4 種最好的開源網路爬蟲和抓取工具

網路爬行的免費軟體庫、軟體包和 SDK？還是它是您需要的網頁抓取工具？

嘿，我們是 Apify。您可以在 Apify 平台上建置、部署、分享和監控您的抓取工具和爬蟲。來看看我們。

如果您厭倦了專有網頁抓取工具的限制和成本，或者厭倦了被單一供應商鎖定，開源網路爬蟲和抓取工具可以提供靈活、可自訂的替代方案。

但並非所有開源工具都是一樣的。

有些是成熟的函式庫，能夠處理大規模資料擷取項目，而有些則擅長動態內容或非常適合較小的輕量級任務。正確的工具取決於您專案的複雜性、您需要的資料類型以及您首選的程式語言。

我們這裡介紹的函式庫、框架和 SDK 考慮到了開發人員的多樣化需求，因此您可以選擇滿足您要求的工具。

什麼是開源網路爬蟲和網路爬蟲？

開源網路爬蟲和抓取工具可讓您根據需要調整程式碼，而無需許可或限製成本。爬蟲收集廣泛的數據，而爬蟲則針對特定資訊。像下面這樣的開源解決方案提供了社群驅動的改進、靈活性和可擴展性——不受供應商鎖定。

2024 年排名前 11 名的開源網路爬蟲和爬蟲

1. 克勞利

語言： Node.js、Python | GitHub：15.4K 星星 |連結

Crawlee 是一個完整的網頁抓取和瀏覽器自動化庫，旨在快速有效地建立可靠的爬蟲。憑藉內建的防屏蔽功能，它使您的機器人看起來像真正的人類用戶，從而降低了被屏蔽的可能性。

Crawlee 在 Node.js 和 Python 中均可用，提供了支援 HTTP 和無頭瀏覽器爬行的統一介面，使其適用於各種抓取任務。它與 Cheerio 和 Beautiful Soup 等庫集成，以實現高效的 HTML 解析，並與 Puppeteer 和 Playwright 等無頭瀏覽器集成，用於 JavaScript 渲染。

該程式庫在可擴展性方面表現出色，可以根據系統資源自動管理並發，輪換代理以提高效率，並採用類人瀏覽器指紋來避免檢測。 Crawlee 還透過持久 URL 佇列以及資料和檔案的可插拔儲存體來確保穩健的資料處理。

看看克勞利

優點：

• 只需更改幾行程式碼即可在簡單的 HTTP 請求/回應處理和複雜的 JavaScript 頁面之間輕鬆切換。
• 內建複雜的防阻塞功能，例如代理旋轉和產生類人指紋。
• 整合用於常見任務的工具，例如連結提取、無限滾動和阻止不需要的資源，以及對 Cheerio 和 JSDOM 的支持，提供了一個開箱即用的全面抓取工​​具包。

缺點：

• 其全面的功能集以及了解 HTTP 和基於瀏覽器的抓取的要求可以創造一個陡峭的學習曲線。

？ Node.js 的 Crawlee 網頁抓取教學

最適合：Crawlee 非常適合尋求在 JavaScript/TypeScript 和 Python 中管理簡單和複雜的 Web 抓取和自動化任務的開發人員和團隊。它對於抓取結合靜態和動態頁面的 Web 應用程式特別有效，因為它允許在不同類型的爬蟲之間輕鬆切換以處理每種情況。

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2. Scrapy

語言： Python | GitHub：52.9k 星 |連結

Scrapy 是 Python 生態系統中最完整、最受歡迎的網頁抓取框架之一。它是使用事件驅動的網路框架 Twisted 編寫的，賦予 Scrapy 非同步功能。

作為專為資料擷取而設計的綜合網路爬蟲框架，Scrapy 內建支援處理請求、處理回應以及匯出多種格式的數據，包括 CSV、JSON 和 XML。

它的主要缺點是它不能原生處理動態網站。但是，您可以使用 Playwright 或 Selenium 等瀏覽器自動化工具來設定 Scrapy 來解鎖這些功能。

？了解有關使用 Scrapy 進行網頁抓取的更多資訊

優點：

• 由於其非同步特性，性能顯著提升。
• 專為網頁抓取而設計，為此類任務提供堅實的基礎。
• 可擴展的中間件架構使得調整Scrapy的功能以適應各種抓取場景變得容易。
• 由完善的社群提供支持，並提供豐富的線上資源。

缺點：

• 陡峭的學習曲線，對於經驗不足的網頁抓取開發人員來說可能具有挑戰性。
• 缺乏處理 JavaScript 原生生成內容的能力，需要與 Selenium 或 Playwright 等工具整合來抓取動態頁面。
• 對於簡單和小規模的抓取任務來說，比必要的更加複雜。

最適合：Scrapy 非常適合從事大規模網頁抓取專案的開發人員、資料科學家和研究人員，他們需要可靠且可擴展的解決方案來提取和處理大量資料。

？在雲端運行多個 Scrapy 蜘蛛

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3.機械湯

語言： Python | GitHub：4.7K 星 |連結

MechanicalSoup 是一個旨在自動化網站互動的 Python 函式庫。它提供了一個簡單的 API 來存取 HTML 內容並與之交互，類似於透過 Web 瀏覽器與網頁交互，但以程式設計方式進行。 MechanicalSoup 本質上結合了 HTTP 請求的 Requests 和 HTML 解析的 Beautiful Soup 等函式庫的最佳功能。

現在，您可能想知道何時使用 MechanicalSoup 而不是傳統的 BS4 請求組合。 MechanicalSoup 提供了一些獨特的功能，對於特定的網頁抓取任務特別有用。其中包括提交表單、處理登入驗證、瀏覽頁面以及從 HTML 中提取資料。

MechanicalSoup 透過在 Python 中建立一個 StatefulBrowser 物件來實現這一點，該物件可以儲存 cookie 和會話資料並處理瀏覽會話的其他方面。

然而，雖然 MechanicalSoup 提供了一些類似於瀏覽器的功能，類似於您期望從 Selenium 等瀏覽器自動化工具中獲得的功能，但它無需啟動實際的瀏​​覽器即可實現這些功能。這種方法有其優點，但也有一定的局限性，我們接下來將探討：

優點：

• 簡單自動化任務的絕佳選擇，例如填寫表單和從不需要 JavaScript 渲染的頁面中抓取資料。
• 輕量級工具，無需圖形瀏覽器介面即可透過請求與網頁互動。這使得它更快並且對系統資源的要求更低。
• 直接整合 Beautiful Soup，提供您期望從 BS4 獲得的所有好處，以及一些額外的功能。

缺點：

• 與 Playwright 和 Selenium 等真正的瀏覽器自動化工具不同，MechanicalSoup 無法執行 JavaScript。許多現代網站需要 JavaScript 來進行動態內容載入和使用者交互，這是 MechanicalSoup 無法處理的。
• 與 Selenium 和 Playwright 不同，MechanicalSoup 不支援高級瀏覽器交互，例如移動滑鼠、拖放或從更複雜的網站檢索日期可能需要的鍵盤操作。

最適合： MechanicalSoup 是一個更有效率、更輕量級的選項，適用於更基本的抓取任務，特別是對於靜態網站以及那些具有簡單互動和導航的網站。

？了解更多關於 MechanicalSoup 的資訊

4. 節點爬蟲

語言： Node.js | GitHub：6700 顆星 |連結

Node Crawler，通常稱為“Crawler”，是一個流行的 Node.js 網路爬蟲庫。 Crawler 的核心使用 Cheerio 作為預設解析器，但如果需要，可以配置為使用 JSDOM。該庫提供了廣泛的自訂選項，包括強大的佇列管理，可讓您將 URL 排入佇列以進行爬網，同時管理並行、速率限制和重試。

優點：

• Node Crawler 建構於 Node.js 之上，擅長高效處理多個並發 Web 請求，這使其成為大容量 Web 抓取和爬行的理想選擇。
• 直接與 Cheerio（專為伺服器設計的核心 jQuery 的快速、靈活且精益的實現）集成，簡化了 HTML 解析和資料提取的過程。
• 提供廣泛的客製化選項，從用戶代理字串到請求間隔，使其適合各種網路爬行場景。
• 易於設定和使用，即使對於 Node.js 或網頁抓取新手也是如此。

缺點：

• 不原生處理 JavaScript 渲染。對於動態 JavaScript 站點，您需要將其與 Puppeteer 或無頭瀏覽器之類的東西整合。
• 雖然 Node Crawler 簡化了許多任務，但 Node.js 的非同步模型和事件驅動架構可以為不熟悉此類模式的人提供學習曲線。

最適合： 對於熟悉 Node.js 生態系統、需要處理大規模或高速網路抓取任務的開發人員來說，Node Crawler 是一個不錯的選擇。它為網路爬行提供了靈活的解決方案，利用了 Node.js 非同步功能的優勢。

？相關：使用 Node.js 進行網頁抓取指南

5. 硒

語言：多語言 | GitHub：30.6K 星 |連結

Selenium 是一個廣泛使用的自動化 Web 瀏覽器的開源框架。它允許開發人員用各種程式語言編寫腳本來控制瀏覽器操作。這使得它適合爬行和抓取動態內容。 Selenium 提供了豐富的 API，支援多種瀏覽器和平台，因此您可以模擬使用者交互，例如點擊按鈕、填寫表單以及在頁面之間導航。它處理大量 JavaScript 網站的能力使其對於抓取現代 Web 應用程式特別有價值。

優點：

• 跨瀏覽器支援：適用於所有主要瀏覽器（Chrome、Firefox、Safari 等），允許進行廣泛的測試和抓取。
• 動態內容處理：能夠與 JavaScript 渲染的內容交互，使其對現代 Web 應用程式有效。
• 豐富的社區和資源：一個由工具和庫組成的大型生態系統，可增強其功能。

缺點：

• 資源密集：與無頭解決方案相比，執行完整的瀏覽器會消耗大量系統資源。
• 更陡峭的學習曲線：需要了解瀏覽器自動化概念，並且可能涉及進階功能的複雜設定。

最適合： Selenium 非常適合需要自動化 Web 應用程式或從嚴重依賴 JavaScript 的網站中抓取資料的開發人員和測試人員。它的多功能性使其適用於測試和資料提取任務。

？相關：如何在 Python 中使用 Selenium 進行網頁抓取

6.赫里特里克斯

語言：Java | GitHub：2800 顆星 |連結

Heritrix 是由網路檔案館開發的開源網路爬蟲軟體。它主要用於網路歸檔 - 從網路收集資訊以建立數位圖書館並支援網路檔案館的保存工作。

優點：

• 針對大規模網路存檔進行了最佳化，使其成為圖書館和檔案館等需要係統保存數位內容的機構的理想選擇。
• 詳細的設定選項，讓使用者可以深入自訂抓取行為，包括決定抓取哪些 URL、如何處理它們以及如何管理收集的資料。
• 能夠處理大型資料集，這對於歸檔重要的網頁部分至關重要。

缺點：

• 由於它是用 Java 編寫的，運行 Heritrix 可能比更輕量的基於腳本的爬蟲需要更多的系統資源，並且可能會限制那些不熟悉 Java 的人的可用性。
• 針對捕獲和保存網頁內容進行了最佳化，而不是提取資料以供立即分析或使用。
• 不渲染 JavaScript，這意味著它無法從嚴重依賴 JavaScript 進行動態內容生成的網站捕獲內容。

最適合： Heritrix 最適合旨在大規模歸檔和保存數位內容的組織和項目，例如圖書館、檔案館和其他文化遺產機構。其專業性使其成為實現其預期目的的優秀工具，但不太適合更一般的網頁抓取需求。

7.阿帕契·納奇

語言： Java | GitHub：2.9K 星 |連結

Apache Nutch 是個可擴充的開源網路爬蟲，常用於資料分析等領域。它可以透過 HTTPS、HTTP 或 FTP 等協定取得內容，並從 HTML、PDF、RSS 和 ATOM 等文件格式中提取文字資訊。

優點：

• 鑑於其成熟度並專注於企業級爬行，對於連續、廣泛的爬行操作具有高度可靠性。
• 作為 Apache 專案的一部分，Nutch 受益於強大的社群支援、持續更新和改進。
• 與 Apache Solr 和其他基於 Lucene 的搜尋技術無縫集成，使其成為建立搜尋引擎的強大支柱。
• 利用 Hadoop 使 Nutch 能夠高效處理大量數據，這對於大規模處理網路至關重要。

缺點：

• 設定 Nutch 並將其與 Hadoop 整合可能非常複雜且令人畏懼，特別是對於那些剛接觸這些技術的人來說。
• 對於簡單或小規模的爬行任務來說過於複雜，而更輕、更簡單的工具可能更有效。
• 由於 Nutch 是用 Java 編寫的，因此它需要 Java 環境，這對於專注於其他技術的環境可能並不理想。

最適合： Apache Nutch 非常適合建立大型搜尋引擎或收集和處理大量 Web 資料的組織。其功能在需要可擴展性、穩健性以及與企業級搜尋技術整合的場景中特別有用。

8.Webmagic

語言：Java | GitHub：11.4K 星 |連結

Webmagic 是一個開源、簡單且靈活的 Java 框架，專用於網頁抓取。與 Apache Nutch 等大規模資料爬取框架不同，WebMagic 專為更具體、更有針對性的抓取任務而設計，這使其適合需要從各種 Web 來源高效提取資料的個人和企業用戶。

優點：

• 比 Apache Nutch 等更複雜的系統更容易設定和使用，專為更廣泛的網路索引而設計，需要更多設定。
• 旨在有效執行中小型抓取任務，提供足夠的功能，而無需大型框架的開銷。
• 對於 Java 生態系統中已有的項目，整合 WebMagic 比整合來自不同語言或平台的工具更加無縫。

缺點：

• 基於 Java，它可能不會吸引使用其他程式語言的開發人員，他們更喜歡以自己選擇的語言提供程式庫。
• WebMagic 本身不處理 JavaScript 渲染。對於 JavaScript 載入的動態內容，您可能需要與無頭瀏覽器集成，這會使設定變得複雜。
• 雖然它有很好的文檔，但圍繞 WebMagic 的社區可能不像圍繞 Scrapy 等更流行的框架的社區那麼大或活躍，這可能會影響第三方擴展和支持的未來可用性。

最適合： 對於尋求簡單、靈活的基於Java 的Web 抓取框架的開發人員來說，WebMagic 是一個合適的選擇，該框架可以在易用性與大多數Web 抓取任務的足夠功能之間取得平衡。對於 Java 生態系統中需要一個能夠順利整合到更大的 Java 應用程式中的工具的使用者來說，它特別有利。

9. 野科切

語言：Ruby | GitHub：6.1K 星 |連結

像 Beautiful Soup 一樣，Nokogiri 也非常擅長透過程式語言 Ruby 解析 HTML 和 XML 文件。 Nokogiri 依賴本機解析器，例如 libxml2、libgumbo 和 xerces。如果您想使用 Ruby 以程式設計方式讀取或編輯 XML 文檔，Nokogiri 就是您的最佳選擇。

優點：

• 由於其底層實作是 C 語言（libxml2 和 libxslt），Nokogiri 速度非常快，尤其是與純 Ruby 函式庫相比。
• 能夠同樣熟練地處理 HTML 和 XML，使其適用於從網頁抓取到 RSS feed 解析的廣泛任務。
• 直接直覺的 API，用於執行複雜的解析和查詢任務。
• 強大、維護良好的社群透過論壇和文件確保定期更新和良好的支援。

缺點：

• 特定於 Ruby，可能不適合在其他程式設計環境中工作的人。
• 由於依賴本機 C 庫，安裝有時可能會出現問題。
• 記憶體使用量可能相對較大，尤其是在處理大型文件時。

最適合：Nokogiri 特別適合已經在 Ruby 生態系統中工作的開發人員，並且需要一個強大、高效的工具來解析和操作 HTML 和 XML 資料。其速度、靈活性和 Ruby 原生設計使其成為各種 Web 資料擷取和轉換任務的絕佳選擇。

10.Crawler4j

語言：Java | GitHub：4.5K 星 |連結

Crawler4j是一個Java的開源網路爬蟲庫，它提供了簡單方便的API來實作多執行緒網路爬蟲。其設計著重於簡單性和易用性，同時提供有效網路爬行所需的基本功能。

優點：

• API 的設計非常簡單，讓開發人員以最少的設定和配置來啟動和運行。
• 多執行緒能力使其能夠有效率地處理大規模爬取，使得運算資源最可用。
• 提供可針對更複雜的爬行場景進行調整的掛鉤和配置。

缺點：

• 本身不處理 JavaScript。
• 非 Java 開發人員可能會發現它不太有吸引力，因為它需要整合到 Java 應用程式中，這可能不適合用其他程式語言開發的專案。
• 雖然適合簡單的網路爬行任務，但處理更複雜的需求或更新的網路技術可能需要額外的工具或自訂開發。
• 與 Scrapy (Python) 或 Nutch（也是 Java）等更廣泛使用的框架相比，Crawler4j 周圍的社區可能較小，這會影響第三方資源、擴展和支持的未來可用性。

最適合： Crawler4j 對於需要一個簡單、高效的 Web 爬行工具且可以輕鬆整合到 Java 應用程式中的 Java 開發人員來說是一個不錯的選擇。其易用性和性能使其適合廣泛的爬取任務，特別是不需要大規模操作的情況。

11.武士刀

語言： 去 | GitHub：11.1k |連結

Katana 是一個專注於速度和效率的網頁抓取框架。它由 Project Discovery 開發，旨在促進從網站收集數據，同時提供一組為安全專業人員和開發人員量身定制的強大功能。 Katana 允許您使用簡單的配置格式建立自訂抓取工作流程。它支援各種輸出格式，並可輕鬆與安全生態系統中的其他工具集成，這使其成為網路爬行和抓取任務的多功能選擇。

優點：

• 高效能： 在建置時考慮到效率，允許從多個來源快速收集資料。
• 可擴充架構：輕鬆與其他工具和函式庫集成，增強其功能。
• 以安全為中心的功能： 包括專門滿足安全研究人員和滲透測試人員需求的功能。

缺點：

• 有限的社群支持：作為一種較新的工具，它沒有像更成熟的框架那樣擁有廣泛的資源或社群參與。
• 利基用例焦點：主要為安全專業人員設計，這可能會限制其對通用網路抓取任務的吸引力。

最適合： Katana 最適合尋求快速、高效的框架來滿足網路安全領域內的網頁抓取需求的安全專業人士和開發人員。其整合功能使其在需要提取資料的安全測試場景中特別有用。

多合一的爬行和抓取解決方案：Apify

Apify 是一個全端網頁抓取和瀏覽器自動化平台，用於使用任何程式語言來建立爬蟲和抓取器。它提供了成功大規模抓取的基礎設施：儲存、整合、調度、代理等等。

因此，無論您想將哪個程式庫用於抓取腳本，您都可以將它們部署到雲端並受益於 Apify 平台提供的所有功能。

Apify 還託管由其他開發人員創建的現成資料提取和自動化工具（Actor）庫，您可以根據您的用例進行自訂。這意味著您不必從頭開始建立一切。

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