4 분야 최고의 오픈 소스 웹 크롤러 및 스크레이퍼-파이썬 튜토리얼-php.cn

웹 크롤링을 위한 무료 소프트웨어 라이브러리, 패키지 및 SDK가 있습니까? 아니면 꼭 필요한 웹 스크레이퍼인가요?

안녕하세요, 저희는 Apify입니다. Apify 플랫폼에서 스크레이퍼와 크롤러를 구축, 배포, 공유, 모니터링할 수 있습니다. 확인해 보세요.

독점 웹 스크래핑 도구의 제한 사항과 비용에 지쳤거나 단일 공급업체에 묶여 있는 경우 오픈 소스 웹 크롤러 및 스크레이퍼가 유연하고 사용자 정의 가능한 대안을 제공합니다.

그러나 모든 오픈 소스 도구가 동일한 것은 아닙니다.

대규모 데이터 추출 프로젝트를 처리할 수 있는 본격적인 라이브러리도 있고, 동적 콘텐츠에 탁월하거나 작고 가벼운 작업에 이상적인 라이브러리도 있습니다. 올바른 도구는 프로젝트의 복잡성, 필요한 데이터 유형, 선호하는 프로그래밍 언어에 따라 다릅니다.

여기서 다루는 라이브러리, 프레임워크 및 SDK는 개발자의 다양한 요구 사항을 고려하므로 요구 사항에 맞는 도구를 선택할 수 있습니다.

오픈 소스 웹 크롤러와 웹 스크레이퍼란 무엇입니까?

오픈 소스 웹 크롤러 및 스크래퍼를 사용하면 라이선스 비용이나 제한 없이 필요에 맞게 코드를 조정할 수 있습니다. 크롤러는 광범위한 데이터를 수집하는 반면 스크래퍼는 특정 정보를 대상으로 합니다. 아래와 같은 오픈 소스 솔루션은 공급업체 종속 없이 커뮤니티 중심의 개선, 유연성 및 확장성을 제공합니다.

2024년 상위 11개 오픈소스 웹 크롤러 및 스크레이퍼

1. 크롤리

언어: Node.js, Python | GitHub: 별 15,400개 | 링크

Crawlee는 신뢰할 수 있는 크롤러를 빠르고 효율적으로 구축할 수 있도록 설계된 완전한 웹 스크래핑 및 브라우저 자동화 라이브러리입니다. 내장된 차단 방지 기능을 통해 봇을 실제 사용자처럼 보이게 하여 차단될 가능성을 줄입니다.

best open-source web crawlers and scrapers in 4

Node.js와 Python 모두에서 사용 가능한 Crawlee는 HTTP 및 헤드리스 브라우저 크롤링을 지원하는 통합 인터페이스를 제공하므로 다양한 스크래핑 작업에 다용도로 사용할 수 있습니다. 효율적인 HTML 구문 분석을 위해 Cheerio 및 Beautiful Soup와 같은 라이브러리와 JavaScript 렌더링을 위해 Puppeteer 및 Playwright와 같은 헤드리스 브라우저와 통합됩니다.

라이브러리는 확장성이 뛰어나 시스템 리소스를 기반으로 동시성을 자동으로 관리하고, 효율성을 높이기 위해 프록시를 순환하며, 탐지를 피하기 위해 인간과 유사한 브라우저 지문을 사용합니다. Crawlee는 또한 지속적인 URL 큐잉과 데이터 및 파일용 플러그형 스토리지를 통해 강력한 데이터 처리를 보장합니다.

Crawlee를 확인하세요

장점:

단 몇 줄의 코드만 변경하면 간단한 HTTP 요청/응답 처리와 복잡한 JavaScript가 많은 페이지 사이를 쉽게 전환할 수 있습니다.
프록시 회전, 인간과 유사한 지문 생성 등 정교한 차단 방지 기능이 내장되어 있습니다.
링크 추출, 무한 스크롤, 원치 않는 자산 차단과 같은 일반적인 작업을 위한 도구를 통합하고 Cheerio 및 JSDOM을 모두 지원하여 즉시 사용 가능한 포괄적인 스크래핑 도구 키트를 제공합니다.

단점:

포괄적인 기능 세트와 HTTP 및 브라우저 기반 스크래핑을 이해하기 위한 요구 사항으로 인해 가파른 학습 곡선이 생길 수 있습니다.

? Node.js용 Crawlee 웹 스크래핑 튜토리얼

최적의 용도: Crawlee는 JavaScript/TypeScript 및 Python에서 간단하고 복잡한 웹 스크래핑 및 자동화 작업을 관리하려는 개발자와 팀에 이상적입니다. 각 시나리오를 처리하기 위해 다양한 유형의 크롤러 간에 쉽게 전환할 수 있으므로 정적 페이지와 동적 페이지를 결합하는 웹 애플리케이션을 스크랩하는 데 특히 효과적입니다.

스크래핑 코드를 클라우드에 배포

2. 긁힘

언어: 파이썬 | GitHub: 별 52.9,000개 | 링크

Scrapy는 Python 생태계 내에서 가장 완벽하고 인기 있는 웹 스크래핑 프레임워크 중 하나입니다. Scrapy 비동기 기능을 제공하는 이벤트 중심 네트워킹 프레임워크인 Twisted를 사용하여 작성되었습니다.

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데이터 추출을 위해 특별히 설계된 포괄적인 웹 크롤링 프레임워크인 Scrapy는 요청 처리, 응답 처리 및 CSV, JSON, XML을 포함한 다양한 형식으로 데이터 내보내기를 기본적으로 지원합니다.

가장 큰 단점은 동적 웹사이트를 기본적으로 처리할 수 없다는 것입니다. 그러나 Playwright 또는 Selenium과 같은 브라우저 자동화 도구를 사용하여 Scrapy를 구성하면 이러한 기능을 잠금 해제할 수 있습니다.

? 웹 스크래핑을 위해 Scrapy를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요

장점:

비동기성 특성으로 인해 성능이 크게 향상됩니다.
웹 스크래핑을 위해 특별히 설계되어 이러한 작업을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
확장 가능한 미들웨어 아키텍처를 통해 다양한 스크래핑 시나리오에 맞게 Scrapy의 기능을 쉽게 조정할 수 있습니다.
온라인에서 사용할 수 있는 풍부한 리소스를 갖춘 탄탄한 커뮤니티의 지원을 받습니다.

단점:

경험이 부족한 웹 스크래핑 개발자에게는 어려울 수 있는 가파른 학습 곡선.
자바스크립트로 생성된 콘텐츠를 기본적으로 처리하는 기능이 부족하여 동적 페이지를 스크랩하려면 Selenium 또는 Playwright와 같은 도구와의 통합이 필요합니다.
단순하고 소규모 스크래핑 작업에 필요 이상으로 복잡합니다.

최적의 용도: Scrapy는 방대한 양의 데이터를 추출하고 처리하기 위해 안정적이고 확장 가능한 솔루션이 필요한 대규모 웹 스크래핑 프로젝트에 착수하는 개발자, 데이터 과학자 및 연구원에게 이상적입니다.

? 클라우드에서 여러 개의 Scrapy 스파이더 실행

문서 읽기

3.기계수프

언어: 파이썬 | GitHub: 별 47,000개 | 링크

MechanicalSoup은 웹사이트 상호작용을 자동화하도록 설계된 Python 라이브러리입니다. 웹 브라우저를 통해 웹 페이지와 상호 작용하는 것과 유사하지만 프로그래밍 방식으로 HTML 콘텐츠에 액세스하고 상호 작용할 수 있는 간단한 API를 제공합니다. MechanicalSoup은 기본적으로 HTTP 요청 요청 및 HTML 구문 분석을 위한 Beautiful Soup와 같은 라이브러리의 최고의 기능을 결합합니다.

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이제 전통적인 BS4 요청 조합 대신 언제 MechanicalSoup을 사용해야 하는지 궁금할 것입니다. MechanicalSoup은 특정 웹 스크래핑 작업에 특히 유용한 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다. 여기에는 양식 제출, 로그인 인증 처리, 페이지 탐색, HTML에서 데이터 추출이 포함됩니다.

MechanicalSoup을 사용하면 쿠키와 세션 데이터를 저장하고 탐색 세션의 다른 측면을 처리할 수 있는 Python에서 StatefulBrowser 객체를 생성하여 이를 가능하게 합니다.

그러나 MechanicalSoup은 Selenium과 같은 브라우저 자동화 도구에서 기대할 수 있는 것과 유사한 브라우저와 유사한 일부 기능을 제공하지만 실제 브라우저를 실행하지 않고도 이를 수행합니다. 이 접근 방식에는 장점이 있지만 특정 제한 사항도 있습니다. 이에 대해서는 다음에 살펴보겠습니다.

장점:

양식 작성, JavaScript 렌더링이 필요하지 않은 페이지의 데이터 스크랩과 같은 간단한 자동화 작업에 적합합니다.
그래픽 브라우저 인터페이스 없이 요청을 통해 웹페이지와 상호작용하는 경량 도구입니다. 이를 통해 속도가 빨라지고 시스템 리소스에 대한 요구가 줄어듭니다.
Beautiful Soup을 직접 통합하여 BS4에서 기대할 수 있는 모든 이점과 몇 가지 추가 기능을 제공합니다.

단점:

Playwright 및 Selenium과 같은 실제 브라우저 자동화 도구와 달리 MechanicalSoup은 JavaScript를 실행할 수 없습니다. 많은 최신 웹사이트에는 동적 콘텐츠 로딩과 사용자 상호작용을 위해 JavaScript가 필요하지만 MechanicalSoup에서는 이를 처리할 수 없습니다.
Selenium 및 Playwright와 달리 MechanicalSoup은 더 복잡한 웹사이트에서 날짜를 검색하는 데 필요할 수 있는 마우스 이동, 드래그 앤 드롭 또는 키보드 동작과 같은 고급 브라우저 상호 작용을 지원하지 않습니다.

최적의 용도: MechanicalSoup는 특히 정적 웹사이트와 간단한 상호작용 및 탐색 기능을 갖춘 웹사이트의 기본적인 스크래핑 작업을 위한 더욱 효율적이고 가벼운 옵션입니다.

? MechanicalSoup에 대해 자세히 알아보세요

4. 노드 크롤러

언어: Node.js | GitHub: 별 6,700개 | 링크

'Crawler'라고도 불리는 Node Crawler는 Node.js용 인기 웹 크롤링 라이브러리입니다. 기본적으로 Crawler는 Cheerio를 기본 파서로 활용하지만 필요한 경우 JSDOM을 사용하도록 구성할 수 있습니다. 라이브러리는 동시성, 속도 제한 및 재시도를 관리하는 동시에 크롤링을 위해 URL을 대기열에 추가할 수 있는 강력한 대기열 관리를 포함하여 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공합니다.

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장점:

Node.js를 기반으로 구축된 Node Crawler는 여러 동시 웹 요청을 효율적으로 처리하는 데 탁월하므로 대용량 웹 스크래핑 및 크롤링에 이상적입니다.
Cheerio(서버용으로 특별히 설계된 핵심 jQuery의 빠르고 유연하며 간결한 구현)와 직접 통합되어 HTML 구문 분석 및 데이터 추출 프로세스가 단순화됩니다.
사용자 에이전트 문자열부터 요청 간격까지 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공하므로 광범위한 웹 크롤링 시나리오에 적합합니다.
Node.js나 웹 스크래핑을 처음 접하는 사용자도 쉽게 설정하고 사용할 수 있습니다.

단점:

기본적으로 JavaScript 렌더링을 처리하지 않습니다. 동적 JavaScript가 많은 사이트의 경우 Puppeteer나 헤드리스 브라우저와 같은 것과 통합해야 합니다.
Node Crawler는 많은 작업을 단순화하지만 Node.js의 비동기 모델 및 이벤트 중심 아키텍처는 이러한 패턴에 익숙하지 않은 사람들에게 학습 곡선을 제공할 수 있습니다.

최적의 용도: Node Crawler는 대규모 또는 고속 웹 스크래핑 작업을 처리해야 하는 Node.js 생태계에 익숙한 개발자에게 탁월한 선택입니다. Node.js의 비동기 기능의 장점을 활용하는 유연한 웹 크롤링 솔루션을 제공합니다.

? 관련 항목: Node.js 가이드를 사용한 웹 스크래핑

5. 셀레늄

언어: 다국어 | GitHub: 별 30,600개 | 링크

Selenium은 웹 브라우저 자동화를 위해 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 다양한 프로그래밍 언어로 스크립트를 작성하여 브라우저 작업을 제어할 수 있습니다. 따라서 동적 콘텐츠를 크롤링하고 스크랩하는 데 적합합니다. Selenium은 여러 브라우저와 플랫폼을 지원하는 풍부한 API를 제공하므로 버튼 클릭, 양식 채우기, 페이지 간 탐색과 같은 사용자 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. JavaScript가 많은 웹사이트를 처리하는 기능은 최신 웹 애플리케이션을 스크랩하는 데 특히 유용합니다.

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장점:

교차 브라우저 지원: 모든 주요 브라우저(Chrome, Firefox, Safari 등)에서 작동하므로 광범위한 테스트 및 스크래핑이 가능합니다.
동적 콘텐츠 처리: JavaScript로 렌더링된 콘텐츠와 상호 작용할 수 있어 최신 웹 애플리케이션에 효과적입니다.
풍부한 커뮤니티 및 리소스: 기능을 향상시키는 도구와 라이브러리로 구성된 대규모 생태계

단점:

리소스 집약적: 전체 브라우저를 실행하면 헤드리스 솔루션에 비해 상당한 시스템 리소스를 소비할 수 있습니다.
빠른 학습 곡선: 브라우저 자동화 개념에 대한 이해가 필요하며 고급 기능을 위한 복잡한 설정이 필요할 수 있습니다.

최적의 용도: Selenium은 웹 애플리케이션을 자동화하거나 JavaScript에 크게 의존하는 사이트에서 데이터를 스크랩해야 하는 개발자와 테스터에게 이상적입니다. 다재다능하여 테스트 및 데이터 추출 작업 모두에 적합합니다.

? 관련 항목: Python에서 Selenium을 사용하여 웹 스크래핑을 수행하는 방법

6. 헤리트릭스

언어: 자바 | GitHub: 별 2,800개 | 링크

Heritrix는 인터넷 아카이브에서 개발한 오픈소스 웹 크롤링 소프트웨어입니다. 주로 웹 아카이브에 사용됩니다. 웹에서 정보를 수집하여 디지털 라이브러리를 구축하고 인터넷 아카이브의 보존 노력을 지원합니다.

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장점:

대규모 웹 아카이빙에 최적화되어 디지털 콘텐츠를 체계적으로 보존해야 하는 도서관, 기록 보관소 등의 기관에 이상적입니다.
크롤링할 URL 결정, 처리 방법, 수집된 데이터 관리 방법 등 사용자가 크롤링 동작을 심층적으로 맞춤설정할 수 있는 세부 구성 옵션입니다.
중요한 웹 부분을 아카이빙하는 데 필수적인 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

단점:

Java로 작성되었으므로 Heritrix를 실행하려면 더 가벼운 스크립트 기반 크롤러보다 더 많은 시스템 리소스가 필요할 수 있으며 Java에 익숙하지 않은 사용자에게는 사용성이 제한될 수 있습니다.
즉각적인 분석이나 활용을 위해 데이터를 추출하는 것이 아닌 웹 콘텐츠를 캡처하고 보존하는 데 최적화되어 있습니다.
JavaScript를 렌더링하지 않습니다. 즉, 동적 콘텐츠 생성을 위해 JavaScript에 크게 의존하는 웹사이트의 콘텐츠를 캡처할 수 없습니다.

최적의 대상: Heritrix는 도서관, 기록 보관소, 기타 문화유산 기관 등 대규모 디지털 콘텐츠를 보관하고 보존하는 것을 목표로 하는 조직 및 프로젝트에 가장 적합합니다. 특수한 특성으로 인해 의도한 목적에는 탁월한 도구이지만 보다 일반적인 웹 스크래핑 요구 사항에는 적합하지 않습니다.

7. 아파치 너치

언어: 자바 | GitHub: 별 2900개 | 링크

Apache Nutch는 데이터 분석과 같은 분야에서 자주 사용되는 확장 가능한 오픈 소스 웹 크롤러입니다. HTTPS, HTTP 또는 FTP와 같은 프로토콜을 통해 콘텐츠를 가져올 수 있으며 HTML, PDF, RSS 및 ATOM과 같은 문서 형식에서 텍스트 정보를 추출할 수 있습니다.

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장점:

기업 수준의 크롤링에 중점을 두고 성숙도가 높아 지속적이고 광범위한 크롤링 작업에 대한 신뢰성이 높습니다.
Apache 프로젝트의 일부로서 Nutch는 강력한 커뮤니티 지원, 지속적인 업데이트 및 개선의 혜택을 누리고 있습니다.
Apache Solr 및 기타 Lucene 기반 검색 기술과 원활하게 통합되어 검색 엔진 구축을 위한 강력한 백본이 됩니다.
Nutch는 Hadoop을 활용하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며 이는 웹을 대규모로 처리하는 데 매우 중요합니다.

단점:

Nutch를 설정하고 Hadoop과 통합하는 것은 복잡하고 어려울 수 있으며, 특히 이러한 기술을 처음 접하는 사람들에게는 더욱 그렇습니다.
간단하거나 소규모 크롤링 작업에는 지나치게 복잡하지만, 더 가볍고 간단한 도구가 더 효과적일 수 있습니다.
Nutch는 Java로 작성되었기 때문에 Java 환경이 필요하며 이는 다른 기술에 중점을 둔 환경에는 적합하지 않을 수 있습니다.

최적의 용도: Apache Nutch는 대규모 검색 엔진을 구축하거나 방대한 양의 웹 데이터를 수집 및 처리하는 조직에 이상적입니다. 이 기능은 확장성, 견고성 및 엔터프라이즈 수준 검색 기술과의 통합이 필요한 시나리오에서 특히 유용합니다.

8.웹매직

언어: 자바 | GitHub: 별 11,400개 | 링크

Webmagic은 웹 스크래핑 전용의 간단하고 유연한 오픈 소스 Java 프레임워크입니다. Apache Nutch와 같은 대규모 데이터 크롤링 프레임워크와 달리 WebMagic은 보다 구체적이고 표적화된 스크래핑 작업을 위해 설계되었으므로 다양한 웹 소스에서 데이터를 효율적으로 추출해야 하는 개인 및 기업 사용자에게 적합합니다.

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장점:

Apache Nutch와 같은 복잡한 시스템보다 설정 및 사용이 더 쉬우며 더 광범위한 웹 색인 생성을 위해 설계되었으며 더 많은 설정이 필요합니다.
중소규모 스크래핑 작업에 효율적으로 설계되어 대규모 프레임워크의 오버헤드 없이 충분한 성능을 제공합니다.
이미 Java 생태계 내에 있는 프로젝트의 경우 WebMagic을 통합하는 것이 다른 언어나 플랫폼의 도구를 통합하는 것보다 더 원활할 수 있습니다.

단점:

Java 기반이므로 선택한 언어로 제공되는 라이브러리를 선호하는 다른 프로그래밍 언어로 작업하는 개발자에게는 매력적이지 않을 수 있습니다.
WebMagic은 기본적으로 JavaScript 렌더링을 처리하지 않습니다. JavaScript로 로드된 동적 콘텐츠의 경우 헤드리스 브라우저와 통합해야 할 수 있으며 이로 인해 설정이 복잡해질 수 있습니다.
훌륭한 문서가 있지만 WebMagic 관련 커뮤니티는 Scrapy와 같은 더 널리 사용되는 프레임워크를 둘러싼 커뮤니티만큼 규모가 크거나 활동적이지 않을 수 있으므로 잠재적으로 타사 확장 및 지원의 향후 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

최적의 용도: WebMagic은 대부분의 웹 스크래핑 작업에 충분한 성능과 사용 편의성의 균형을 유지하는 간단하고 유연한 Java 기반 웹 스크래핑 프레임워크를 찾는 개발자에게 적합한 선택입니다. 이는 대규모 Java 애플리케이션에 원활하게 통합되는 도구가 필요한 Java 생태계 내의 사용자에게 특히 유용합니다.

9. 노코기리

언어: 루비 | GitHub: 별 6.1K개 | 링크

Beautiful Soup과 마찬가지로 Nokogiri는 프로그래밍 언어 Ruby를 통해 HTML 및 XML 문서를 구문 분석하는 데에도 탁월합니다. Nokogiri는 libxml2 libxml2, libgumbo 및 xerces와 같은 기본 파서를 사용합니다. 프로그래밍 방식으로 Ruby를 사용하여 XML 문서를 읽거나 편집하려면 Nokogiri가 적합합니다.

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장점:

C(libxml2 및 libxslt)의 기본 구현으로 인해 Nokogiri는 특히 순수 Ruby 라이브러리에 비해 매우 빠릅니다.
HTML과 XML을 모두 동등하게 능숙하게 처리할 수 있어 웹 스크래핑부터 RSS 피드 구문 분석까지 광범위한 작업에 적합합니다.
복잡한 구문 분석 및 쿼리 작업을 수행하기 위한 간단하고 직관적인 API.
강력하고 잘 관리되는 커뮤니티는 포럼과 문서를 통해 정기적인 업데이트와 좋은 지원을 보장합니다.

단점:

Ruby에만 해당되며 다른 프로그래밍 환경에서 작업하는 사람들에게는 적합하지 않을 수 있습니다.
네이티브 C 라이브러리에 대한 종속성으로 인해 설치에 문제가 있을 수 있습니다.
특히 대용량 문서를 처리할 때 메모리 사용량이 상대적으로 무거울 수 있습니다.

최적의 용도: Nokogiri는 이미 Ruby 생태계에서 작업하고 있으며 HTML 및 XML 데이터를 구문 분석하고 조작하기 위한 강력하고 효율적인 도구가 필요한 개발자에게 특히 적합합니다. 속도, 유연성 및 Ruby 기반 디자인 덕분에 광범위한 웹 데이터 추출 및 변환 작업에 탁월한 선택이 됩니다.

10. 크롤러4j

언어: 자바 | GitHub: 별 4500개 | 링크

Crawler4j는 Java용 오픈 소스 웹 크롤링 라이브러리로, 멀티스레드 웹 크롤러 구현을 위한 간단하고 편리한 API를 제공합니다. 효과적인 웹 크롤링에 필요한 필수 기능을 제공하는 동시에 단순성과 사용 편의성에 중점을 두고 디자인되었습니다.

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장점:

API는 단순성을 위해 설계되었으므로 개발자는 최소한의 설정과 구성으로 시작하고 실행할 수 있습니다.
멀티 스레드 기능을 사용하면 대규모 크롤링을 효율적으로 처리하여 컴퓨팅 리소스의 가용성을 극대화할 수 있습니다.
더 복잡한 크롤링 시나리오에 맞게 조정할 수 있는 후크와 구성을 제공합니다.

단점:

자바스크립트를 기본적으로 처리하지 않습니다.
Java를 사용하지 않는 개발자는 Java 애플리케이션에 통합해야 하기 때문에 덜 매력적일 수 있으며, 이는 다른 프로그래밍 언어로 개발된 프로젝트에 적합하지 않을 수 있습니다.
간단한 웹 크롤링 작업에는 적합하지만 더 복잡한 요구 사항이나 최신 웹 기술을 처리하려면 추가 도구나 맞춤형 개발이 필요할 수 있습니다.
Scrapy(Python) 또는 Nutch(Java)와 같이 더 널리 사용되는 프레임워크에 비해 Crawler4j 관련 커뮤니티는 규모가 더 작으므로 향후 타사 리소스, 확장 프로그램 및 지원 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

최적의 용도: Crawler4j는 Java 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 간단하고 효율적인 웹 크롤링 도구가 필요한 Java 개발자에게 적합한 선택입니다. 사용 편의성과 성능 덕분에 특히 대규모 작업이 필요하지 않은 광범위한 크롤링 작업에 적합합니다.

11. 카타나

언어: 가기 | GitHub: 11.1k | 링크

Katana는 속도와 효율성에 초점을 맞춘 웹 스크래핑 프레임워크입니다. Project Discovery에서 개발한 이 제품은 보안 전문가와 개발자를 위해 맞춤화된 강력한 기능 세트를 제공하는 동시에 웹사이트에서 데이터 수집을 용이하게 하도록 설계되었습니다. Katana를 사용하면 간단한 구성 형식을 사용하여 사용자 정의 스크래핑 작업 흐름을 만들 수 있습니다. 다양한 출력 형식을 지원하고 보안 생태계의 다른 도구와 쉽게 통합되므로 웹 크롤링 및 스크래핑 작업을 위한 다양한 선택이 가능합니다.

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