一、基于Python的爬虫工具

Scrapy

- 异步爬虫框架，支持分布式抓取，内置中间件和扩展机制，适合大规模数据抓取。

- 提供管道系统，可自定义数据提取逻辑，支持多种数据输出格式（如JSON、Markdown）。

Crawl4AI

- 专为AI应用设计，支持异步架构，可同时抓取多个URL，提取文本、图像、音频等多媒体数据。

- 提供Docker部署选项，集成完整API接口，便于集成到现有项目中。

ScrapeGraphAI

- 结合大型语言模型（LLM）和图逻辑，自动识别网页结构并创建爬取管道，减少手动规则编写。

Firecrawl

- 无需编程即可使用，支持模拟浏览器行为（如JavaScript渲染、动态内容加载），自动识别标题、正文等元素。

- 提供本地部署和在线服务两种模式，适合新闻网站、社交媒体等场景。

二、基于Java的爬虫工具

Arachnid

- 基于Java的轻量级爬虫框架，包含HTML解析器，支持守护进程和数据库存储网页信息。

Heritrix

- 高可扩展的Java爬虫，遵循robots.txt规则，支持分布式索引和资源抓取。

三、其他语言和工具

.NET爬虫工具：

如 abot，适用于Windows平台，支持快速开发和扩展。

小猪浏览器：集成采集器、浏览器、SEO功能，支持自动识别采集规则，适合个人站长。

通用编辑器：如 Visual Studio Code（配合Python插件）、 PyCharm等，提供代码调试、自动补全等开发支持。

四、其他技术方向

AI增强爬虫：如 CrawlAI使用异步架构优化性能， ScrapeGraphAI集成LLM提升自动化能力。

分布式爬虫：如 Nutch（Java）、 Grub Next Generation（分布式系统），适合大规模数据抓取需求。

注意事项

选择工具时需考虑目标网站的反爬策略，建议结合代理、用户代理池等技术规避风险。

遵守robots.txt协议和数据使用规范，避免因违规操作导致IP封禁或法律风险。