五十种最好用的开源爬虫软件

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关于7个款来抓数据的开源爬虫软件工具 爬虫：是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网,信息的程序或者脚本。使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 阅读详情
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网络爬虫可自动化爬取网页数据，推动业务增长。本文按实现语言分类，介绍了Python、Java、JavaScript等多种语言编写的开源Web爬取软件库和工具，如Scrapy、Apache Nutch等，有助于读者实现网站数据的爬取、采集与分析。

网络爬虫是一种自动化程序或脚本，根据设定的数据爬取索引系统地爬取 Web 网页。整个过程称为 Web 数据采集（Crawling）或爬取（Spidering）。

人们通常将用于爬取的工具称为爬虫（Web Spider）、Web 数据抽取软件或 Web 网站采集工具。

当前 Web 爬取应用广受关注，一个重要的原因在于它们从多个方面上推进了业务的加速增长。这些应用非常便于在数据驱动的大环境中使用。它们从多个公开的网站采集信息和内容，并按统一可管理的方式提供。在这些应用的帮助下，我们可以一窥遍布全球的海量信息，例如新闻、社会媒体、图片、文章，甚至是竞争对手的情况。

为更好地采用各种爬取应用，我们需要做好调研，了解各种应用的不同功能和相同特性。我们将在本文中介绍多种不同的开源 Web 爬取软件库和工具。本文有助于读者实现爬取、采集网站数据并分析数据。

我们全面地总结了一些最好的开源 Web 爬取软件库和工具，并按实现语言的不同进行了分类。

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Python 编写的开源 Web 爬虫

1. Scrapy

简介

  • Scrapy 是一种高速的高层 Web 爬取和 Web 采集框架，可用于爬取网站页面，并从页面中抽取结构化数据。
  • Scrapy 的用途广泛，适用于从数据挖掘、监控到自动化测试。
  • Scrapy 设计上考虑了从网站抽取特定的信息，它支持使用 CSS 选择器和 XPath 表达式，使开发人员可以聚焦于实现数据抽取。
  • 对于熟悉 Python 的开发人员，只需几分钟就能建立并运行 Scrapy。
  • 支持运行在 Linux、Mac OS 和 Windows 系统上。

特性

  • 内置支持从 HTML 和 XML 抽取数据、使用扩展的 CSS 选择器（Selector）和 XPath 表达式等特性。
  • 支持以多种格式（JSON、CSV、XML）生成输出。
  • 基于 Twisted 构建。
  • 稳健的支持，自动检测编码方式。
  • 快速，功能强大。
  • 官方文档：https://docs.scrapy.org/en/latest/
  • 官方网站：https://scrapy.org/

2. Cola

简介

  • Cola 是一种高层分布式爬取框架，实现从网站爬取网页，并从中抽取结构化数据。
  • 它提供了一种实现目标数据获取的简单且灵活的方式。
  • 用户只需要编写其中一部分代码，就可在本地和分布式环境下运行。

特性

3. Crawley

简介

  • Crawley 是一种 Python 爬取和采集框架，意在简化开发人员从 Web 网页抽取数据到数据库等结构化存储中。

特性

  • 基于 Eventlet 构建的高速 Web 爬虫。
  • 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Sqlite 等关系数据库引擎。
  • 支持 MongoDB、CouchDB 等 NoSQL 数据库（最新特性！）。
  • 支持导出数据为 JSON、XML 和 CSV 格式（最新特性！）。
  • 命令行工具。
  • 支持开发人员使用自己喜好的工具，例如 XPath 或 Pyquery（一种类似于 JQuery 的 Python 软件库）等。
  • 支持 Cookie 处理器（Handler）。
  • 官方文档：https://pythonhosted.org/crawley/
  • 官方网站：http://project.crawley-cloud.com/

4. MechanicalSoup

简介

  • MechanicalSoup 是一种设计模拟人类使用 Web 浏览器行为的 Python 软件库，它基于解析软件库 BeautifulSoup 构建。
  • 如果开发人员需要从单个站点采集数据，或是不需要大量数据采集，那么使用 MechanicalSoup 是一种简单高效的方法。
  • MechanicalSoup 自动存储和发送 Cookie、跟踪重定向、支持链接跟随和提交表单。

特性

5. PySpider

简介

  • PySpider 是一种 Python 编写的强大 Web 爬虫。
  • 它支持 JavaScript 网页，并具有分布式架构。
  • PySpider 支持将爬取数据存储在用户选定的后台数据库，包括 MySQL, MongoDB, Redis, SQLite, Elasticsearch 等。
  • 支持开发人员使用 RabbitMQ、Beanstalk 和 Redis 等作为消息队列。

特性

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6. Portia

简介

  • Portia 是由 Scrapinghub 创建的一种可视化爬取工具，它不需要用户具有任何程序开发知识。
  • 如果用户并非开发人员，最好直接使用 Portia 实现 Web 爬取需求。
  • 用户无需任何安装就可免费试用 Portia，只需要在 Scrapinghub 注册一个账户，就可使用托管版本。
  • 即便用户没有编程技能，在 Portia 中创建爬虫并抽取 Web 内容也是非常易于实现的。
  • 用户无需安装任何程序，因为 Portia 是运行在 Web 页面上的。
  • 用户可以使用 Portia 的基本点击工具标注需要爬取的数据，然后 Portia 就会根据这些标注理解如何爬取类似页面中的数据。
  • 一旦检测到需要爬取的页面，Portia 会形成一个用户已创建结构的实例。

特性

7. Beautifulsoup

简介

  • Beautiful Soup 一种设计用于实现 Web 爬取等快速数据获取项目的 Python 软件库。
  • 它在设计上处于 HTML 或 XML 解析器之上，提供用于迭代、搜索和修改解析树等功能的 Python 操作原语。往往能为开发人员节省数小时乃至数天的工作。

特性

8. Spidy 爬虫

简介

  • Spidy 是一种从命令行运行的 Web 爬虫。易于使用。用户只需提供 Web 网页的 URL 链接，Spidy 就可以开始爬取！Spidy 无疑是一种整体爬取 Web 的简单有效的方式。
  • Spidy 使用 Python 请求查询 Web 页面，并使用 lxml 抽取页面中的所有链接。非常简单！

特性

9. Garb

简介

  • Grab 是一种用于构建爬虫的 Python 框架。
  • 使用 Grab 可构建出各种复杂度的 Web 爬虫，从只有五行代码的脚本，到可处理百万量级 Web 页面的复杂异步爬虫。
  • Grab 提供了执行网络请求、处理接收内容的 API。例如，实现与 HTML 文档的 DOM 树进行交互。

特性

  • 支持 HTTP 和 SOCKS 代理，可使用也可不使用认证。
  • 自动字符集检测。
  • 强大的 API，支持使用 XPath 查询从 HTML 文档的 DOM 树中抽取数据。
  • 自动 Cookie（或会话）支持。
  • 官方文档：https://grablib.org/en/latest/
  • 官方网站： https://github.com/lorien/grab

Java 编写的开源 Web 爬虫

10. Apache Nutch

简介

  • Apache Nutch 是一种高度可扩展、可伸缩的开源 Web 爬虫软件项目。
  • 如果要列出最好的开源 Web 爬虫列表，Apache Nutch 无疑金榜题名。
  • 作为一种用于数据挖掘的高度可扩展、可伸缩的开源代码 Web 数据抽取软件项目，Apache Nutch 得到了广泛的使用。
  • Nutch 支持单机运行，但是在 Hadoop 集群上运行可最大化地发挥其强大能力。
  • 全球范围内很多数据分析人员和科研人员、应用开发人员和 Web 文本挖掘工程师都在使用 Apache Nutch。
  • Apache Nutch 是一种 Java 编写的跨平台解决方案。

特性：

  • 默认情况下，爬取数据和分析数据是独立的过程。广泛支持多种文档格式，包括纯文本、HTML/XHTML+XML、XML、PDF、ZIP 等。使用 XPath 和命名空间实现映射。通过 Hadoop 支持分布式文件系统。链接图形式的数据库。支持 NTLM 认证。
  • 官方文档： https://wiki.apache.org/nutch/
  • 官方网站： http://nutch.apache.org/

11. Heritrix

简介：

在使用 Java 编写的免费开源 Web 爬虫中，Heritrix 是其中一种得到广泛使用的工具。事实上，它是一种可扩展、Web 规模、存档质量（archival-quality）的 Web 爬取项目。Heritrix 是一种扩展能力和性能很好的解决方案，支持用户即刻爬取并归档一组网站。此外，它在设计上考虑了 robots.txt 禁止规则和 META 机器人标签。Heritrix 可运行在 Linux/Unix 和 Windows 系统上。

特性：

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12. ACHE 爬虫

简介：

ACHE 是一种专用于特定用途的 Web 爬虫。ACHE 爬取满足特定标准的 Web 页面。例如，属于特定领域并包含用户指定模式的页面。不同于通用爬虫，ACHE 使用页面分类器遴选特定领域中的相关和无关页面。页面分类器可以是基本的正则表达式（例如，匹配所有包含给定单词的页面），也可以基于机器学习的分类模型。ACHE 也可以自动学习如何对链接做优先处理，实现高效地定位相关内容，避免检索无关的页面内容。

特性：

  • 对固定网站列表的正常爬取。通过自动链接优先处理，发现并爬取新的相关网站。可配置不同类型的页面分类器（例如，机器学习、正则表达式等）。持续重新爬取站点，实现页面更新的发现。使用 ElasticSearch 对爬取页面做索引。实时搜索爬取页面的 Web 接口。用于监控爬虫的 REST API 和基于 Web 的用户接口。使用 TOR 代理爬取隐含服务。
  • 官方文档： http://ache.readthedocs.io/en/latest/
  • 官方网站： https://github.com/ViDA-NYU/ache

13. Crawler4j

简介：

14. Gecco

简介：

Gecco 是一种使用 Java 开发的轻量级 Web 爬虫，易于使用。Gecco 集成了 jsoup、httpclient、fastjson、spring、htmlunit、redission 等优秀框架。用户只需要配置一系列 jQuery 风格选择器，就能很快地建立一个爬虫。Gecco 框架具有优秀的扩展能力。框架基于一些开放式和封闭式设计原则，对改进封闭，对扩展开放。

特性：

  • 易于使用，使用 jQuery 风格选择器抽取元素。支持页面中的异步 Ajax 请求。支持页面 JavaScript 变量抽取。使用 Redis 实现分布式爬取（参见 gecco-redis 文档）。支持使用 Spring 开发业务逻辑（参见 gecco-spring 文档）。支持 htmlunit 扩展（参见 gecco-htmlunit 文档）。支持多种扩展机制。支持下载 UserAgent 的随机选择。支持下载代理服务器的随机选取。
  • 官方文档： https://github.com/xtuhcy/gecco
  • 官方网站： https://github.com/xtuhcy/gecco

15. BUbiNG

简介：

BUbiNG 令人惊喜，它可称为下一代的开源 Web 爬虫。BUbiNG 是一种 Java 开发的完全分布式爬虫（无需中央协调），每秒可爬取数千个网页，并支持采集大规模数据集。BUbiNG 的分布式是基于高速协议实现的，因此可以获得非常高的通量。BUbiNG 提供对海量数据的大规模爬取。它完全可配置、易于扩展，并可集成垃圾信息检测。

特性：

16. Narconex

简介：

对于寻求可满足企业级需求的开源 Web 爬虫的用户而言，Narconex 是一种很好的工具。Norconex 支持用户爬取任何 Web 内容。用户可以独立运行这种全功能数据采集器，或是将其集成在自己的应用中。支持所有操作系统。可在具有一般容量的单体服务器上爬取数百万信息。此外，Narconex 提供多种内容和元数据操作特性，还可以抽取页面中特定的图像。

特性：

17. WebSPHINX

  • 实现语言： Java
  • 当前尚不提供官方支持。

简介：

WebSphinix 是一种非常易于使用的可定制 Web 爬虫。它设计用于高级 Web 用户和 Java 编程人员，支持他们自动爬取小部分 Web。WebSphinix 数据抽取解决方案也提供了一种全面的 Java 类库和交互式软件开发环境。WebSphinix 包括两部分：爬虫基准测试（Crawler Workbench），WebSPHINX 类库。爬虫基准测试提供了很好的用户图形接口，支持用户配置并控制定制的 Web 爬虫。WebSPHINX 类库为使用 Java 编写 Web 爬虫提供支持。WebSphinix 支持运行在 Windows、Linux、Mac 和 Android IOS 上。

特性：

18. Spiderman

简介：

Spiderman 是一种 Java 开源 Web 数据抽取工具。它采集特定的 Web 页面，并从中抽取有用数据。Spiderman 主要使用 XPath 和正则表达式等技术抽取实际数据。

特性：

19. WebCollector :

简介：

WebCollector 是一种基于 Java 的开源 Web 爬虫框架。它为实现 Web 爬取功能提供了一下基本的接口。用户可以使用它在五分钟内建立起一个多线程爬虫。

特性：

20. Webmagic

简介：

WebMagic 是一种可扩展的爬虫框架。WebMagic 涵盖了爬虫的整个生命周期，包括下载、URL 管理、内容抽取和持久化。可用于简化一些特定爬虫的开发。

特性：

21. StormCrawler

简介：

StormCrawler 是一种基于 Apache Storm 构架分布式 Web 爬虫的开源 SDK。StormCrawler 为开发人员构建爬虫提供了软件库和一系列资源。StormCrawler 完全适用于以数据流提供需获取和解析的 URL 的情况，也非常适用于大规模递归性爬取，尤其是需要低延迟的情况。

特性：

JavaScript 编写的开源 Web 爬虫

22. NodeCrawler

简介：

NodeCrawler 是一种广为使用的 Web 爬虫，它基于 NodeJS 实现，具有非常快的爬取速度。Nodecrawler 非常适用于偏爱使用 JavaScript 编程或者致力于 JavaScript 项目的开发人员。其安装也非常简单。JSDOM 和 Cheerio（用于 HTML 解析）实现服务器端渲染。其中，JSDOM 更为稳定。

特性：

  • 使用 Cheerio（默认）或 JSDOM 实现服务端 DOM 和自动 jQuery 插入。可配置池子规模和重试次数。控制爬取率限制。请求的优先队列。支持 forceUTF8 模式，使得爬虫可以检测并转换字符集。与 4.x 乃至更新版本兼容。
  • 官方文档：https://github.com/bda-research/node-crawler
  • 官方网站：http://nodecrawler.org/

23. Simplecrawler

简介：

Simplecrawler 设计提供基本的、灵活且稳定的网站爬取 API。Simplecrawler 在实现上考虑了针对特大型 Web 站点的归档、分析和搜索。它可爬取上百万页面，并毫无问题地向磁盘写入数十 GB 数据。

特性：

24. Js-crawler :

简介：

25. Webster

简介：

  • Webster 是一种使用 NodeJS 编写的可靠 Web 爬取和采集框架，用于爬取 Web 站点并从页面中抽取结构化数据。与其他爬取框架的不同之处在于，Webster 可以抓取浏览器客户端的 JavaScript 和 Ajax 请求呈现的内容。
  • 官方文档： http://webster.zhuyingda.com/
  • 官方网站： https://github.com/zhuyingda/webster

26. Node-osmosis

简介：

一种使用 NodeJS 实现的 HTML/XML 解析器和 Web 爬虫。

特性：

  • 使用原生 libxml 的 C 绑定。干净的 Promise 类接口。支持 CSS 3.0 和 XPath 1.0 选择器的混合。Sizzle 选择器、Slick 选择器以及更多。不具有像 jQuery、cheerio 或 jsdom 那样的大型依赖。构成深度和复杂的数据结构。
  • HTML 解析器特性：快速解析；高速搜索；内存占用小。
  • HTML DOM 特性：加载和搜索 ajax 内容；DOM 交互和事件；执行嵌入和远程脚本；在 DOM 中执行代码。
  • HTTP 请求特性：日志记录 URL，重定向和错误；Cookie 的 jar 包，以及自定义 Cookie/ 头部 / 用户代理；登录 / 表单提交、会话 Cookie，基本的认证；单代理、多代理，处理代理失败情况；限制重试和重定向。
  • 官方文档： https://rchipka.github.io/node-osmosis/global.html
  • 官方网站： https://www.npmjs.com/package/osmosis

27. Supercrawler

简介：

Supercrawler 是一种使用 NodeJS 实现的 Web 爬虫，在设计上支持高度可配置和易用性。一旦成功爬取一个网页（可以是图像、文本文档或其他任何文件），Supercrawler 将会触发用户自定义的内容类型（content-type）处理器，处理页面解析、保存数据以及其它一些用户定义的功能。

特性：

  • 链接检测：Supercrawler 会解析所爬取的 HTML 文档，识别其中链接并添加到队列中。
  • 机器人解析：在爬取前 Supercrawler 会请求 robots.txt 并检查其中的禁止规则。它也可识别站点地图。
  • 站点地图解析：Supercrawler 可以从 XML 站点地图文件中读取链接，并将链接添加到队列中。
  • 并发限制：Supercrawler 可限制在任一时间发出的请求数。
  • 速率限制：Supercrawler 可添加请求的时延，以免对服务器产生轰炸。
  • 指数补偿（Exponential backoff）重试：Supercrawler 将依此在一小时、两小时、四小时乃至更多时间后重试请求。要使用该特性，爬取队列必须使用数据库或 Redis 作为后端。
  • 主机名均衡：Supercrawler 可在不同主机名间平均分割请求量。要使用该特性，爬取队列必须以 Redis 为后端。
  • 官方文档： https://github.com/brendonboshell/supercrawler
  • 官方网站： https://github.com/brendonboshell/supercrawler

28. Web scraper 的 Chrome 扩展

简介：

Web Scraper 是一种 Chrome 浏览器扩展，构建用于从 Web 页面抽取数据。用户可以使用该扩展创建计划（站点地图），定义如何遍历一个 Web 网站，以及如何从中抽取数据。Web Scraper 使用站点地图相应地遍历网站，并从中抽取数据。支持以 CSV 格式导出所抽取的数据。

特性：

  • 抽取多个页面。
  • 站点地图和抽取的数据存储在浏览器的本地存储，也可存储在 CouchDB 中。
  • 多种数据类型选取。
  • 支持从动态网页（JavaScript+AJAX）抽取数据。
  • 浏览抽取的数据。
  • 以 CSV 格式导出抽取的数据。
  • 导入、导出站点地图。
  • 只依赖于 Chrome 浏览器。
  • 官方文档： https://www.webscraper.io/documentation
  • 官方网站： https://www.webscraper.io

29. Headless Chrome 爬虫

简介：

使用基本 HTML 文件请求的爬虫，通常速度很快。但这样的爬虫往往会抽取到空白内容，尤其是在爬取使用 AngularJS、React 和 Vue.js 等现代前端框架构建的网站时。

特性：

30. X-ray

特性：

  • 模式灵活：支持字符串、数组、对象以及嵌套对象结构。
  • 模式并非绑定于所抽取的页面结构，支持用户获取选定结构中的数据。
  • 可组合（Composable）：API 是完全可组合的，赋予用户抽取每个页面的极大灵活性。
  • 分页支持：爬取页面在 Web 站点上的所有分页。
  • X-ray 还支持请求延迟和分页限制，并支持将爬取页面导入到单个文件中。这样一旦单个页面产生错误，用户不会失去所有已爬取的数据。
  • 爬虫支持：从一个页面开始，轻易跳转另一个页面。页面跳转是可预测的，按深度优先爬取所有页面。
  • 负责任的爬取：X-ray 支持并发、限制、延迟、超时和限制，实现负责任地爬取任何页面。
  • 可插拔驱动：可按用户需求置换不同的爬虫。
  • 官方文档： https://github.com/matthewmueller/x-ray
  • 官方网站： https://www.npmjs.com/package/x-ray-scraper

C 编写的开源 Web 爬虫

31. Httrack

简介：

HTTracks 是一项免费（GPL、Libre/ 自由软件）且易于使用的离线浏览器功能。支持用户将 Web 站点下载到本地目录，递归构建全部目录，以及获取 HTML、图像和其它文件到本地计算机。HTTrack 会维持原站点的相对链接结构。用户可以用浏览器打开本地的“镜像”页面，并逐个链接浏览，与在线浏览无异。HTTrack 也支持对已有镜像站点的更新，以及从中断点恢复下载。HTTrack 高度可配置，并提供帮助文档。

特性：

  • 多语言窗口，提供对 Linux/UNIX 的接口。
  • 镜像单个站点，或是一并镜像多个站点。
  • 支持按文件类型、链接位置、结构深度、文件大小过滤，接受或拒绝站点或文件名。
  • 支持代理，可最大化速度，并可选认证。
  • 官方文档： http://www.httrack.com/html/index.html
  • 官方网站： http://www.httrack.com/

32. GNU Wget

简介：

GNU Wget 是一种免费软件包，它使用 HTTP、HTTPS、FTP、FTPS 等广为使用的互联网协议检索文件。Wget 是一种非交互式命令行工具，易于从脚本、Cron 任务、不具有 X 窗口支持的终端等处调用。

特性：

C++ 编写的开源 Web 爬虫

33. gigablast

简介：

Gigablast 是一种开源的 Web 和企业搜索引擎，也是一种爬虫。Gigablast 是自身维护数十亿页面检索索引的数家美国搜索引擎之一。

特性：

C# 编写的开源 Web 爬虫

34. http://Arachnode.net

简介：

http://Arachnode.net 适用于寻求开源 Web 爬虫的 C# 开发人员。http://Arachnode.net 软件类库从因特网下载内容、对内容做索引，并对过程做定制。用户可使用该工具做个人内容聚合，也可用于将下载的内容抽取、采集和解析为多个表单。http://Arachnode.net 索引所发现的内容，并存储在 http://Lucene.NET 索引中。http://Arachnode.net 非常适用于文本挖掘，也适用于学习高级爬取技术。

特性：

  • 可配置规则和行为。
  • 集成 http://Lucene.NET。
  • 支持 SQL Server 和全文本索引。
  • 支持对.DOC/.PDF/.PPT/.XLS 等文件类型的索引。
  • 支持将 HTML 转化为 XML 和 XHTML。
  • 支持全部 JavaScript/AJAX 功能。
  • 支持多线程和节流 (Throttling)。
  • 行为适当（Respectful）的爬取。
  • 分析服务。
  • 官方文档： https://documentation.arachnode.net/index.html
  • 官方网站： http://arachnode.net/

35. Abot

简介：

Abot 是一种 C# 实现的开源 Web 爬虫，主要侧重于速度和灵活性。Abot 在实现中考虑了底层技术细节，包括多线程、HTTP 请求、调度、链接解析等。用户只需注册事件，就可以处理分页数据。支持用户插入自己的核心接口实现，实现对整个爬取过程的完全控制。

特性：

  • 高速！易于定制（可插拔架构，支持用户定义爬取内容和方式）。
  • 经过大量的单元测试（高代码覆盖率）。
  • 非常轻量级（并非过度工程化）。
  • 无过程之外的依赖，例如对数据库、所安装服务等的依赖。
  • 官方文档： https://github.com/sjdirect/abot
  • 官方网站： https://github.com/sjdirect/abot

36. Hawk

简介：

HAWK 无需用户做任何编程，提供图形可视化数据获取和清理工具，并以 GPL 协议开源。

特性：

  • 无需编程，即可实现对 Web 内容的智能分析。
  • 所见即所得（WYSIWYG），可视化拉拽，支持对数据转换和过滤等的快速处理。
  • 支持从多种数据库和文件中导入和导出。
  • 任务可保存并可重用。
  • 尤其适用于爬取和数据清理，但其功能并不仅局限于此。
  • 官方文档： https://github.com/ferventdesert/Hawk
  • 官方网站： https://ferventdesert.github.io/Hawk/

37. SkyScraper

简介：

.NET 编写的 Web 爬虫

38. DotnetSpider

简介：

PHP 编写的开源 Web 爬虫

39. Goutte

简介：

40. Dom-crawler

简介：

41. Pspider

简介：

42. Php-spider

简介：

一种可配置、可扩展的 Web 爬虫。

特性：

  • 可限制爬取深度、队列大小和最大下载数。
  • 支持基于 XPath、CSS 选择器或普通（Plain old）PHP 添加自定义的 URI 发现逻辑。
  • 提供了一系列有用的 URI 过滤器，例如域限制等。
  • 收集爬取统计信息，用于形成报告。
  • 官方文档： https://github.com/mvdbos/php-spider
  • 官方网站： https://github.com/mvdbos/php-spider

43. Spatie / Crawler

简介：

  • 该软件包提供了从 Web 站点爬取链接的类。
  • 在实现的底层机制上，使用了 GuzzleHttp/Promise 并发爬取多个 URL。
  • 该爬虫支持执行 JavaScript，可以爬取使用 JavaScript 渲染的站点。
  • 从实现的底层机制看，该特性使用了 Chrome 和 Puppeteer。
  • 官方文档： https://github.com/spatie/crawler
  • 官方网站： https://github.com/spatie/crawler

Ruby 实现的开源 Web 爬虫

44. Mechanize

简介：

GO 编写的开源 Web 爬虫

45. Colly

简介：

为 Go 爱好者提供了一种快速且适用的爬取框架。Colly 提供了非常清晰的接口，可用于编写任何类型的爬虫和数据获取工具。Colly 使得用户可以轻易地从站点抽取结构化数据。这些数据适用于大范围的应用，例如数据挖掘、数据处理和归档。

特性：

  • 清晰的 API。
  • 高速（支持单核每秒处理一千次以上的请求）。
  • 按域管理请求延迟和最大并发。
  • 自动 Cookie 和会话管理。
  • 同步 / 异步 / 并行爬取。
  • 支持缓存。
  • 对非 unicode 响应的自动编码。
  • 支持 robots.txt 禁止规则。
  • 分布式爬取。
  • 可通过环境变量配置。
  • 支持扩展。
  • 官方文档： http://go-colly.org/docs/
  • 官方网站： http://go-colly.org/

46. Gopa

特性：

47. Pholcus

简介：

Pholcus 是一种完全使用 Go 语言实现的高并发性、重量级爬虫软件。它针对因特网数据采集，为只具有基本 Go 或 JavaScript 编程基础的用户提供了一种只需要关注自定义功能的特性。规则简单灵活，并发批处理任务，提供丰富的输出方式，包括 MySQL、MongoDB、Kafka、CSV、Exvel 等。用户共享了大量的演示。此外，Pholcus 支持两种水平和垂直爬取模式，支持模拟登陆、暂停任务、取消任务等一系列高级特性。

特性：

R 编写的开源 Web 爬虫

48. Rvest

简介：

Scala 编写的开源 Web 爬虫

49. Sparkler

简介：

Web 爬虫是一种机器人程序，它从 Web 网站采集资源，用于构建搜索引擎、知识库等应用。Sparkler（“Spark-Crawler”的缩写）是一种新型的 Web 爬虫，它通过整合 Spark、Kafka、Lucene/Solr、Tika、pf4j 等多种 Apache 项目，使用了分布式计算和信息检索领域的最新进展。

特性：

Perl 编写的开源 Web 爬虫

50. Web-scraper

简介：

总 结

开源 Web 爬取应用纷繁多样，在此难以一一枚举。每种爬取应用分别各具特长，适用于不同用户的需求。

用户可根据自己的需求和技术要求选取适用的工具。也许用户会从上述工具中做出选择，也许会选择本文列表之外的工具。在实践中，用户只需根据任务的不同做出一个合理的选择，这完全取决于最终用户。其中至关重要的是，用户必须要了解每种工具的独特优势，并利用这些优势服务于用户自身的业务，或是自身所承担的其它任何任务。

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#开源 #爬虫 #python #java #spring boot
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本文详细介绍了在LightTools中手动创建菲涅尔透镜的5个核心技巧，包括理解旋转体与折线原理、高效构建多齿轮廓、编辑优化、坐标系定位以及属性设置与验证。通过分步图解和实用策略，帮助用户突破内置工具限制，实现对非标准齿形和复杂光学设计的完全掌控，提升建模精度与仿真效率。

onion的博客 774

UNITY2022 Cardboard环境搭建

必须安装 Git，并且 git 可执行文件必须位于 PATH 环境变量中。考文档：https://developers.google.cn/cardboard/develop/unity/quickstart?转到 Assets/Samples/Google Cardboard//Hello Cardboard/Scenes/HelloCardboard 场景中。粘贴https://github.com/googlevr/cardboard-xr-plugin.git到文本输入字段中。

weixin_39510925的博客 1210

python爬虫 被重定向_50 种最棒的开源爬虫框架/项目

作者：Prowebscraper 博客译者：Rays摘要： 说起爬虫框架，你可能会马上脱口而出：「 Scrapy 或者 Pyspider」，甚至你可能认为只有 Python 才能爬虫。其实还有很多好用的开源爬虫框架，也绝不仅仅只有 Python 才能写爬虫，大多数热门语言都可以做。总之，开源Web爬虫纷繁多样，下面按照所用程语言，罗列五十种最好的开源爬虫框架，每一个各具特长，适用于不同场景和用户需...

weixin_27051161的博客 1432

手把手教你用HI3516CV610搭建智能安防摄像头（附完整开发资料）

本文详细介绍了基于海思HI3516CV610 SOC搭建智能安防摄像头的完整开发流程，包括硬件选型、系统架构设计、开发环境搭建、智能分析功能开发及系统调优。通过实战案例，展示了如何利用内置NPU实现人形检测和异常行为分析，并提供了量产测试方案，帮助开发者快速完成智能摄像头项目。

backprop5master的博客 541

5 个不错的开源 AI 网络爬虫工具

你好，我是坚持分享干货的 EarlGrey，翻译出版过《Python编程无师自通》、《Python并行计算手册》等技术书籍。如果我的分享对你有帮助，请关注我，一起向上进击。简单地说，网络爬虫就是从网站上抓取数据和内容，然后以 XML、Excel 或 SQL 的形式保存数据。除了潜在客户挖掘、竞争对手监控和市场调研之外，网络爬虫工具还可用于实现数据收集过程的自动化。在人工智能网络爬虫工具的帮助下，可...

codingpy的博客 5524

FreeRTOS移植实战：从零开始在STM32上搭建多任务系统（含Proteus仿真配置）

本文详细介绍了如何在STM32平台上从零开始移植FreeRTOS，并搭建多任务系统，包含Proteus仿真配置。通过环境准备、源码移植、多任务设计到仿真调试的全流程实战，帮助开发者快速掌握FreeRTOS在STM32上的应用技巧，提升嵌入式开发效率。

weixin_33737134的博客 231

【scratch音乐课】天空之城：音符与节拍、消息与链表

scratch是一个非常小巧的青少年编程工具，自带程序编写语句，积木式语句非常直观、易用，可创作数学、科学、音乐、绘画等方面作品。本文用scratch“演奏”一首大家非常熟悉的《天空之城》，并向大家介绍一些基本乐理知识，以及scratch中消息、链表的使用。

★·°立芯;︶︵︶ 1万+

10 个最佳网络爬虫工具和软件（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了

10 个最佳网络爬虫工具和软件（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了

weixin_51725318的博客 1万+

【数据库】SQL Server 2008 R2 安装全流程详解与常见问题避坑指南

本文详细解析了SQL Server 2008 R2的完整安装流程与核心配置。从安装前的系统兼容性检查、.NET Framework依赖准备，到图文详解实例配置、混合身份验证模式设置等关键步骤，并提供了安装失败、服务无法启动等高频问题的排查与避坑指南，帮助用户顺利完成部署。

java5的博客 1241

2024 年 6 个开源 AI 网页爬虫框架对比评测：功能解读、应用场景分析

常规的爬虫工具没有太多探讨的地方，也没有引入什么新的技术，只不过 LLM 催生的新一代爬虫工具，显著改善了开发者的使用体验，仅需一个 API 即可灵活定制抓取所需内容，极大地提升了便利性。值得注意的是，LLM 驱动的爬虫方案实际上属于 Claude 的“计算机使用”功能的一个分支，例如，微软的 UFO 项目（模拟人操作 Windows 系统电脑）、智谱的 AutoGLM 以及腾讯的 AppAgent（模拟人操作手机）等研究方向，都可能涵盖浏览器操作的功能。

z551646的博客 6321

【Ambari-Metrics监控】Grafana+Infinity快速构建DEMO-实战教学

摘要：本文介绍了如何通过Infinity插件在Grafana中监控Ambari-Metrics(AMS)的CPU核数指标。内容包括配置AMS REST API数据源、创建Dashboard面板、设置JSON解析规则，将时间戳和数值映射为时序数据。最终实现单个节点CPU核数曲线的可视化展示，该方法可扩展至其他AMS指标监控。文章提供了完整的配置示例和API调用验证方法，适用于Grafana 9.x及以上版本对接Ambari集群监控场景。

TTBIGDATA的博客 1351

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

这7款高效爬虫工具&软件，非常实用！

在当今数据驱动的时代，自动化爬虫工具和软件成为了许多企业和个人获取数据的重要手段。这里会介绍6款功能强大、操作简便的自动化爬虫工具，用好了可以更高效地进行数据采集。

分享Python、数据分析、人工智能前沿知识 9295

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

再也不用手写爬虫了！推荐5款自动爬取数据的神器！

网络信息的时代，想要收集信息，爬虫是一项必不可少的工具。对于很多小伙伴们来说，只是想利用爬虫进行快速的内容抓取，而并不想太过深入的学习爬虫。 利用python编写爬虫程序虽然炫酷，但是需要耗费时间和精力去学习。学习成本非常高，有的时候就是为了几页的数据，学了几个月的爬虫，实在是伤不起。

weixin_55154866的博客 6460

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/

分享10 个最佳网络爬虫工具和软件

据 Strait Research 称，数据提取的需求正在不断增加，预计到 2031 年将达到 18 亿美元。使用最好的网络爬行工具启动您的数据提取项目，并告别烦人的爬行头痛。我们研究和测试了数百种免费和付费软件，然后为您提出了十种最佳网络爬虫工具。网络爬行是使用软件或自动化脚本从不同网页中提取数据的过程。这些脚本被称为网络爬虫、蜘蛛或网络抓取机器人。

QXXXD的博客 2684

十大免费的Python爬虫APP！再也不用开那么多会员了！

在探讨十大网络爬虫免费App时，需要注意的是，并非所有提到的工具都完全免费或以App形式存在。不过，我可以根据当前可用的信息和市场情况，列出一些广受欢迎且部分功能可能免费的网络爬虫工具或软件，尽管其中一些可能主要是桌面应用或框架。

pythonmadah的博客 1万+

资源推荐 | 九种最好用的开源爬虫软件

Crawley 是一种 Python 爬取和采集框架，意在简化开发人员从 Web 网页抽取数据到数据库等结构化存储中。

大模型教程的博客 6032

什么是爬虫软件？这两个爬虫神器你必须要试试

爬虫，又称为网络爬虫或网页爬虫，是一种自动浏览互联网的程序，它按照一定的算法顺序访问网页，并从中提取有用信息。用户代理（User-Agent）：模拟浏览器访问，避免被网站识别为机器人。请求处理：发送HTTP请求，获取网页内容。内容解析：使用正则表达式或DOM解析技术提取所需数据。数据存储：将提取的数据保存到数据库或文件中。错误处理：处理请求超时、服务器拒绝等异常情况。爬虫软件是一个强大的工具，能够帮助我们从互联网中提取有价值的数据。然而，使用爬虫时也需要注意合法性、效率和对目标网站的影响。

分享Python、数据分析、人工智能前沿知识 4900

被称之为永远的神！就这6个Python爬虫开源项目？

今天盘点 6 个爬虫开源项目，它们可以帮你爬天爬地爬空气，爬微博、爬B站、爬知乎、爬*站。提前声明，切勿使用这些项目从事非法商业活动，仅用于用于科研学习 私信小编01即可获取大量python学习资源。

weixin_55154866的博客 2061
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