网络搜刮工具是一种专门的软件，用于自动从网站上获取数据，并将其整理成可用的格式。这些工具对于数据收集、数字存档和进行深入分析等各种任务至关重要。先进的网络搜刮工具能够细致地提取和分析页面数据，确保所收集信息的精确性和相关性。
这些工具能够处理大规模数据提取，是企业进行竞争对手分析、市场研究和潜在客户开发的重要资源。这些工具不仅能简化流程，还能迅速提供深刻见解，从而带来显著的竞争优势。
在本文中，我们将探讨 2024 年的顶级网络刮擦工具。我们将涵盖一系列选项，包括基于浏览器的工具、编程框架、库、API 和软件即服务 (SaaS) 解决方案。
在选择网络搜索工具时，有几个关键因素需要考虑：
选择网络搜索工具在很大程度上取决于任务的复杂程度和处理的数据量。对于较简单的任务，浏览器扩展通常就足够了。它们易于安装，不需要编程知识，是直接数据收集任务的不错选择。对于更复杂和可定制的解决方案，框架则更为合适，因为它们提供了更大的灵活性和控制力。如果需要高水平的自动化和管理，面向 API 的 scraper 可提供全面管理的服务，有效处理大量数据。
我们为您精选了 11 款满足各种需求的最佳搜索工具。其中既有专为复杂网络抓取任务设计的强大程序，也有用户友好且无需编程知识的通用工具。无论你是需要强大数据提取功能的资深开发者，还是希望轻松收集网络数据的初学者，这份列表都有适合不同专业水平和项目需求的选择。
Bright Data 提供一个强大的企业级网络刮擦平台，其中包括一个带有现成代码模板的网络刮擦 IDE。这些模板定期进行管理和更新，确保即使目标网站的布局发生变化，刮擦操作也能保持有效。
Bright Data 还使用代理轮换功能，允许您以 JSON 和 CSV 等各种格式保存刮擦数据，或直接保存到 Google Cloud Storage 或 Amazon S3 等云存储解决方案中。
特点
该搜索器的起价为每月 4 美元，并提供免费试用版供用户测试其功能。它在 G2 上广受好评，评分高达 4.6（满分 5.0）。
Octoparse 是一款无代码、易于使用的网络搜索工具，无需任何编码技能即可简化搜索任务。它专为经验丰富的用户和新手设计，提供了一种可视化的数据提取方法，只需最低限度的编码技能，甚至无需编码技能。
Octoparse 的突出功能之一是其人工智能助手。该功能通过自动检测网站上的数据模式并提供有效提取数据的便捷提示来帮助用户。此外，Octoparse 还提供流行网站的预设模板库，可用于即时获取数据。
特点:
该搜索器的起价为每月 75 美元，并提供免费试用。它在 Capterra 上的评分为 4.5/5.0，在 G2 上的评分为 4.3/5.0。
WebScraper.io 是一个 Chrome 浏览器和火狐浏览器扩展，专为定期和计划使用而设计，可手动或自动提取大量数据。
本地使用该工具是免费的，还可通过 API 使用付费的云服务来安排和管理搜索任务。该工具还支持动态网站搜索，并能以 CSV、XLSX 或 JSON 等结构化格式保存数据。
WebScraper.io 通过点选式界面方便用户创建网站地图和选择元素，而无需任何编码专业知识。它还可用于市场调研、潜在客户生成和学术项目等多种用途。
特点:
该搜索工具的价格为每月 50 美元，并提供免费试用。它在 Capterra 的评分为 4.7 分（满分 5 分）。
对于非开发人员来说，开始使用 Scraper API 非常简单，因为用户只需要一个 API 密钥和 URL 就可以开始搜索。除了支持 JavaScript 渲染外，Scraper API 还可以完全自定义，允许用户自定义请求和标题参数，以满足自己的需求。
特点:
对 API 端点的请求格式如下：
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
zh 
English 
Español 
Tiếng Việt 
Deutsch 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Italiano 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia 
Polski
import requests
payload = {'api_key': 'APIKEY', 'url': 'https://httpbin.org/ip'}
r = requests.get('http://api.scraperapi.com', params=payload)
print(r.text)
这款搜索工具的入门价格为每月 49 美元，并提供免费试用。Capterra 评分 4.6 分（满分 5 分），G2 评分 4.3 分（满分 5 分）。
Scraping Dog 的突出特点是简单易用，它提供的 API 可以快速集成到各种应用程序和工作流程中。从简单的数据收集任务到更复杂的操作，它都能满足广泛的刮擦需求。
Scrapingdog 还支持 JS 渲染，可用于需要多次调用 API 才能完全加载的网站。
特点:
下面是一个如何使用 Scraping Dog API 端点的基本示例：
import requests
url = "https://api.scrapingdog.com/scrape"
params = {
"api_key": "5e5a97e5b1ca5b194f42da86",
"url": "http://httpbin.org/ip",
"dynamic": "false"
}
response = requests.get(url, params=params)
print(response.text)
该搜索器的起价为每月 30 美元，并提供免费试用。它在 Trustpilot 的评分为 4.6 分（满分 5 分）。
Apify 是一个开放式软件平台，可轻松大规模开发和运行数据提取、网络自动化和网络集成工具。它是一个基于云的多功能平台，提供了一套全面的网络搜索和自动化工具。它专为需要在不管理服务器的情况下构建、运行和扩展网络搜索和数据提取任务的开发人员而设计。
Apify 还附带了一个名为 Crawlee 的开源网络搜刮库，兼容 Python 和 JavaScript。有了 Apify，您可以轻松地将内容与 Google Drive、GitHub 和 Slack 等第三方应用程序集成，也可以使用 webhook 和 API 创建自己的集成。
特点:
该搜索器的起价为每月 49 美元，包括一个免费版本。它在 Capterra 和 G2 网站上的评分均为 4.8 分（满分 5 分）。
ScrapingBee 是一款多功能的网络搜刮 API，可高效处理各种网络搜刮任务。它在房地产搜索、价格监测和评论提取等领域表现出色，让用户可以无缝地收集数据，而不必担心被屏蔽。
ScrapingBee 的灵活性和有效性使其成为开发人员、营销人员和研究人员的宝贵资源，他们的目标是从各种在线资源中自动化和简化数据收集过程。
特点:
该搜索器的起价为每月 49 美元，并提供免费版本。它在 Capterra 上获得了 5.0 分（满分 5 分）的完美评价。
Diffbot 凭借先进的人工智能和机器学习功能脱颖而出，在网页内容提取方面非常有效。它是一款全自动解决方案，擅长提取结构化数据。
Diffbot 是营销团队和专注于潜在客户生成、市场研究和情感分析的企业的理想选择。它能够即时处理数据并构建数据结构，对于那些需要快速、准确提取数据而又不需要大量技术设置的人来说，是一款功能强大的工具。
特点:
该搜索器的价格为每月 299 美元，并提供免费试用。Capterra 对它的评价是 4.5 分（满分 5 分）。
Scrapy 是一个强大的开源网络抓取和刮擦框架，以速度和效率著称。Scrapy 由 Python 编写，兼容多种操作系统，包括 Linux、Windows、Mac 和 BSD。该框架允许创建自定义搜索代理，并可灵活定制其组件，而无需更改核心系统。这使得 Scrapy 成为一种多功能工具，适合希望根据特定要求定制搜索工具的开发人员使用。
特点:
下面是一个如何使用 Scrapy 从网站上抓取数据的简单示例：
import scrapy
class BlogSpider(scrapy.Spider):
name = 'blogspider'
start_urls = ['https://www.zyte.com/zh/blog/']
def parse(self, response):
for title in response.css('.oxy-post-title'):
yield {'title': title.css('::text').get()}
for next_page in response.css('a.next'):
yield response.follow(next_page, self.parse)
Beautiful Soup 是一个 Python 库，可以轻松地从网页中抓取信息。它是初学者的好帮手，常用于快速搜刮项目，或需要搜刮 HTML 结构简单的网站时。
特点:
下面是一个如何使用 Beautiful Soup 的基本示例：
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc ="""<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string) # Outputs "The Dormouse's story"
Cheerio 是一个快速、灵活、用户友好的 Node.js 库，它模仿了 jQuery 的核心功能。Cheerio 默认使用 parse5 解析器，也可选择使用容错能力更强的 htmlparser2。该库能够解析几乎所有 HTML 或 XML 文档，因此对于需要高效、多功能网络刮擦功能的开发人员来说，它是一个极佳的选择。
特点:
下面是一个简单的 Cheerio 例子：
const cheerio = require('cheerio');
// some product webpage
const html = `
<html>
<head>
<title>Sample Page</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to a Product Page</h1>
<div class="products">
<div class="item">Product 1</div>
<div class="item">Product 2</div>
<div class="item">Product 3</div>
</div>
</body>
</html>
`;
const $ = cheerio.load(html);
$('.item').each(function () {
const product = $(this).text();
console.log(product);
});
总之，每种搜刮工具都具有适合不同搜刮需求的独特功能。Cheerio 和 Beautiful Soup 分别是针对 Node.js 和 Python 优化的 HTML 解析库。Scrapy 是另一款基于 Python 的工具，作为综合网络搜刮和解析框架的一部分，它在处理复杂脚本和管理大型数据集方面表现出色。
对于那些正在评估网络搜刮平台或服务的人来说，以下是根据常见的选择标准量身定制的建议：
评论: 0