一、专业Web数据抓取工具

Scrapy

- 特点：

用Python编写的开源框架，支持异步处理和大规模数据抓取，适合复杂网页结构和大规模任务。

- 适用场景：电商数据抓取、新闻文章解析等需要高并发和扩展性的场景。

Octoparse

- 特点：

可视化界面，无需编码即可完成数据抓取，支持模拟浏览器操作（如登录、滚动等），适合非技术人员。

- 适用场景：动态网页数据提取、表单填写模拟等。

Diffbot

- 特点：

基于AI和计算机视觉技术，自动识别网页结构并提取数据，支持多平台视频和网页抓取。

- 适用场景：市场调研、竞争情报、数据挖掘等需要自动化处理大量数据的场景。

ParseHub

- 特点：

可视化网页采集工具，支持JS、AJAX动态内容抓取，提供代理池和数据集成能力。

- 适用场景：单/多网站数据提取、复杂表单填充等。

二、编程语言相关工具

BeautifulSoup

- 特点：

Python库，用于解析HTML/XML文档，适合结构化数据提取。

- 适用场景：网页内容解析、数据清洗等基础任务。

Selenium

- 特点：

Web自动化框架，模拟浏览器行为进行数据抓取，支持多语言和跨平台。

- 适用场景：需要模拟用户交互的动态网页抓取（如登录验证）。

三、其他类型抓取工具

WinTR

- 特点：

支持网页刮取和数据提取，集成代理池和反反爬机制。

- 适用场景：需要稳定连接和IP轮换的抓取任务。

ScrapeBox

- 特点：

桌面应用，支持批量抓取和多事件触发，适合中小规模数据采集。

ScrapingBee

- 特点：

提供API接口和代理服务，降低被封禁风险，适合开发者使用。

四、辅助工具

147SEO采集软件：支持全网数据采集和指定网站挖掘，适合需要广域数据覆盖的场景。

Import.io：在线抓取工具，无需安装软件即可进行基础数据提取。

选择建议：

非技术人员优先考虑Octoparse或Diffbot；

开发者或大规模任务推荐Scrapy或Selenium；

动态内容或复杂交互需结合AI技术（如Diffbot）或模拟浏览器工具（如Selenium）。