你需要的是免费的网页爬虫软件库、包和SDK，还是一个网页爬虫？
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如果你厌倦了专有网页抓取工具的限制和成本，或者被锁定在单一供应商，开源的网络爬虫和抓取器提供了一个灵活且可定制的替代方案。
但并不是所有的开源工具都一样的。
有些是功能齐全的库，能够处理大规模的数据提取任务项目，而还有一些则在处理动态页面内容或小型轻量化任务上表现突出。合适的工具取决于项目的复杂度、数据需求以及您偏好的编程语言。
我们这里谈到的库、框架和 SDK 考虑到了开发者的各种需求，你可以根据你的需求挑选合适的工具。
开源的网络爬虫和网页抓取工具是什么？例如下面提到的开源解决方案，提供了灵活性、可扩展性以及社区驱动的改进和优化，避免了供应商锁定的问题。爬虫收集广泛的数据，而抓取器则针对特定信息。开源的网络爬虫和爬虫让你可以根据需求调整代码，而无需支付许可证费用或受到限制。
2024年最热门的11个开源网络爬虫和抓取工具1. Crawlee.
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，旨在快速高效地构建可靠的爬虫。内置的反封锁功能可以让您的机器人看起来像真实的人类用户，降低被封的可能性。降低被封的可能性。
可用 Node.js 和 Python，Crawlee 提供一个统一的接口，支持 HTTP 和无头浏览器（headless browser）爬虫，使其适用于各种类型的抓取任务。它集成了像 Cheerio 和 Beautiful Soup 这样的库，用于高效解析 HTML，以及 Puppeteer 和 Playwright 这样的无头浏览器，用于 JavaScript 渲染。
该库在可扩展性方面表现出色，能够根据系统资源自动管理并发。它通过旋转代理来提高效率，并使用类似人类的浏览器指纹来避免被检测到。Crawlee 还通过持久化的 URL 排队功能和可插拔的数据和文件存储来确保强大的数据处理能力。
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优点：
- 通过更改少量代码即可轻松在简单的HTTP请求/响应处理和复杂的JavaScript页面处理之间切换。
- 内置了包括代理轮换和生成类似人类的行为特征在内的高级防阻塞功能。
- 集成了链接提取、无限滚动加载和阻止不需要的资源加载等常见任务的工具，并支持Cheerio和JSDOM，提供了一个开箱即用的全面抓取工具箱。
不足:
- 它全面的功能集以及需要理解 HTTP 和基于浏览器的抓取这两点，可能会让学习曲线变得很陡。
最适合于: Crawlee非常适合需要处理JavaScript/TypeScript和Python中简单和复杂网络抓取及自动化任务的开发人员和团队。它特别适合抓取那些结合了静态和动态页面的Web应用程序，因为它轻松切换不同类型爬虫以处理每种情况。
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2. Scrapy
语言: Python · GitHub: 52.9k 星星 · https://github.com/scrapy/scrapy
Scrapy 是 Python 生态系统中最完整和最流行的 网页抓取 框架之一，也是 Python 生态系统中的佼佼者。它基于 Twisted 开发，Twisted 是一个事件驱动的网络框架，使 Scrapy 具备了异步处理能力。
这是一张示例图片。
作为一款全面的网页抓取框架，Scrapy 款框架特别设计用于提取数据，它内置了对请求处理、处理响应内容和导出为多种格式的数据（包括 CSV、JSON 和 XML 等格式）的支持。
它的主要缺点是它无法直接支持动态网站。不过，你可以通过使用Playwright或Selenium配置Scrapy来获取这些功能。
好的地方有：
- 由于其异步特性，性能大幅提升。
- 在这些任务中提供了坚实的基础。
- 可扩展的中间件架构使调整Scrapy的功能以适应各种抓取场景非常简单。
- 有一个成熟的支持社区，网上资源丰富多样。
不足:
- 学习曲线较陡，可能对经验较少的网页抓取开发人员来说较为有挑战性。
- 可能需要与像 Selenium 或 Playwright 这样的工具结合使用，以便抓取动态页面。
- 对于简单的和小规模的抓取任务来说，可能过于复杂。
最适合于: Scrapy非常适合开发人员、数据科学家和研究人员使用，他们正在着手进行大规模的网页抓取项目，需要一个既可靠又可扩展的解决方案来提取和处理海量数据。
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3.MechanicalSoup (一个Python库)
语言: Python | GitHub: 4.7K+ 星星 | link
MechanicalSoup 是一个用于自动化网站交互的 Python 库，它提供了一个简单的 API，可以用来访问和互动 HTML 内容，类似于通过浏览器与网页互动，但实际上是通过编程实现的。MechanicalSoup 基本上集成了如 Requests 这样的库用于 HTTP 请求和如 BeautifulSoup 这样的库用于 HTML 解析的优秀功能。
现在，你可能会想知道什么时候应该使用 MechanicalSoup 而不是传统的 BS4+ Requests 组合。MechanicalSoup 提供了一些特别适用于特定的网页抓取任务的功能。这包括填写并提交表单、处理登录验证、在页面之间导航以及从 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 cookies 和会话数据，并处理浏览过程的其他细节。
然而，尽管MechanicalSoup提供了一些类似于Selenium这样的浏览器自动化工具所期望的浏览器功能，但它并不实际启动浏览器。这种方法当然有它的优点，但也有一些局限性。下面我们就来看看这些限制。
好的地方：
- 非常适合简单自动化任务，如填写表单，从无需JavaScript渲染的页面抓取数据。
- 一个轻量级工具，通过请求与网页互动，无需图形界面。这使其更快，占用系统资源更少。
- 直接集成了Beautiful Soup，为用户提供了BS4的所有优点，还有一些额外功能。
不足:
- 与像Playwright和Selenium这样的真实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来加载动态内容和处理用户交互，而MechanicalSoup无法处理这些交互。
- 与Selenium和Playwright不同，MechanicalSoup不支持诸如移动鼠标指针、拖拽或可能需要从更复杂的网站获取日期的键盘操作等高级浏览器交互。
最适合用于: MechanicalSoup 是一个更高效且轻量级的选项，尤其适用于执行基本的抓取任务，尤其是静态网站和简单交互和导航的网站。
4. 节点抓取器
语言: Node.js | GitHub: 6.7K+ 星 | 浏览
Node Crawler，简称“Crawler”，是一个流行的 Node.js 网页爬虫库。Crawler 默认使用 Cheerio 作为解析器，但也可以配置使用 JSDOM。该库提供了丰富的自定义选项，包括强大的队列管理，允许你在管理并发、速率限制和重试的同时，将 URL 添加到爬取队列中。
优点：
- 基于 Node.js 构建，Node Crawler 在处理多个同时的网页请求方面表现出色，特别适合高流量的网页抓取和爬虫任务。
- 直接集成 Cheerio（一个专为服务器设计的快速、灵活且精简的核心 jQuery 实现），简化了 HTML 解析和数据提取的流程。
- 提供了丰富的自定义选项，从用户代理字符串到请求间隔，适用于各种不同的网页爬取场景。
- 即使是 Node.js 或网页抓取的新手，也能轻松设置和使用。
缺点：
- 不原生支持 JavaScript 渲染。对于需要大量 JavaScript 的动态网站，你需要将其与 Puppeteer 或类似的 无头浏览器 集成。
- 虽然 Node Crawler 简化了许多任务，但对于不熟悉这些模式的用户来说，Node.js 的这些特性可能需要一定的学习时间。
最适合的是: 对于熟悉Node.js的开发人员来说，Node Crawler是一个很好的选择，特别是那些需要处理大规模或高速网络爬虫任务的人。它利用了Node.js的异步优势，提供了一个灵活的解决方案。
📖 相关：使用Node.js的网络爬虫教程：https://blog.apify.com/mechanicalsoup-tutorial/
5. Selenium 注：此处指用于Web测试和自动化领域的Selenium工具。
语言: 多语言支持 | GitHub: 30.6K 星标 | 链接
Selenium 是一个广泛使用的开源框架，用于自动化网页浏览器。它允许开发人员编写脚本程序来控制浏览器操作。这使得它非常适合爬取动态内容。Selenium 提供了一个丰富的 API，支持多种浏览器和操作系统，因此你可以模拟用户交互，如点击按钮、填写表单和切换页面。它处理大量 JavaScript 网站的能力使其在抓取现代网页应用时尤为有价值。
如上图所示。
好的地方：
- 跨浏览器兼容性: 支持所有主流浏览器（如 Chrome、Firefox、Safari 等），便于广泛测试和抓取。
- 处理动态内容的能力: 能够与 JavaScript 渲染的内容进行交互，适用于现代网页应用程序。
- 丰富的社区和资源: 拥有一个庞大的工具和库生态系统，增强其功能性和适用性。
不足：
- 资源消耗大: 运行一个完整的浏览器相比于无头方案会消耗更多的系统资源。
- 学习难度更大: 需要理解浏览器自动化相关的知识，并且可能需要进行复杂设置以实现高级功能。
最适合用于: Selenium 适合需要自动化 web 应用程序或从高度依赖 JavaScript 的网站抓取数据的开发人员和测试人员。它的多功能性使其既可用于测试，也可用于数据提取。
📖 如何使用Selenium和Python进行网页抓取：教程
6. Heritrix
Heritrix 是一个网络档案工具
语言：Java | GitHub：2.8K+ 星 | 链接
Heritrix 是由互联网档案组织开发的开源网络爬虫程序。它主要用于网络抓取——从网络收集信息，用于建立数字图书馆，并支持互联网档案组织的保存任务。
好处:
- 适用于大规模的网络存档，非常适合需要系统性地保存数字内容的机构，如图书馆和档案馆。
- 提供详细配置选项，允许用户深入自定义抓取方式，包括决定抓取哪些URL、如何处理这些URL以及如何管理收集的数据。
- 能够处理大型数据集，这对于归档大量的网络内容来说至关重要。
缺点 ：
- 由于 Heritrix 是用 Java 编写的，运行它可能需要比基于脚本的爬虫更多的系统资源，这意味着对于不熟悉 Java 的用户来说，使用可能会受到限制。
- 优化了用于捕获和保存网页内容，而不是为即时分析或使用而提取数据。
- 由于不渲染 JavaScript，这意味着它无法捕获依赖于 JavaScript 生成动态内容的网站上的内容。
最适用于: Heritrix 最适用于旨在大规模存档和保护数字内容的组织和项目，如图书馆、档案馆等文化机构。其专业化性质使其非常适合其预期用途，但对于一般的网页抓取需求适应性较差。
7. Apache Nutch 项目
语言: Java | GitHub: 2.9K+ 星 | 链接
Apache Nutch 是一个可扩展的开源网页爬虫，常用于具备数据分析等领域能力。它可以通过 HTTPS、HTTP 等等协议抓取网页内容，并从 HTML、PDF 等等文档格式中提取文本数据。
如图所示：
优点：
- 由于其成熟性和专注于企业级爬取，Nutch非常适合执行持续、大规模的爬取操作。
- 作为Apache项目的一部分，Nutch受益于强大的社区支持、不断更新和持续改进。
- 与Apache Solr和其他基于Lucene的搜索技术无缝地集成，使其成为构建搜索引擎的坚固支柱。
- 利用Hadoop，Nutch能够高效处理大量数据，这对于大规模网络数据处理至关重要。
缺点:
- 设置 Nutch 并将其与 Hadoop 集成可能会比较复杂和让人生畏，尤其是对于这些技术的新手来说。
- 对于简单的或小规模的抓取任务来说，Nutch 可能过于复杂，而其他更轻便、更直接的工具可能会更有效。
- 由于 Nutch 是用 Java 编写的，它需要一个 Java 环境，这在主要使用其他技术的环境中可能不是最佳选择。
最适合于: Apache Nutch 适合构建大规模的搜索引擎或收集和处理海量的网页数据的机构。其功能特别适用于需要高可扩展性、高健壮性和与企业级搜索技术集成的场景。
8. Webmagic
语言：Java | GitHub：11.4K+ 星 | 链接
Webmagic 是一个开源的、简单且灵活的 Java 框架，专门用于网页抓取。与像 Apache Nutch 这样的大规模数据抓取框架不同，WebMagic 设计用于具体且有针对性的抓取任务，这使得它适合那些需要高效从各种网络来源提取数据的个人和企业用户。
点击下面的图片查看。
好处:
- 比像 Apache Nutch 这样的复杂系统更简单设置和使用，后者专为广泛的网络索引设计，需要较多的设置。
- 专为小型到中型规模的抓取任务设计，提供了足够的功能，而不需要大型框架的额外开销。
- 对于已经在 Java 生态系统中的项目，集成 WebMagic 比集成其他语言或平台的工具更加无缝。
不足:
- 由于是基于Java的，它可能无法吸引那些更喜欢使用其他编程语言及其特定语言中可用库的开发者。
- WebMagic 本身并不直接支持 JavaScript 渲染。对于由 JavaScript 加载的动态内容，这可能会使设置变复杂。
- 虽然文档做得不错，相比围绕Scrapy这样的更流行框架，它的社区规模和活跃度可能较小，这可能会影响第三方扩展和支持的未来可用性。
最适合于: WebMagic 是一个适合于寻求简单且灵活的 Java 基础 web 爬虫框架的开发者的选择，它在易用性和功能之间取得了良好的平衡，适合大多数 web 爬虫任务的需求。对于 Java 生态系统中的用户而言，它特别有益，因为它可以无缝集成到更大的 Java 应用程序中。
9. Nokogiri
语言：Ruby（编程语言）| GitHub：6.1K+ 星 | 链接
就像Beautiful Soup一样，Nokogiri也非常擅长通过Ruby编程语言解析HTML和XML文档。Nokogiri依赖于诸如libxml2、libgumbo和xerces这样的原生解析器。如果你想用Ruby来读取或编辑XML文档，Nokogiri无疑是最佳选择。
优势:
- 由于 Nokogiri 的底层是用 C 语言（libxml2 和 libxslt）实现的，它在速度上远远超过纯 Ruby 库。
- 适用于从网页抓取到 RSS 源解析等多种任务，涵盖广泛的应用场景。
- 提供了简单直观的 API，方便执行复杂的解析和查询任务。
- 强大的社区支持确保了定期更新，并通过论坛和文档提供了良好的技术支持。
缺点：
- 特定于 Ruby，可能不适合其他编程环境的使用者。
- 安装时有时会因为依赖于本地 C 库而遇到问题。
- 处理大型文档时，内存使用量可能会相对较高。
最适合的场景是: Nokogiri 特别适合已经在使用 Ruby 的开发者，需要一个功能强大的、高效的工具来解析和处理 HTML 和 XML 数据。它的高速度、灵活性和原生的 Ruby 设计使其成为各种 web 数据提取和转换工作的绝佳选择。
10. Crawler4j
语言：Java | GitHub 项目：4.5K+ 星 | 链接
Crawler4j 是一个开源的Java网络爬虫库，它提供了一个简单且易于使用的API来实现多线程的网络爬虫。设计上注重简洁和易用，同时具备进行有效网络爬虫所需的核心功能。
点击图片查看。
优点包括:
- API 设计简洁，让开发者能够快速上手并完成最少的设置和配置即可开始使用。
- 多线程功能让它能够高效处理大规模的抓取任务，充分利用可用的计算资源。
- 提供了可调整的钩子和配置，以应对更复杂的抓取场景。
不足之处:
- 不支持原生处理JavaScript。
- 对于非Java开发者来说，因为需要将其集成到Java应用程序中，这可能不太有吸引力，特别是对于使用其他编程语言开发的项目。
- 虽然适合简单的网页爬取任务，但对于处理更复杂的需求或较新的网页技术，可能需要额外的工具或自定义开发。
- 相比更流行的框架（比如Python的Scrapy或同样基于Java的Nutch），围绕Crawler4j的社区相对较小，这可能会影响未来第三方资源、扩展和支援的可用性。
最适合的是: Crawler4j 对于需要一个简单易用且高效的网页抓取功能的Java开发人员来说是一个不错的选择。它可以轻松集成到Java应用程序中，其易用性和出色的性能使其适合各种网页抓取任务，尤其是对于不需要大规模操作的任务。
11. 单刀（katana）
语言: Go语言 | GitHub: 1.1万星 | link
Katana 是一个专注于速度和效率的网络爬虫框架，由 Project Discovery 开发而来。它旨在方便从网站收集数据，并为安全专家和开发人员提供了一系列强大的功能。Katana 使用简单的配置格式让你创建自定义爬虫工作流程。它支持多种输出格式，并能轻松地与安全生态系统中的其他工具集成，这使得它成为网页爬取和抓取任务的多功能选择之一。
这是一个图片：
好的方面：
- 高性能设计: 旨在高效性，支持从多个来源快速采集数据。
- 可扩展架构: 轻松与其他工具和库对接，提升其功能。
- 安全功能: 满足安全研究人员和渗透测试人员的需求。
不足:
- 作为较新的工具，它不像更成熟的框架那样拥有丰富的资源或社区参与度。
- 主要是为安全专家设计的，这可能限制了它在通用网络抓取任务中的吸引力。
最适合: Katana最适合寻求快速、高效框架以满足网络抓取需求的网络安全专家和开发者。其集成能力使其在网络安全领域中，在需要数据提取的安全测试场景中尤为有用。
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