4 种最好的开源网络爬虫和抓取工具

用于网络爬行的免费软件库、软件包和 SDK？或者它是您需要的网络抓取工具？

嘿，我们是 Apify。您可以在 Apify 平台上构建、部署、共享和监控您的抓取工具和爬虫。来看看我们。

如果您厌倦了专有网络抓取工具的限制和成本，或者厌倦了被单一供应商锁定，开源网络爬虫和抓取工具可以提供灵活、可定制的替代方案。

但并非所有开源工具都是一样的。

一些是成熟的库，能够处理大规模数据提取项目，而另一些则擅长动态内容或非常适合较小的轻量级任务。正确的工具取决于您项目的复杂性、您需要的数据类型以及您首选的编程语言。

我们这里介绍的库、框架和 SDK 考虑到了开发人员的多样化需求，因此您可以选择满足您要求的工具。

什么是开源网络爬虫和网络爬虫？

开源网络爬虫和抓取工具可让您根据需要调整代码，而无需许可或限制成本。爬虫收集广泛的数据，而爬虫则针对特定信息。像下面这样的开源解决方案提供了社区驱动的改进、灵活性和可扩展性——不受供应商锁定。

2024 年排名前 11 位的开源网络爬虫和爬虫

1. 克劳利

语言： Node.js、Python | GitHub：15.4K 星 |链接

Crawlee 是一个完整的网络抓取和浏览器自动化库，旨在快速有效地构建可靠的爬虫。凭借内置的防屏蔽功能，它使您的机器人看起来像真正的人类用户，从而降低了被屏蔽的可能性。

Crawlee 在 Node.js 和 Python 中均可用，提供了支持 HTTP 和无头浏览器爬行的统一界面，使其适用于各种抓取任务。它与 Cheerio 和 Beautiful Soup 等库集成，以实现高效的 HTML 解析，并与 Puppeteer 和 Playwright 等无头浏览器集成，用于 JavaScript 渲染。

该库在可扩展性方面表现出色，可以根据系统资源自动管理并发，轮换代理以提高效率，并采用类人浏览器指纹来避免检测。 Crawlee 还通过持久 URL 队列以及数据和文件的可插拔存储来确保稳健的数据处理。

看看克劳利

优点：

• 只需更改几行代码即可在简单的 HTTP 请求/响应处理和复杂的 JavaScript 页面之间轻松切换。
• 内置复杂的防阻塞功能，例如代理旋转和生成类人指纹。
• 集成用于常见任务的工具，例如链接提取、无限滚动和阻止不需要的资源，以及对 Cheerio 和 JSDOM 的支持，提供了一个开箱即用的全面抓取工​​具包。

缺点：

• 其全面的功能集以及了解 HTTP 和基于浏览器的抓取的要求可以创造一个陡峭的学习曲线。

？ Node.js 的 Crawlee 网页抓取教程

最适合：Crawlee 非常适合寻求在 JavaScript/TypeScript 和 Python 中管理简单和复杂的 Web 抓取和自动化任务的开发人员和团队。它对于抓取结合静态和动态页面的 Web 应用程序特别有效，因为它允许在不同类型的爬虫之间轻松切换以处理每种情况。

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2. Scrapy

语言： Python | GitHub：52.9k 星 |链接

Scrapy 是 Python 生态系统中最完整、最流行的网页抓取框架之一。它是使用事件驱动的网络框架 Twisted 编写的，赋予 Scrapy 异步功能。

作为专门为数据提取而设计的综合性网络爬虫框架，Scrapy 内置支持处理请求、处理响应以及导出多种格式的数据，包括 CSV、JSON 和 XML。

它的主要缺点是它不能原生处理动态网站。但是，您可以使用 Playwright 或 Selenium 等浏览器自动化工具配置 Scrapy 来解锁这些功能。

？了解有关使用 Scrapy 进行网页抓取的更多信息

优点：

• 由于其异步特性，性能显着提升。
• 专为网页抓取而设计，为此类任务提供坚实的基础。
• 可扩展的中间件架构使得调整Scrapy的功能以适应各种抓取场景变得容易。
• 由完善的社区提供支持，并提供丰富的在线资源。

缺点：

• 陡峭的学习曲线，对于经验不足的网页抓取开发人员来说可能具有挑战性。
• 缺乏处理 JavaScript 原生生成内容的能力，需要与 Selenium 或 Playwright 等工具集成来抓取动态页面。
• 对于简单和小规模的抓取任务来说，比必要的更加复杂。

最适合：Scrapy 非常适合从事大规模网络抓取项目的开发人员、数据科学家和研究人员，他们需要可靠且可扩展的解决方案来提取和处理大量数据。

？在云端运行多个 Scrapy 蜘蛛

阅读文档

3.机械汤

语言： Python | GitHub：4.7K 星 |链接

MechanicalSoup 是一个旨在自动化网站交互的 Python 库。它提供了一个简单的 API 来访问 HTML 内容并与之交互，类似于通过 Web 浏览器与网页交互，但以编程方式进行。 MechanicalSoup 本质上结合了 HTTP 请求的 Requests 和 HTML 解析的 Beautiful Soup 等库的最佳功能。

现在，您可能想知道何时使用 MechanicalSoup 而不是传统的 BS4 请求组合。 MechanicalSoup 提供了一些独特的功能，对于特定的网页抓取任务特别有用。其中包括提交表单、处理登录身份验证、浏览页面以及从 HTML 中提取数据。

MechanicalSoup 通过在 Python 中创建一个 StatefulBrowser 对象来实现这一点，该对象可以存储 cookie 和会话数据并处理浏览会话的其他方面。

然而，虽然 MechanicalSoup 提供了一些类似于浏览器的功能，类似于您期望从 Selenium 等浏览器自动化工具中获得的功能，但它无需启动实际的浏览器即可实现这些功能。这种方法有其优点，但也有一定的局限性，我们接下来将探讨：

优点：

• 简单自动化任务的绝佳选择，例如填写表单和从不需要 JavaScript 渲染的页面中抓取数据。
• 轻量级工具，无需图形浏览器界面即可通过请求与网页交互。这使得它更快并且对系统资源的要求更低。
• 直接集成 Beautiful Soup，提供您期望从 BS4 获得的所有好处，以及一些额外的功能。

缺点：

• 与 Playwright 和 Selenium 等真正的浏览器自动化工具不同，MechanicalSoup 无法执行 JavaScript。许多现代网站需要 JavaScript 来进行动态内容加载和用户交互，这是 MechanicalSoup 无法处理的。
• 与 Selenium 和 Playwright 不同，MechanicalSoup 不支持高级浏览器交互，例如移动鼠标、拖放或从更复杂的网站检索日期可能需要的键盘操作。

最适合： MechanicalSoup 是一个更高效、更轻量级的选项，适用于更基本的抓取任务，特别是对于静态网站以及那些具有简单交互和导航的网站。

？了解有关 MechanicalSoup 的更多信息

4. 节点爬虫

语言： Node.js | GitHub：6700 颗星 |链接

Node Crawler，通常称为“Crawler”，是一个流行的 Node.js 网络爬虫库。 Crawler 的核心使用 Cheerio 作为默认解析器，但如果需要，可以将其配置为使用 JSDOM。该库提供了广泛的自定义选项，包括强大的队列管理，允许您将 URL 排入队列以进行爬网，同时管理并发、速率限制和重试。

优点：

• Node Crawler 构建于 Node.js 之上，擅长高效处理多个并发 Web 请求，这使其成为大容量 Web 抓取和爬行的理想选择。
• 直接与 Cheerio（专为服务器设计的核心 jQuery 的快速、灵活且精益的实现）集成，简化了 HTML 解析和数据提取的过程。
• 提供广泛的定制选项，从用户代理字符串到请求间隔，使其适合各种网络爬行场景。
• 易于设置和使用，即使对于 Node.js 或网络抓取新手来说也是如此。

缺点：

• 不原生处理 JavaScript 渲染。对于动态 JavaScript 站点，您需要将其与 Puppeteer 或无头浏览器之类的东西集成。
• 虽然 Node Crawler 简化了许多任务，但 Node.js 的异步模型和事件驱动架构可以为那些不熟悉此类模式的人提供学习曲线。

最适合： 对于熟悉 Node.js 生态系统、需要处理大规模或高速网络抓取任务的开发人员来说，Node Crawler 是一个不错的选择。它为网络爬行提供了灵活的解决方案，利用了 Node.js 异步功能的优势。

？相关：使用 Node.js 进行网页抓取指南

5. 硒

语言：多语言 | GitHub：30.6K 星 |链接

Selenium 是一个广泛使用的用于自动化 Web 浏览器的开源框架。它允许开发人员用各种编程语言编写脚本来控制浏览器操作。这使得它适合爬行和抓取动态内容。 Selenium 提供了丰富的 API，支持多种浏览器和平台，因此您可以模拟用户交互，例如单击按钮、填写表单以及在页面之间导航。它处理大量 JavaScript 网站的能力使其对于抓取现代 Web 应用程序特别有价值。

优点：

• 跨浏览器支持：适用于所有主要浏览器（Chrome、Firefox、Safari 等），允许进行广泛的测试和抓取。
• 动态内容处理：能够与 JavaScript 渲染的内容交互，使其对现代 Web 应用程序有效。
• 丰富的社区和资源：一个由工具和库组成的大型生态系统，可增强其功能。

缺点：

• 资源密集型：与无头解决方案相比，运行完整的浏览器会消耗大量系统资源。
• 更陡峭的学习曲线：需要了解浏览器自动化概念，并且可能涉及高级功能的复杂设置。

最适合： Selenium 非常适合需要自动化 Web 应用程序或从严重依赖 JavaScript 的网站中抓取数据的开发人员和测试人员。它的多功能性使其适用于测试和数据提取任务。

？相关：如何在 Python 中使用 Selenium 进行网页抓取

6.赫里特里克斯

语言：Java | GitHub：2800 颗星 |链接

Heritrix 是由互联网档案馆开发的开源网络爬虫软件。它主要用于网络归档 - 从网络收集信息以构建数字图书馆并支持互联网档案馆的保存工作。

优点：

• 针对大规模网络存档进行了优化，使其成为图书馆和档案馆等需要系统保存数字内容的机构的理想选择。
• 详细的配置选项，允许用户深入自定义抓取行为，包括决定抓取哪些 URL、如何处理它们以及如何管理收集的数据。
• 能够处理大型数据集，这对于归档重要的网页部分至关重要。

缺点：

• 由于它是用 Java 编写的，运行 Heritrix 可能比更轻量的基于脚本的爬虫需要更多的系统资源，并且可能会限制那些不熟悉 Java 的人的可用性。
• 针对捕获和保存网页内容进行了优化，而不是提取数据以供立即分析或使用。
• 不渲染 JavaScript，这意味着它无法从严重依赖 JavaScript 进行动态内容生成的网站捕获内容。

最适合： Heritrix 最适合旨在大规模归档和保存数字内容的组织和项目，例如图书馆、档案馆和其他文化遗产机构。其专业性使其成为实现其预期目的的优秀工具，但不太适合更一般的网络抓取需求。

7.阿帕奇·纳奇

语言： Java | GitHub：2.9K 星 |链接

Apache Nutch 是一个可扩展的开源网络爬虫，常用于数据分析等领域。它可以通过 HTTPS、HTTP 或 FTP 等协议获取内容，并从 HTML、PDF、RSS 和 ATOM 等文档格式中提取文本信息。

优点：

• 鉴于其成熟度并专注于企业级爬行，对于连续、广泛的爬行操作具有高度可靠性。
• 作为 Apache 项目的一部分，Nutch 受益于强大的社区支持、持续更新和改进。
• 与 Apache Solr 和其他基于 Lucene 的搜索技术无缝集成，使其成为构建搜索引擎的强大支柱。
• 利用 Hadoop 使 Nutch 能够高效处理大量数据，这对于大规模处理网络至关重要。

缺点：

• 设置 Nutch 并将其与 Hadoop 集成可能非常复杂且令人畏惧，特别是对于那些刚接触这些技术的人来说。
• 对于简单或小规模的爬行任务来说过于复杂，而更轻、更简单的工具可能更有效。
• 由于 Nutch 是用 Java 编写的，因此它需要 Java 环境，这对于专注于其他技术的环境可能并不理想。

最适合： Apache Nutch 非常适合构建大型搜索引擎或收集和处理大量 Web 数据的组织。其功能在需要可扩展性、稳健性以及与企业级搜索技术集成的场景中特别有用。

8.Webmagic

语言：Java | GitHub：11.4K 星 |链接

Webmagic 是一个开源、简单且灵活的 Java 框架，专用于网页抓取。与 Apache Nutch 等大规模数据爬取框架不同，WebMagic 专为更具体、更有针对性的抓取任务而设计，这使其适合需要从各种 Web 来源高效提取数据的个人和企业用户。

优点：

• 比 Apache Nutch 等更复杂的系统更容易设置和使用，专为更广泛的网络索引而设计，需要更多设置。
• 旨在高效执行中小型抓取任务，提供足够的功能，而无需大型框架的开销。
• 对于 Java 生态系统中已有的项目，集成 WebMagic 比集成来自不同语言或平台的工具更加无缝。

缺点：

• 基于 Java，它可能不会吸引使用其他编程语言的开发人员，他们更喜欢以自己选择的语言提供库。
• WebMagic 本身不处理 JavaScript 渲染。对于 JavaScript 加载的动态内容，您可能需要与无头浏览器集成，这会使设置变得复杂。
• 虽然它有很好的文档，但围绕 WebMagic 的社区可能不像围绕 Scrapy 等更流行的框架的社区那么大或活跃，这可能会影响第三方扩展和支持的未来可用性。

最适合： 对于寻求简单、灵活的基于 Java 的 Web 抓取框架的开发人员来说，WebMagic 是一个合适的选择，该框架可以在易用性与大多数 Web 抓取任务的足够功能之间取得平衡。对于 Java 生态系统中需要一个能够顺利集成到更大的 Java 应用程序中的工具的用户来说，它特别有利。

9. 野科切

语言：Ruby | GitHub：6.1K 星 |链接

像 Beautiful Soup 一样，Nokogiri 也非常擅长通过编程语言 Ruby 解析 HTML 和 XML 文档。 Nokogiri 依赖于本机解析器，例如 libxml2、libgumbo 和 xerces。如果您想使用 Ruby 以编程方式读取或编辑 XML 文档，Nokogiri 就是您的最佳选择。

优点：

• 由于其底层实现是 C 语言（libxml2 和 libxslt），Nokogiri 速度非常快，尤其是与纯 Ruby 库相比。
• 能够同样熟练地处理 HTML 和 XML，使其适用于从网页抓取到 RSS feed 解析的广泛任务。
• 直接直观的 API，用于执行复杂的解析和查询任务。
• 强大、维护良好的社区通过论坛和文档确保定期更新和良好的支持。

缺点：

• 特定于 Ruby，可能不适合在其他编程环境中工作的人。
• 由于依赖于本机 C 库，安装有时可能会出现问题。
• 内存使用量可能相对较大，尤其是在处理大型文档时。

最适合：Nokogiri 特别适合已经在 Ruby 生态系统中工作的开发人员，并且需要一个强大、高效的工具来解析和操作 HTML 和 XML 数据。其速度、灵活性和 Ruby 原生设计使其成为各种 Web 数据提取和转换任务的绝佳选择。

10.Crawler4j

语言：Java | GitHub：4.5K 星 |链接

Crawler4j是一个Java的开源网络爬虫库，它提供了简单方便的API来实现多线程网络爬虫。其设计注重简单性和易用性，同时提供有效网络爬行所需的基本功能。

优点：

• API 的设计非常简单，允许开发人员以最少的设置和配置来启动和运行。
• 多线程能力使其能够高效处理大规模爬取，使得计算资源最可用。
• 提供可针对更复杂的爬行场景进行调整的挂钩和配置。

缺点：

• 本身不处理 JavaScript。
• 非 Java 开发人员可能会发现它不太有吸引力，因为它需要集成到 Java 应用程序中，这可能不适合用其他编程语言开发的项目。
• 虽然适合简单的网络爬行任务，但处理更复杂的需求或更新的网络技术可能需要额外的工具或自定义开发。
• 与 Scrapy (Python) 或 Nutch（也是 Java）等更广泛使用的框架相比，Crawler4j 周围的社区可能较小，这会影响第三方资源、扩展和支持的未来可用性。

最适合： Crawler4j 对于需要一个简单、高效的 Web 爬行工具且可以轻松集成到 Java 应用程序中的 Java 开发人员来说是一个不错的选择。其易用性和性能使其适合广泛的爬取任务，特别是不需要大规模操作的情况。

11.武士刀

语言： 去 | GitHub：11.1k |链接

Katana 是一个专注于速度和效率的网络抓取框架。它由 Project Discovery 开发，旨在促进从网站收集数据，同时提供一组为安全专业人员和开发人员量身定制的强大功能。 Katana 允许您使用简单的配置格式创建自定义抓取工作流程。它支持各种输出格式，并可轻松与安全生态系统中的其他工具集成，这使其成为网络爬行和抓取任务的多功能选择。

优点：

• 高性能： 在构建时考虑到效率，允许从多个来源快速收集数据。
• 可扩展架构：轻松与其他工具和库集成，增强其功能。
• 以安全为中心的功能： 包括专门满足安全研究人员和渗透测试人员需求的功能。

缺点：

• 有限的社区支持：作为一种较新的工具，它没有像更成熟的框架那样拥有广泛的资源或社区参与。
• 利基用例焦点：主要为安全专业人员设计，这可能会限制其对通用网络抓取任务的吸引力。

最适合： Katana 最适合寻求快速、高效的框架来满足网络安全领域内的网页抓取需求的安全专业人士和开发人员。其集成功能使其在需要提取数据的安全测试场景中特别有用。

多合一的爬行和抓取解决方案：Apify

Apify 是一个全栈网络抓取和浏览器自动化平台，用于使用任何编程语言构建爬虫和抓取器。它提供了成功大规模抓取的基础设施：存储、集成、调度、代理等等。

因此，无论您想将哪个库用于抓取脚本，您都可以将它们部署到云端并受益于 Apify 平台提供的所有功能。

Apify 还托管由其他开发人员创建的现成数据提取和自动化工具（Actor）库，您可以根据您的用例进行自定义。这意味着您不必从头开始构建一切。

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