていない人にとっては学習曲線を示す可能性があります。

最適な用途: Node Crawler は、大規模または高速の Web スクレイピング タスクを処理する必要がある Node.js エコシステムに精通している開発者にとって最適な選択肢です。 Node.js の非同期機能の強みを活用する、Web クローリングのための柔軟なソリューションを提供します。

?関連: Node.js を使用した Web スクレイピング ガイド

5. セレン

言語: 多言語 | GitHub: 30.6K スター |リンク

Selenium は、Web ブラウザを自動化するために広く使用されているオープンソース フレームワークです。これにより、開発者はさまざまなプログラミング言語でスクリプトを作成し、ブラウザーのアクションを制御できるようになります。これにより、動的コンテンツのクロールとスクレイピングに適しています。 Selenium は、複数のブラウザーとプラットフォームをサポートする豊富な API を提供するため、ボタンのクリック、フォームへの入力、ページ間の移動などのユーザー インタラクションをシミュレートできます。 JavaScript を多用する Web サイトを処理できるため、最新の Web アプリケーションをスクレイピングする場合に特に価値があります。

長所:

• クロスブラウザのサポート: すべての主要なブラウザ (Chrome、Firefox、Safari など) で動作し、広範なテストとスクレイピングが可能です。
• 動的コンテンツ処理: JavaScript でレンダリングされたコンテンツと対話できるため、最新の Web アプリケーションに効果的です。
• 豊富なコミュニティとリソース: 機能を強化するツールとライブラリの大規模なエコシステム。

短所:

• リソースを大量に消費します: フルブラウザを実行すると、ヘッドレス ソリューションと比較して大量のシステム リソースを消費する可能性があります。
• 学習曲線が急峻になります: ブラウザ自動化の概念を理解する必要があり、高度な機能を使用するには複雑なセットアップが必要になる場合があります。

最適な用途: Selenium は、Web アプリケーションを自動化したり、JavaScript に大きく依存するサイトからデータを収集したりする必要がある開発者やテスターに​​最適です。その多用途性により、テストとデータ抽出タスクの両方に適しています。

?関連: Python で Selenium を使用して Web スクレイピングを行う方法

6. ヘリトリックス

言語: Java | GitHub: 2.8K つ星 |リンク

Heritrix は、Internet Archive によって開発されたオープンソースの Web クローリング ソフトウェアです。これは主に Web アーカイブ、つまり Web から情報を収集してデジタル ライブラリを構築し、Internet Archive の保存活動をサポートするために使用されます。

利点:

• 大規模な Web アーカイブ用に最適化されており、デジタル コンテンツを体系的に保存する必要がある図書館やアーカイブなどの機関に最適です。
• クロールする URL、その処理方法、収集されたデータの管理方法の決定など、ユーザーがクロール動作を詳細にカスタマイズできる詳細な構成オプション。
• 大規模なデータセットを処理できます。これは、Web の重要な部分をアーカイブするために不可欠です。

欠点:

• Heritrix は Java で書かれているため、軽量のスクリプトベースのクローラーよりも多くのシステム リソースが必要になる可能性があり、Java に不慣れなユーザーにとっては使いやすさが制限される可能性があります。
• 即時の分析や使用のためにデータを抽出するのではなく、Web コンテンツをキャプチャして保存するために最適化されています。
• JavaScript をレンダリングしません。つまり、動的コンテンツ生成で JavaScript に大きく依存している Web サイトからコンテンツをキャプチャできません。

最適な用途: Heritrix は、図書館、アーカイブ、その他の文化遺​​産施設など、デジタル コンテンツを大規模にアーカイブおよび保存することを目的とした組織やプロジェクトに最適です。その特殊な性質により、意図された目的には優れたツールになりますが、より一般的な Web スクレイピングのニーズには適応しにくいです。

7. アパッチ・ナッチ

言語: Java | GitHub: 2.9K つ星 |リンク

Apache Nutch は、データ分析などの分野でよく使用される拡張可能なオープンソース Web クローラーです。 HTTPS、HTTP、FTP などのプロトコルを通じてコン​​テンツを取得し、HTML、PDF、RSS、ATOM などのドキュメント形式からテキスト情報を抽出できます。

利点:

• 成熟度が高く、エンタープライズ レベルのクロールに重点を置いているため、継続的かつ広範なクロール操作に対して高い信頼性を備えています。
• Apache プロジェクトの一員である Nutch は、強力なコミュニティ サポート、継続的な更新、改善の恩恵を受けています。
• Apache Solr およびその他の Lucene ベースの検索テクノロジーとのシームレスな統合により、検索エンジンを構築するための堅牢なバックボーンとなります。
• Hadoop を活用することで、Nutch は大量のデータを効率的に処理できます。これは、Web を大規模に処理するために不可欠です。

欠点:

• Nutch のセットアップと Hadoop との統合は、特にこれらのテクノロジーを初めて使用する人にとって、複雑で困難な作業になる可能性があります。
• 単純な、または小規模なクロール タスクには過度に複雑ですが、軽量で単純なツールの方が効果的である可能性があります。
• Nutch は Java で書かれているため、Java 環境が必要ですが、他のテクノロジーに重点を置いた環境には理想的ではない可能性があります。

最適な用途: Apache Nutch は、大規模な検索エンジンを構築したり、膨大な量の Web データを収集および処理したりする組織に最適です。その機能は、スケーラビリティ、堅牢性、エンタープライズ レベルの検索テクノロジとの統合が必要なシナリオで特に役立ちます。

8.ウェブマジック

言語: Java | GitHub: 11.4K スター |リンク

Webmagic は、Web スクレイピング専用のオープンソースのシンプルで柔軟な Java フレームワークです。 Apache Nutch のような大規模なデータ クローリング フレームワークとは異なり、WebMagic はより具体的で対象を絞ったスクレイピング タスク向けに設計されているため、さまざまな Web ソースからデータを効率的に抽出する必要がある個人および企業のユーザーに適しています。

利点:

• Apache Nutch のような複雑なシステムよりもセットアップと使用が簡単で、より広範な Web インデックス作成用に設計されており、より多くのセットアップが必要です。
• 小規模から中規模のスクレイピング タスクに効率的になるように設計されており、大規模なフレームワークのオーバーヘッドなしで十分なパワーを提供します。
• すでに Java エコシステム内にあるプロジェクトの場合、WebMagic の統合は、別の言語やプラットフォームのツールを統合するよりもシームレスです。

欠点:

• Java ベースであるため、選択した言語で利用可能なライブラリを好む他のプログラミング言語を使用する開発者にとっては魅力的ではないかもしれません。
• WebMagic は JavaScript レンダリングをネイティブに処理しません。 JavaScript によってロードされる動的コンテンツの場合、ヘッドレス ブラウザとの統合が必要になる場合があり、セットアップが複雑になる可能性があります。
• WebMagic には優れたドキュメントがありますが、WebMagic に関するコミュニティは Scrapy のような人気のあるフレームワークほど大きくなく、活発ではない可能性があり、将来のサードパーティの拡張機能やサポートの利用可能性に影響を与える可能性があります。

最適な用途: WebMagic は、使いやすさとほとんどの Web スクレイピング タスクに十分なパワーのバランスが取れた、簡単で柔軟な Java ベースの Web スクレイピング フレームワークを探している開発者に適しています。これは、大規模な Java アプリケーションにスムーズに統合するツールを必要とする Java エコシステム内のユーザーにとって特に有益です。

9.鋸切

言語: Ruby | GitHub: 6.1K つ星 |リンク

美しいスープと同様に、Nokogiri はプログラミング言語 Ruby を介した HTML および XML ドキュメントの解析にも優れています。 Nokogiri は、libxml2、libxml2、libgumbo、xerces などのネイティブ パーサーに依存しています。 Ruby をプログラム的に使用して XML ドキュメントを読み取りまたは編集したい場合は、Nokogiri を使用するのが最適です。

利点:

• 基礎となる C での実装 (libxml2 および libxslt) により、Nokogiri は、特に純粋な Ruby ライブラリと比較して非常に高速です。
• HTML と XML の両方を同等の熟練度で処理できるため、Web スクレイピングから RSS フィードの解析まで、幅広いタスクに適しています。
• 複雑な解析タスクやクエリタスクを実行するための、単純で直感的な API。
• 強力でよく管理されたコミュニティにより、フォーラムやドキュメントを通じて定期的な更新と優れたサポートが保証されます。

欠点:

• Ruby に固有のものであり、他のプログラミング環境で作業する人には適さない可能性があります。
• ネイティブ C ライブラリへの依存関係により、インストールで問題が発生する場合があります。
• 特に大きなドキュメントを扱う場合、メモリ使用量が比較的多くなる可能性があります。

最適な用途: Nokogiri は、すでに Ruby エコシステム内で作業しており、HTML および XML データを解析および操作するための堅牢で効率的なツールを必要とする開発者に特に適しています。その速度、柔軟性、Ruby ネイティブの設計により、幅広い Web データの抽出および変換タスクに最適です。

10. クローラー4j

言語: Java | GitHub: 4.5K つ星 |リンク

Crawler4j は、Java 用のオープンソース Web クローリング ライブラリであり、マルチスレッド Web クローラーを実装するためのシンプルで便利な API を提供します。その設計は、効果的な Web クローリングに必要な重要な機能を提供しながら、シンプルさと使いやすさに重点を置いています。

利点:

• API はシンプルになるように設計されており、開発者は最小限のセットアップと構成で起動して実行できるようになります。
• マルチスレッド機能により、大規模なクロールを効率的に処理でき、コンピューティング リソースを最大限に活用できます。
• より複雑なクロール シナリオに合わせて調整できるフックと構成を提供します。

欠点:

• JavaScript をネイティブに処理しません。
• Java アプリケーションへの統合が必要なため、Java 以外の開発者にとってはあまり魅力が感じられないかもしれません。これは他のプログラミング言語で開発されたプロジェクトには適していない可能性があります。
• 単純な Web クローリング タスクには適していますが、より複雑な要件や新しい Web テクノロジーを処理するには、追加のツールやカスタム開発が必要になる場合があります。
• Scrapy (Python) や Nutch (Java) などのより広く使用されているフレームワークと比較すると、Crawler4j に関するコミュニティは小規模である可能性があり、サードパーティのリソース、拡張機能、サポートの将来の利用可能性に影響を与える可能性があります。

最適な用途: Crawler4j は、Java アプリケーションに簡単に統合できる Web クローリング用の簡単で効率的なツールを必要とする Java 開発者にとって良い選択です。その使いやすさとパフォーマンス機能により、特に大規模な操作が必要ない場合に、幅広いクロール タスクに適しています。

11.カタナ

言語: 行く | GitHub: 11.1k |リンク

Katana は、速度と効率に重点を置いた Web スクレイピング フレームワークです。 Project Discovery によって開発されたこのツールは、セキュリティ専門家や開発者向けにカスタマイズされた強力な機能セットを提供しながら、Web サイトからのデータ収集を容易にするように設計されています。 Katana を使用すると、シンプルな構成形式を使用してカスタム スクレイピング ワークフローを作成できます。さまざまな出力形式をサポートし、セキュリティ エコシステム内の他のツールと簡単に統合できるため、Web クローリングおよびスクレイピング タスクに多用途の選択肢となります。

長所:

• 高パフォーマンス: 効率を念頭に置いて構築されており、複数のソースからの高速データ収集が可能です。
• 拡張可能なアーキテクチャ: 他のツールやライブラリと簡単に統合し、機能を強化します。
• セキュリティに重点を置いた機能: セキュリティ研究者や侵入テスターのニーズに特に応える機能が含まれています。

短所:

• 限定的なコミュニティ サポート: 新しいツールであるため、確立されたフレームワークほど広範なリソースやコミュニティの関与はありません。
• ニッチなユースケースに焦点を当てています: 主にセキュリティ専門家向けに設計されており、汎用的な Web スクレイピング タスクの魅力が制限される可能性があります。

最適な用途: Katana は、サイバーセキュリティ ドメイン内の Web スクレイピング ニーズに合わせた高速で効率的なフレームワークを探しているセキュリティ専門家や開発者に最適です。その統合機能により、データ抽出が必要なセキュリティ テスト シナリオで特に役立ちます。

オールインワンのクロールおよびスクレイピング ソリューション: Apify

Apify は、あらゆるプログラミング言語でクローラーとスクレイパーを構築するための、フルスタックの Web スクレイピングおよびブラウザー自動化プラットフォームです。大規模なスクレイピングを成功させるためのインフラストラクチャ (ストレージ、統合、スケジューリング、プロキシなど) を提供します。

そのため、スクレイピング スクリプトにどのライブラリを使用する場合でも、それらをクラウドにデプロイして、Apify プラットフォームが提供するすべての機能を活用できます。

Apify は、他の開発者が作成した既製のデータ抽出および自動化ツール (アクター) のライブラリもホストしており、ユースケースに合わせてカスタマイズできます。つまり、すべてを最初から構築する必要はありません。

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以上が4 つの最高のオープンソース Web クローラーとスクレイパーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。