Лучшие веб-скраперы 2025 года: 10 инструментов для эффективного веб-сканирования

Лучшие веб-скраперы 2025 года: 10 инструментов для эффективного веб-сканирования

Веб-сканирование становится все более популярным способом получения информации с веб-сайтов. В этой статье мы рассмотрим 10 лучших инструментов для веб-сканирования в 2025 году.

1. Octoparse

Octoparse - мощный инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. Octoparse поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. ParseHub

ParseHub - еще один мощный инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из динамических веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. ParseHub поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. WebHarvy

WebHarvy - простой в использовании инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. WebHarvy поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. Outwit Hub

Outwit Hub - инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. Outwit Hub поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. Scrapy

Scrapy - открытый инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. Scrapy поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. Beautiful Soup

Beautiful Soup - инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. Beautiful Soup поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. Cheerio

Cheerio - инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. Cheerio поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. PhantomJS

PhantomJS - инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. PhantomJS поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. Selenium

Selenium - инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. Selenium поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

1. Apify

Apify - инструмент для веб-сканирования, который позволяет собирать данные из любых веб-сайтов. Он имеет простой интерфейс и позволяет собирать данные с помощью точки и щелчка. Apify поддерживает JavaScript, AJAX и другие динамические веб-сайты.

В заключение, мы рассмотрели 10 лучших инструментов для веб-сканирования в 2025 году. Каждый из этих инструментов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому важно выбрать тот, который наиболее подходит для ваших потребностей.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое веб-скрапинг

Основные механизмы веб скрапинга отвечают на вопросы:

• как использовать Python для запроса информации с веб-сервера
• как выполнить базовую обработку ответа сервера
• как начать взаимодействовать с веб-сайтом автоматизированным способом

Как выглядит процесс веб-срапинга:

• Извлечение HTML-данных из доменного имени
• Анализ этих данных для получения целевой информации
• Хранение целевой информации
• При необходимости переход на другую страницу для повторения процесса

Экспресс руководство по созданию веб-скраперов

1. Использование Python для запроса информации : Чтобы начать скрапинг, вам нужно научиться отправлять запросы к веб-серверам. Это можно сделать с помощью библиотеки requests в Python. Когда вы отправляете запрос на веб-сервер, вы запрашиваете HTML-код страницы, который потом можете анализировать.

   import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) html = response.text

2. Базовая обработка ответа сервера : После получения ответа от сервера важно проверить, был ли запрос успешным. Это можно сделать, проверив статус-код ответа. Статус-код 200 означает, что запрос был успешным.

   if response.status_code == 200: print("Запрос успешно выполнен!") else: print("Произошла ошибка при запросе!")

3. Автоматизированное взаимодействие с веб-сайтом : Для работы с HTML и извлечения нужной информации используется библиотека BeautifulSoup. Она позволяет легко находить нужные элементы на странице, используя теги, атрибуты и CSS-селекторы.

   from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.find('title').text print("Заголовок страницы:", title)

4. Переход между страницами : Веб-скраперы могут автоматически переходить с одной страницы на другую. Например, если вы анализируете пагинированный список, вы можете использовать BeautifulSoup для нахождения ссылки на следующую страницу и затем повторять процесс.

Какие типы данных можно собирать с помощью веб-скраперов

Когда речь идет о выборе подходящего прокси-скрепера, необходимо учитывать несколько факторов.

• Прежде всего, необходимо определить типы поддерживаемых прокси-серверов. Будь то HTTP, SSL или резидентные прокси, убедитесь, что инструмент соответствует вашим требованиям.
• Надежность и точность также являются важными аспектами, которые необходимо учитывать. Хороший прокси-скрепер должен уметь эффективно находить и проверять прокси, обеспечивая высокий процент успеха при извлечении данных.
• Настраиваемые фильтры - еще один важный момент. Ищите инструмент, позволяющий фильтровать прокси-серверы по странам, скорости и уровню анонимности. Это поможет сузить круг поиска и убедиться в том, что используемые прокси соответствуют вашим потребностям и предпочтениям.
• Важными характеристиками, на которые следует обратить внимание при выборе прокси-скрепера, являются также возможности ротации прокси-сервера или замены IP-адреса. Эти функции позволяют непрерывно собирать данные, не блокируясь и не обнаруживаясь веб-сайтами, что обеспечивает бесперебойный сбор данных.
• Не стоит упускать из виду пользовательский интерфейс и простоту использования. Хорошо продуманный и интуитивно понятный интерфейс облегчает навигацию по инструменту, настройку задач скраппинга и управление списком прокси без особых усилий.
• Наконец, при выборе подходящего прокси-скрепера важную роль играют ценовые параметры. Учитывайте свой бюджет и оценивайте стоимость инструмента в сравнении с его функциями и возможностями. Ищите гибкие тарифные планы, соответствующие вашим потребностям, независимо от того, нужен ли вам прокси-скрепер для личного использования или для более масштабных операций.

Какие факторы следует учитывать при выборе веб-скрапера

Bright Data, являясь программным обеспечением для веб-скрейпинга, отвечает за извлечение данных с помощью своих ботов, а также обеспечивает необходимую безопасность и конфиденциальность. Это одно из лучших таких программ, которое является первым выбором для пользователей.

Извлечение данных : Это программное обеспечение для парсинга обеспечивает более плавное извлечение данных без каких-либо сложностей и собирает данные из различных источников.

Несколько форматов: Извлеченные данные и информация упорядочиваются в различных форматах для категоризации и удобства для пользователей. Форматы варьируются от электронных таблиц до . CSV.

Веб-аналитика: Программное обеспечение предоставляет набор инструментов для анализа веб-сайта для оптимизации работы пользователей, а также фильтрует для них полезные веб-сайты.

интеграцию : Bright Data позволяет пользователям интегрировать различные и несколько прокси-серверов, таких как SwitchyOmega Proxy, MoreLogin, AdsPower Proxy, Undetectable и т. д., со своим программным обеспечением для расширения возможностей парсинга веб-сайтов. Функция интеграции помогает пользователям более эффективно получать доступ к большему количеству ссылок, сценариев и изображений и собирать полезные данные.

Парсинг API браузера : это полезно при блокировке веб-сайтов; он автоматически обходит блокировки и решает CAPTCHA и проверки безопасности. Это не только помогает упростить просмотр веб-страниц, но также помогает пользователям экономить деньги и время. Эта функция Bright Data самостоятельно управляет разблокировкой необходимых веб-сайтов, избавляя пользователей от дополнительной работы.

# 5 Ключевые особенности, которые делают Яркие данные № 1

1. Bright Data Scraping Browser прост в использовании, а также для начинающих.

2. Bright Data Web Unlocker имеет встроенные и полностью автоматические возможности разблокировки.

3. У них 100% успеха, это замечательно.

4. Они предоставляют результаты в CSV, HTML, JSON

5. Они предоставляют 72+ миллиона реальных одноранговых жилых IP-адресов.

Плюсы и минусы ярких данных

Плюсы

1. На официальном веб-сайте или в приложении Bright Data есть руководство пользователя, которое поможет новичкам пройти каждый шаг.
2. Он совместим с Playwright (Python), (Node.js) и Selenium.
3. Доступна 7-дневная бесплатная пробная версия + скидка 50 %.
4. Вы можете легко удалить веб-данные с любого языка, страны или устройства.
5. Он имеет различные инструменты для разблокировки веб-сайтов и обхода различного анти-разблокирующего программного обеспечения.

Минусы

1. Это может быть сравнительно дорого для некоторых пользователей.
2. Он доступен только на 8 языках, что делает его ограниченным для определенного языка.

Цены на яркие данные

У него есть 4 различных тарифных плана, чтобы вы могли выбрать лучший в соответствии с вашей бизнес-моделью или требованиями.

• Плати как сможешь: Цена начинается с 4 долларов США за тысячу показов.
• План роста: Это будет стоить вам 500 долларов (3.06 доллара за тысячу показов).
• Бизнес-план: Этот план предназначен для владельцев крупного бизнеса, он стоит 1000 долларов США (2.70 доллара США за тысячу показов).
• План предприятия: Для этого вам необходимо связаться с командой Bright Data, чтобы «получить предложение».

Какие из этих веб-скраперов являются бесплатными

Прежде всего, что такое параллелизм?

Параллелизм - это когда несколько потоков одновременно работают в одном процессе на ядре ЦП (каждый поток представляет собой независимую последовательность выполнения). Каждый из этих потоков использует то же пространство памяти, что и другие потоки.

К вашему сведению: возможно, вы слышали о термине параллелизм. Это относится к тому, что несколько независимых процессов работают на разных ядрах ЦП. В Python вы можете использоватьmulti-processingдля этого, но в зависимости от контекста вашей программы это может не поддерживаться. В этой статье я не буду обсуждать мультипроцессорность. Мы сосредоточимся на параллелизме.

Я создал иллюстрацию ниже, чтобы помочь визуализировать разницу между параллелизмом и параллелизмом (конечно, это упрощенный вид):

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL)

Когда мы говорим о многопоточности и параллелизме в Python, следует упомянуть глобальную блокировку интерпретатора (или GIL).

В Python (реализация CPython) есть нечто, называемое GIL, которое гарантирует, что только один поток может выполняться одновременно (поскольку управление памятью CPython не является потокобезопасным). Используя GIL, мы можем быть уверены, что не столкнемся с какими-либо условиями гонки для наших потоков.

Хотя одновременно может быть запущен только один поток, параллелизм по-прежнему намного быстрее, поскольку, как уже упоминалось, веб-парсинг - это задача, очень связанная с вводом-выводом, при которой много времени тратится на ожидание сети. Многопоточность может значительно повысить скорость очистки веб-страниц.

Для наглядности вот как это выглядит!

Приведем несколько примеров!

В оставшейся части этой статьи мы проанализируем 100 самых популярных фильмов IMDb и сохраним их в.csvфайл.

Я могу написать отдельную статью о том, как выполнять парсинг в Интернете в деталях, но пока я не буду это делать, поскольку это не является целью статьи.

Для парсинга веб-страниц я буду использовать Python Requests и Beautiful Soup (для упрощения синтаксического анализа HTML), чтобы получить необходимые данные. Вам не потребуются дополнительные готовые инструменты.

Как уже упоминалось, я подготовил блокнот Google Colab (нажмите Открыть в Colab , чтобы запустить блокнот), но я рекомендую посещать его только после прочтения этой статьи, так как здесь содержится большинство пояснений. Тем не менее, здесь я также расскажу обо всех частях кода.

Не стесняйтесь пропустить следующий раздел, если вы уже знакомы с парсингом веб-страниц.

Прежде всего, прежде чем вы собираетесь выполнять парсинг, проверьте, предлагает ли веб-сайт API для получения необходимой информации. Многие веб-сайты, такие как Twitter , предлагают такие API, потому что они знают, что многие люди очищают свои веб-сайты в поисках данных, и предпочли бы предложить вам надежный канал API для получения данных, чем заставлять вас загружать их основные веб-серверы.

Какие из этих веб-скраперов поддерживают JavaScript

API веб-скрапера - это инструмент, позволяющий разработчикам автоматически извлекать данные с веб-сайтов. Как правило, он предполагает аутентификацию и может иметь ограничения или плату за использование. Популярными вариантами являются Beautiful Soup, Scrapy и Selenium.

API для веб-скрапинга упрощают процесс извлечения данных с сайтов для разработчиков, избавляя их от необходимости писать сложный код. Предприятия используют эти API для сбора информации и принятия обоснованных решений. Среди популярных вариантов - Apify , Scrapy и Beautiful Soup .

Преимущества Веб-скрапинг API

Веб-скрапинг API обладает рядом преимуществ, что делает его отличным выбором для предприятий и разработчиков.

Автоматизировать получение данных без написания сложного кода можно с помощью интерфейса скраппинга. Скрепер извлекает HTML-содержимое, а также CSS- и Javascript-рендеринг, упрощая доступ к данным в реальном времени.

Разработчики могут получать доступ и извлекать данные с веб-сайтов через API, используя такие языки программирования, как Python, Ruby или Java. API предоставляют структурированные и организованные данные, которые можно легко интегрировать в приложения или базы данных.

Однако разработчики должны соблюдать условия предоставления услуг на сайтах и использовать API этично и ответственно. Кроме того, API часто требуют аутентификации и могут иметь ограничения или плату за использование, основанные на нескольких параметрах, таких как ограничения скорости на IP-адрес/заголовки/геолокацию/количество запросов на набор правил и т.д.

Процесс извлечения данных с помощью Веб-скрапинг API

API-скрепинг позволяет программисту эффективно извлекать структурированные данные со страниц. Процесс извлечения данных с помощью интерфейса веб-скрапера включает в себя обращение к серверу через вызов API, передачу необходимых параметров, таких как URL или запросы, заголовки, IP-адреса, геолокация и т.д.

API скрапинга предоставляет структурированные и упорядоченные данные в режиме реального времени, что облегчает их интеграцию в приложения или базы данных.

Использование прокси-серверов позволяет обойти ограничения скорости, накладываемые веб-сайтами, которые ограничивают количество запросов, выполняемых за определенный период времени. Наилучшим вариантом является использование JSON или XML, так как при передаче данных по протоколу HTTP их структура остается неизменной.

Какие из этих веб-скраперов поддерживают многопоточность

Это самодостаточный headless-браузер, который изначально написан на Java, чтобы быть кроссплатформенным и легко сочетаться с другими скриптами и программами, написанными на Java. Но благодаря высокоуровневому API, может работать с любыми другими языками программирования. В отличие от более популярных безголовых браузеров , вообще не имеет графического интерфейса. Но зато потребляет минимум ресурсов и обеспечивает обработку сайтов с максимальной скоростью.

Умеет обрабатывать JavaScript и Ajax, а также куки, поддерживает HTTPS-протокол, отправку форм и адекватно эмулирует поведение пользователей. Разработка ведётся с 2002 года. Код открыт по лицензии Apache 2.0. Библиотека идеальна для автоматизирования тестов (при веб-разработке), а также для скрапинга контента.

Преимущества

• Высокоуровневое API и кроссплатформенность (за счёт запуска в Java-машинах).
• Возможность имитации любых реальных браузеров (Chrome, Edge, Firefox и т.п.).
• Обработка JavaScript (динамических сайтов) и Ajax.
• Возможность скачивания файлов и отправки данных через формы. Поддерживаются все стандартные http-методы (POST, GET, DELETE, HEAD и т.п.).
• Работа с куками.
• Библиотека портирована на .Net + есть специальная версия для интеграции c Android-приложениями.
• Есть готовый web-драйвер для интеграции с Selenium.
• Прокси поддерживаются из коробки.
• Встроенный парсер HTML.

Недостатки

• За рендеринг JavaScript отвечает модифицированная версия движка Rhino (разрабатывается Mozilla). Этот движок сам по себе имеет массу проблем из-за обеспечения обратной совместимости и уже устарел. В новых версиях Firefox Mozilla использует другой движок (SeaMonkey), поэтому Rhino поддерживается не так активно, как раньше.
• HtmlUnit не имеет графического интерфейса, поэтому вы не сможете обнаружить проблемы с рендерингом (а неправильный рендеринг, например, шрифтов, может использоваться для блокировки ботов).
• В этот браузер нельзя установить плагины. А они могут быть важны для определённых задач.
• HtmlUnit не использует при рендеринге аппаратное ускорение, как все современные браузеры с графическим интерфейсом. Что может приводить к существенным задержкам в обработке сайтов с большим количеством внешних JS-скриптов.

Какие из этих веб-скраперов имеют API

• Интервалы парсинга — как часто вам нужно извлекать информацию? Это разовое мероприятие ? Должно ли это происходить регулярно по расписанию? Раз в неделю? Каждый день? Каждый час? Может быть, постоянно?
• Ввод данных — какие данные вы собираетесь парсить ? HTML , JSON, XML , что-то двоичное, например DOCX — или, может быть, даже медиа , например
• Экспорт данных — как вы хотите получить данные ? В исходном необработанном формате? В предварительно обработанном, возможно, отсортированном, отфильтрованном или уже агрегированном? Нужен ли вам определенный формат вывода, например CSV , JSON, XML , а может быть, даже импорт в базу данных или API ?
• Объем данных — сколько данных вы собираетесь извлечь? Будет ли это пара байт или килобайт, или речь идет о гига- и терабайтах?
• Объем скрапинга — нужно ли вам скрапировать только пару заранее заданных страниц или вам нужно скрапировать большую часть или весь сайт ? Эта часть также может определять, нужно ли и каким образом просматривать сайт в поисках новых ссылок.
• Авторитетность — как вы узнаете о дополнительных ссылках? Ссылается ли сайт на все свои URL с центральной страницы (например, с карты сайта) или необходимо просмотреть всю страницу? Могут ли поисковые системы быть полезны для поиска новых страниц (т. е. фильтр » сайт : )?

Какие из этих веб-скраперов имеют графический интерфейс

Scrapy имеет несколько минусов, которые следует учитывать:

1. Одним из минусов Scraper API является его стоимость. Цена тарифов достаточно высока, особенно для малых и средних компаний или индивидуальных разработчиков. Это может стать препятствием для использования API для некоторых пользователей.
2. Приложение полностью зависит от сторонних веб-сайтов. Если сайты изменяют свою структуру, расположение элементов или алгоритмы, Scraper API может перестать работать должным образом и потребовать обновления или настройки.
3. “Скрапер” может иметь ограниченные возможности в сравнении с полноценным web scraping. Некоторые продвинутые функции, такие как обработка JavaScript или динамического контента, могут быть недоступны или ограничены.
4. Scraper API имеет ограничения на количество запросов в месяц в зависимости от выбранного плана. Если вы планируете использовать API для масштабирования или выполнения большого количества запросов, вам может потребоваться переход на более дорогой тариф, что повышает общую стоимость использования.
5. Юзеры порой сталкиваются с проблемами в производительности софта или с его недоступностью, особенно при высокой нагрузке или во время периодов обслуживания, обновления. Это зачастую приводит к задержкам в получении сведений или временной недоступности API.
6. В некоторых ситуациях Scraper API может быть заблокирован или ограничен в применении с определенными сервисами или сайтами, особенно если обнаруживается, что софт используется для автоматизации поиска, сбора и извлечения сведений, входящих в список запрещенных действий конкретного ресурса. Это потребует от юзера постоянного использования прокси при веб-скрапинге.
7. Софт является фреймворком для Python, поэтому пользователю нужно иметь некоторый уровень знаний и опыта работы с этим языком программирования. Это может стать преградой для разработчиков, предпочитающих другие языки или не имеющих достаточного опыта.