The Top 9 Web Scraper Tools for 2025: A Review

The Top 9 Web Scraper Tools for 2025: A Review

Introduction

Web scraping is a technique used to extract data from websites. It is a powerful tool that can be used for a variety of purposes, such as data analysis, market research, and price monitoring. In this article, we will review the top 9 web scraper tools for 2025.

Top 9 Web Scraper Tools for 2025

1. Octoparse

Octoparse is a powerful web scraping tool that allows you to extract data from websites without any coding. It has a user-friendly interface and supports both cloud-based and desktop-based scraping.

2. ParseHub

ParseHub is a web scraping tool that allows you to extract data from websites without any coding. It has a user-friendly interface and supports both cloud-based and desktop-based scraping.

3. Scrapy

Scrapy is an open-source web scraping framework that allows you to extract data from websites using Python. It is a powerful tool that can handle large-scale web scraping projects.

4. Beautiful Soup

Beautiful Soup is a Python library that allows you to extract data from websites. It is a powerful tool that can handle complex HTML and XML documents.

5. Puppeteer

Puppeteer is a Node.js library that allows you to control a headless Chrome browser. It is a powerful tool that can be used for web scraping and automation.

6. Cheerio

Cheerio is a fast and flexible jQuery-like library for parsing HTML. It is a powerful tool that can be used for web scraping and automation.

7. HtmlAgilityPack

HtmlAgilityPack is a powerful HTML parsing library for .NET. It is a powerful tool that can handle complex HTML documents.

8. WebHarvy

WebHarvy is a web scraping tool that allows you to extract data from websites without any coding. It has a user-friendly interface and supports both cloud-based and desktop-based scraping.

9. Outwit Hub

Outwit Hub is a web scraping tool that allows you to extract data from websites without any coding. It has a user-friendly interface and supports both cloud-based and desktop-based scraping.

Conclusion

In conclusion, web scraping is a powerful technique that can be used for a variety of purposes. The top 9 web scraper tools for 2025 are Octoparse, ParseHub, Scrapy, Beautiful Soup, Puppeteer, Cheerio, HtmlAgilityPack, WebHarvy, and Outwit Hub. Each tool has its own unique features and capabilities, so it is important to choose the right tool for your specific needs.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое веб-скраперы и как они работают

О том, как работает компьютерная сеть и как устроен обмен данными в такой сети, можно почитать в нашей статье « Модель взаимодействия открытых систем OSI. Как работает компьютерная сеть? «. Это поможет вам глубоко разобраться в теории и лучше понять работу интернета для написания эффективных веб-скраперов.

Сегодня разберёмся, как компьютеры и смартфоны «общаются» друг с другом через компьютерные сети, используя модель OSI. Это может звучать сложно, но я постараюсь объяснить максимально просто!

Что такое модель OSI?
Модель OSI (Open Systems Interconnection) — это стандарт, описывающий, как данные передаются от одного компьютера к другому через сеть. Модель состоит из 7 слоёв, каждый из которых выполняет свою уникальную роль.

Как работает модель OSI?

Физический слой (1-й слой)

Что делает? Передаёт биты данных через физическое устройство (кабели, оптические волокна).
Пример: Передача электрических сигналов по Ethernet-кабелю.
Канальный слой (2-й слой)

Что делает? Определяет, как данные организованы в пакеты, и управляет доступом к среде передачи данных.
Пример: Ethernet, Wi-Fi (как устройства договариваются о передаче данных).
Сетевой слой (3-й слой)

Что делает? Определяет маршрут пакетов от отправителя к получателю.
Пример: IP-адресация, маршрутизация пакетов в интернете.
Транспортный слой (4-й слой)

Что делает? Обеспечивает надёжную передачу данных, контролирует ошибки и управляет потоками данных.
Пример: TCP (устанавливает соединение, гарантирует доставку) и UDP (быстрая, но без гарантий).
Сеансовый слой (5-й слой)

Что делает? Управляет сессиями связи: устанавливает, управляет и завершает сессии.
Пример: Настройка и поддержка сессий в приложениях.
Представительский слой (6-й слой)

Что делает? Обеспечивает независимость данных приложения от различий в представлении данных.
Пример: Шифрование, сжатие данных.

Какие веб-скраперы являются лучшими для использования в 2025 году

Веб скрапинг имеет широкий спектр применений. Например, маркетологи пользуются им для оптимизации процессов.

1. Отслеживание цен

Собирая информацию о товарах и их ценах на Amazon и других платформах, вы можете следить за вашими конкурентами и адаптировать свою ценовую политику.

2. Рыночная и конкурентная разведка

Если вы хотите проникнуть на новый рынок и хотите оценить возможности, анализ данных поможет вам сделать взвешенное и адекватное решение.

3. Мониторинг соцсетей

YouScan, Brand Analytics и другие платформы для мониторинга соцсетей используют скрапинг.

4. Машинное обучение

С одной стороны, машинное обучение и AI используются для увеличения производительности скрапинга. С другой стороны, данные, полученные с его помощью, используют в машинном обучении.

Интернет — это важный источник данных для алгоритмов машинного обучения.

5. Модернизация сайтов

Компании переносят устаревшие сайты на современные платформы. Для того чтобы быстро и легко экспортировать данные, они могут использовать скрапинг.

6. Мониторинг новостей

Скрапинг данных из новостных сайтов и блогов позволяет отслеживать интересующие вас темы и экономит время.

7. Анализ эффективности контента

Блоггеры или создатели контента могут использовать скрапинг для извлечения данных о постах,

Данные в таком формате:

• легко сортируются и редактируются;
• просто добавить в БД;
• доступны для повторного использования;
• можно преобразовать в графики.

Какие функции должны иметь веб-скраперы, чтобы быть полезными в 2025 году

В мире веб-скрапинга ​**BeautifulSoup** является ‍одним из самых популярных​ инструментов для начинающих программистов на Python. Эта библиотека предоставляет удобные ‌средства для извлечения данных из HTML и XML ‌файлов. С ‍её помощью можно ​легко находить необходимые теги, атрибуты и тексты,⁣ что делает ⁣её идеальным выбором для тех, кто‌ только начинает своё погружение в мир сбора данных ⁢с веб-страниц.

• Поиск элементов: BeautifulSoup позволяет выполнять​ поиск⁤ по тегам, классам, идентификаторам и другим атрибутам,‍ что ⁢делает процесс выборки ‍данных ​гибким и точным.
• Навигация по дереву: С помощью методов.parent,.children,.next_siblingи.previous_sibling​можно легко перемещаться по DOM-дереву документа.
• Изменение и ⁣модификация:​ Если вам нужно не только извлечь данные, ​но и изменить HTML-код, BeautifulSoup предоставляет функции для редактирования‍ и удаления тегов.
• Кодировка: Автоматическое преобразование документа в удобную для‍ работы ‍кодировку ⁤UTF-8.

Кроме того, использование ⁢**BeautifulSoup** в сочетании ‌с библиотекой **requests**⁤ для отправки HTTP-запросов делает процесс ‍веб-скрапинга почти тривиальным.⁤ Ниже представлена таблица с примерами методов, которые ⁣часто используются при ​работе с BeautifulSoup:

Метод	Описание
find()	Поиск первого элемента с заданными параметрами
find_all()	Поиск всех ‍элементов, соответствующих заданным параметрам
get_text()	Извлечение‌ текста ⁣из элемента
select()	Поиск элементов, ⁣соответствующих CSS-селектору

Эти возможности делают​ **BeautifulSoup** отличным стартовым инструментом⁣ для тех, кто хочет освоить веб-скрапинг на ⁤Python,⁤ не вдаваясь в сложности более ⁣продвинутых ​библиотек.

Какие веб-скраперы являются бесплатными и какие платными

• 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 веб-скраперы являются лучшими для начинающих пользователей

Во время анализа инструментов веб-скрапинга я добавилв мой список, потому что он легко заполняет пробел между простыми потребностями в скрапинге и сложными задачами по извлечению данных. Его готовые инструменты значительно сокращают время разработки.

Apify это продвинутый инструмент, который без усилий помог мне подключиться к таким платформам, как Zapier, Keboola и RESTful API. Он предлагает такие функции, как ротация IP и CAPTCЯзыки поддержки HA-решения, такие как Selenium и Python. Благодаря интеграции API Google Sheets и общим IP-адресам центров обработки данных пользователям предоставляется множество функций: от корпоративных решений до пользовательских вариантов хранения данных.

Преимущества:

• Управление сетью: Apifyобеспечивает поддержку HTTPS, геолокационное таргетирование и интеллектуальную ротацию IP. Это улучшило мою способность эффективно управлять сетевым трафиком.
• Парсинг страницы поисковой выдачи: Прокси-серверы Google SERP улучшили мои возможности по скрапингу страниц результатов поисковой системы. В результате я смог собирать данные из поисковых систем более точно.
• Бесплатные вызовы API: Apify наградили меня 1000 бесплатными вызовами API после регистрации. Я нашел это отличным способом начать работу с их услугами веб-скрейпинга без первоначальных затрат.
• Гибкость парсинга веб-страниц: Позволяет извлекать из Amazon, schema.org и теги. На практике этот подход доказал мне гибкость в удалении широкого спектра веб-контента и типов данных.
• Расширенное извлечение данных: Apify включает расширенные функции извлечения данных, такие как CSS-селектор, ротация IP-адресов, геолокация, CAPTCРешение HA и Javascript Рендеринг. Используя эти функции, я мог легко управлять своими сложными потребностями в скрапинге.
• Поддержка платформы: Apify совместим с различными веб-платформами, предлагая поддержку различных инструментов и сервисов. В результате я мог бы разумно интегрировать его в несколько рабочих процессов.

Какие веб-скраперы являются лучшими для профессиональных пользователей

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.