一、自动化爬虫框架（适合开发者）

Scrapy

- 用Python编写的开源框架，支持异步处理和分布式爬取，适合大规模数据抓取任务（如电商、新闻网站）。

- 提供丰富的扩展插件，如中间件、管道等，满足复杂需求。

Selenium

- 自动化测试工具，可模拟浏览器行为，支持JavaScript渲染，适用于动态内容网站（如登录验证、AJAX请求）。

BeautifulSoup

- Python库，用于解析HTML/XML文档，API简洁灵活，适合快速数据提取。

二、可视化数据抓取工具（无需编码）

Octoparse

- 通过拖拽界面实现数据抓取，支持JS、AJAX等动态内容处理，免费版可抓取几乎所有网站。

ParseHub

- 智能抓取工具，自动识别网页结构，无需编码即可导出结构化数据，集成AI技术处理复杂页面。

WebHarvy

- 简易配置即可抓取文字、图片、链接等数据，适合中小规模数据提取。

三、专业领域工具

Diffbot

- 基于AI的自动化数据提取平台，支持网页内容理解，适用于营销、商业智能等领域。

WinTR

- 强大的网页抓取工具，提供代理IP轮换、数据清洗等功能，适合高频率数据采集。

四、其他辅助工具

Import.io：

在线抓取工具，适合快速测试和小型项目。

Mozenda：无需键盘操作，支持鼠标完成数据提取。

选择建议

技术栈：Python开发者优先考虑Scrapy或Selenium；非开发者推荐Octoparse或ParseHub。

数据量与复杂度：大规模数据抓取选Scrapy；动态内容网站需搭配Selenium或Diffbot。

隐私与稳定性：基于云的工具（如Octoparse、Scrapy）IP更安全，但成本较高；本地工具（如BeautifulSoup）隐私性更优但易被封禁。

注：部分工具（如Scrapy、Selenium）需Python基础，而可视化工具（如Octoparse）无代码限制，可根据团队技术能力和需求灵活选择。