互联网里藏着无数有价值的数据，但大多数网页内容都没法直接下载。到了 2025 年，网页爬虫已经从小众技能变成了各类团队（比如价格监控、招聘、房产、竞品分析等）不可或缺的利器。问题是，GitHub 上的网页爬虫项目五花八门，有的成熟易用，有的上手门槛高，还有不少项目早就没人维护了。特别是对非开发者来说，怎么挑到合适的项目？
这篇指南会带你详细了解 2025 年 GitHub 上最值得一试的 15 个网页爬虫项目。不只是简单罗列，我会从安装难度、适用场景、动态网页支持、维护活跃度、数据导出方式和适合人群等多个角度帮你对比。如果你已经不想再和代码死磕，也能看到像 这样无需编程、AI 驱动的新一代工具，普通用户和非技术团队也能轻松搞定数据采集。
我们怎么筛选出这 15 个 GitHub 网页爬虫项目？
说实话，GitHub 上的项目质量参差不齐。有些项目被成千上万用户验证过，有些只是开发者的周末练手。我们的筛选标准包括：
GitHub Star 数 & 社区活跃度： 既有几千 Star 的热门项目，也有 9 万+ Star 的超级明星，社区活跃、贡献者多。
近期更新： 2025 年还在维护的项目，避免用到“数字化化石”。
文档与易用性： 文档清晰、示例代码齐全、上手门槛合理。
真实应用场景： 被实际用于商业或科研数据采集，而不是“Hello World”演示。
考虑到大家需求不同，我们还会从以下几个方面对每个项目进行对比：
安装与配置难度： 是几分钟就能跑起来，还是要折腾各种依赖和驱动？
适用场景： 更适合电商、新闻、科研，还是其他领域？
动态网页支持： 能不能搞定现在流行的 JavaScript 网站？
项目活跃度： 还在持续维护，还是早就没人管了？
数据导出方式： 能不能直接导出结构化数据，还是只给你一堆 HTML？
适用人群： 适合 Python 新手、数据工程师，还是非技术团队？
每个项目都会有一目了然的标签，方便你根据自己的需求快速定位，无论你是代码高手，还是只想把数据导入 Google 表格的小白。
安装与配置难度：最快多久能开始爬？
对大多数人来说，最大障碍就是怎么让爬虫顺利跑起来。我们把难度分成三档：
即装即用（零配置）： 安装就能用，几乎不用设置，适合新手。
中等难度（命令行/少量代码）： 需要写点代码或用命令行，有脚本经验的人能轻松搞定。
进阶难度（驱动/反爬/深度开发）： 需要环境配置、浏览器驱动或较强的 Python/JS 能力。
主流项目难度分布如下：
即装即用： MechanicalSoup（Python）、Nokogiri（Ruby）、Maxun（部署后适合终端用户）
中等难度： Scrapy、Crawlee、Node Crawler、Selenium、Playwright、Colly、Puppeteer、Katana、Scrapling、WebMagic
进阶难度： Heritrix、Apache Nutch（需要 Java、配置文件或大数据环境）
如果你不是开发者，建议优先选“即装即用”或无代码工具。其他项目虽然要写代码，但难度也不算太高。
按应用场景分组：找到最适合你的爬虫
不同爬虫项目各有专长，下面是 15 个主流项目的最佳应用场景分组：
电商 & 价格监控
Scrapy： 适合大规模、多页面商品采集
Crawlee： 静态/动态电商网站都能搞定，灵活强大
Maxun： 无代码，快速提取商品列表
招聘 & 职位信息
Scrapy： 支持分页、结构化职位列表
MechanicalSoup： 适合需要登录的招聘网站
新闻 & 内容聚合
Scrapy： 大规模新闻站点爬取
Node Crawler： 静态新闻聚合高效
房产数据
Thunderbit： AI 智能采集列表+详情页
Maxun： 可视化选择房源信息
学术研究 & 网页归档
Heritrix： 全站归档（WARC 文件）
Apache Nutch： 分布式爬取科研数据集
社交媒体 & 动态内容
Playwright、Puppeteer、Selenium： 动态内容采集、模拟登录
Scrapling： 针对反爬机制的隐身爬取
安全测试 & 资产探测
Katana： 快速发现 URL、进行安全爬取
通用/多用途爬虫
Colly： Go 语言高性能通用爬虫
WebMagic： Java 平台，适用多领域
Nokogiri： Ruby 解析自定义脚本
动态网页支持：这些 GitHub 项目能爬现代网站吗？
现在的网站大量用 JavaScript（比如 React、Vue、无限滚动、AJAX）。如果你爬过页面却啥都没抓到，肯定体会过那种“空手而归”的无力感。
各项目对动态内容的支持情况如下：
原生支持 JS（无头浏览器）：
Selenium： 控制真实浏览器，完整执行 JS
Playwright： 多浏览器、多语言，JS 支持很强
Puppeteer： 支持 Chrome/Firefox，无头模式渲染 JS
Crawlee： 可切换 HTTP/浏览器（集成 Puppeteer/Playwright）
Katana： 可选无头模式解析 JS
Scrapling： 集成 Playwright，隐身爬取 JS 内容
Maxun： 底层用浏览器处理动态内容
不支持 JS（只抓静态 HTML）：
Scrapy： 需要配合 Selenium/Playwright 插件
MechanicalSoup、Node Crawler、Colly、WebMagic、Nokogiri、Heritrix、Apache Nutch： 只能抓 HTML，没法直接处理 JS
Thunderbit 如何采集动态内容Get Started Free
Thunderbit 的 AI 在这方面特别强：自动识别并采集动态内容，无需手动配置、插件或选择器。只要点一下“AI 智能识别字段”，哪怕是 React 重度网站也能轻松搞定。想了解更多原理，可以看看 。
项目活跃度与可靠性：明年还能用吗？
最糟糕的情况就是，辛苦搭建的流程突然因为项目没人维护而“崩盘”。主流项目活跃度如下：
持续活跃（频繁更新）：
Scrapy：
Crawlee：
Playwright：
Puppeteer：
Katana：
Colly：
Maxun：
Scrapling：
稳定但更新较慢：
MechanicalSoup：
Node Crawler：
WebMagic：
Nokogiri：
维护模式（专用型，更新慢）：
Heritrix：
Apache Nutch：
Thunderbit 作为托管服务，无需担心项目弃坑。AI、模板和集成持续更新，遇到问题还有新手引导、教程和客服支持。
数据处理与导出：从原始 HTML 到业务可用数据
拿到数据只是第一步，关键是能不能直接导出成团队能用的格式（比如 CSV、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，甚至 API）。
内置结构化导出：
Scrapy： 支持 CSV、JSON、XML 导出
Crawlee： 灵活的数据集与存储
Maxun： 支持 CSV、Excel、Google Sheets、JSON API
Thunderbit：
手动处理（需自定义代码）：
MechanicalSoup、Node Crawler、Selenium、Playwright、Puppeteer、Colly、WebMagic、Nokogiri、Scrapling： 需要自己写导出逻辑
专用导出：
Heritrix： WARC（网页归档文件）
Apache Nutch： 原始内容存储/索引
Thunderbit 的结构化导出和多平台集成极大节省了业务用户的时间，无需再手动处理 CSV 或写代码，数据一键可用。
适用人群：每个 GitHub 网页爬虫项目适合谁？
不是每个工具都适合所有人。推荐如下：
Python 新手： MechanicalSoup、Scrapling（进阶可尝试）
数据工程师： Scrapy、Crawlee、Colly、WebMagic、Node Crawler
测试/自动化专家： Selenium、Playwright、Puppeteer
安全研究员： Katana
Ruby 开发者： Nokogiri
Java 开发者： WebMagic、Heritrix、Apache Nutch
非技术/业务团队： Maxun、Thunderbit
增长黑客、分析师： Maxun、Thunderbit
如果你不想写代码，或者追求高效，Thunderbit 和 Maxun 是首选。其他用户可以根据自己的语言和场景选择合适工具。
2025 年 GitHub 最佳网页爬虫项目详细对比
下面会按应用场景分组，逐一介绍每个项目的亮点和标签。
电商、价格监控与通用爬取
— 57.1k stars，2025 年 6 月更新
简介： 高级异步 Python 框架，适合大规模爬取
安装： 中等难度（需要 Python 编码，异步框架）
场景： 电商、新闻、科研、多页面爬虫
JS 支持： 不支持（需配合 Selenium/Playwright 插件）
维护： 持续活跃
导出： 内置 CSV、JSON、XML
适用人群： 开发者、数据工程师
亮点： 可扩展性强，插件丰富，新手学习曲线较陡
— 17.9k stars，2025 年
简介： Node.js 全功能爬虫库，支持静态与动态网页
安装： 中等难度（Node/TS 编码）
场景： 电商、社交媒体、自动化
JS 支持： 支持（集成 Puppeteer/Playwright）
维护： 非常活跃
导出： 灵活（数据集、存储）
适用人群： JS/TS 开发团队
亮点： 反封锁工具包，HTTP/浏览器模式切换便捷
— 13k stars，2025 年 6 月
简介： 开源无代码网页数据提取平台，界面可视化
安装： 中等难度（需服务器部署），终端用户易用
场景： 通用、电商、业务数据采集
JS 支持： 支持（底层浏览器）
维护： 活跃且增长快
导出： CSV、Excel、Google Sheets、JSON API
适用人群： 非技术用户、分析师、团队
亮点： 所见即所得采集，多层级导航，支持自部署
招聘、职位信息与简单交互
— 4.8k stars，2024 年
简介： Python 库，自动化表单提交与简单导航
安装： 即装即用（Python，极少代码）
场景： 需登录的招聘网站、静态页面
JS 支持： 不支持
维护： 成熟，偶有更新
导出： 无内置（需手动）
适用人群： Python 新手、快速脚本
亮点： 几行代码模拟浏览器会话，不适合动态网站
新闻聚合与静态内容
— 6.8k stars，2024 年
简介： 高并发服务器端爬虫，集成 Cheerio 解析
安装： 中等难度（Node 回调/异步）
场景： 新闻、静态内容高效采集
JS 支持： 不支持（仅 HTML）
维护： 活跃度中等（v2 测试版）
导出： 无内置（需自定义）
适用人群： Node.js 开发者、高并发需求
亮点： 异步爬取、速率限制、类 jQuery API
房产、列表与详情页采集
简介： 面向业务用户的 AI 网页爬虫，无需代码
安装： 即装即用（Chrome 插件，2 步完成）
场景： 房产、电商、销售、营销、任意网站
JS 支持： 支持（AI 自动识别动态内容）
维护： 持续更新，托管服务
导出： 一键导出 Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON
适用人群： 非技术用户、业务团队、销售、市场
亮点： AI 智能识别字段、子页面采集、即刻导出、模板丰富，
免费试用 Thunderbit AI 网页爬虫
学术研究与网页归档
— 3k stars，2023 年
简介： Internet Archive 官方网页归档爬虫
安装： 进阶难度（Java 应用，需配置文件）
场景： 全站归档、域名级爬取
JS 支持： 不支持（仅抓取）
维护： 稳定维护（更新较慢）
导出： WARC（网页归档文件）
适用人群： 档案馆、图书馆、机构
亮点： 可扩展、稳定、标准合规，不适合定向采集
— 3k stars，2024 年
简介： 面向大数据和搜索引擎的开源爬虫
安装： 进阶难度（需 Java+Hadoop）
场景： 搜索引擎爬取、大数据采集
JS 支持： 不支持（仅 HTTP）
维护： 活跃（Apache）
导出： 原始内容存储/索引
适用人群： 企业、大数据、学术研究
亮点： 插件架构、分布式爬取
社交媒体、动态内容与自动化
— ~30k stars，2025 年
简介： 浏览器自动化，支持主流浏览器
安装： 中等难度（需驱动，多语言）
场景： JS 重度网站、测试流程、社交媒体
JS 支持： 支持（完整浏览器自动化）
维护： 活跃、成熟
导出： 无内置（需自定义）
适用人群： QA 工程师、开发者
亮点： 多语言支持，模拟真实用户操作
— 73.5k stars，2025 年
简介： 现代浏览器自动化，适合爬虫与端到端测试
安装： 中等难度（多语言脚本）
场景： 现代 Web 应用、社交媒体、自动化
JS 支持： 支持（无头或真实浏览器）
维护： 非常活跃
导出： 无内置（需自定义）
适用人群： 需强大浏览器控制的开发者
亮点： 跨浏览器、自动等待、网络拦截
— 90.9k stars，2025 年
简介： Chrome/Firefox 自动化高级 API
安装： 中等难度（Node 脚本）
场景： 无头 Chrome 爬取、动态内容
JS 支持： 支持（Chrome/Firefox）
维护： 活跃（Chrome 团队）
导出： 无内置（需自定义）
适用人群： Node.js、前端开发者
亮点： 丰富浏览器控制、截图、PDF、网络拦截
— 5.4k stars，2025 年 6 月
简介： 隐身高性能爬虫，集成反爬机制
安装： 中等难度（Python 编码）
场景： 隐身采集、反爬、动态网站
JS 支持： 支持（集成 Playwright）
维护： 活跃，前沿
导出： 无内置（需自定义）
适用人群： Python 开发者、黑客、数据工程师
亮点： 隐身、代理、反封锁、异步
安全测试与资产探测
— 13.8k stars，2025 年
简介： 面向安全、自动化和链接发现的高速爬虫
安装： 中等难度（CLI 工具或 Go 库）
场景： 安全爬取、端点发现
JS 支持： 支持（可选无头模式）
维护： 活跃（ProjectDiscovery）
导出： 文本输出（URL 列表）
适用人群： 安全研究员、Go 开发者
亮点： 高速、并发、JS 解析
通用/多用途爬虫
— 24.3k stars，2025 年
简介： Go 语言高效优雅的爬虫框架
安装： 中等难度（Go 编码）
场景： 高性能通用爬取
JS 支持： 不支持（仅 HTML）
维护： 活跃，近期有提交
导出： 无内置（需自定义）
适用人群： Go 开发者、追求性能
亮点： 异步、速率限制、分布式爬取
— 11.6k stars，2023 年
简介： 类 Scrapy 的灵活 Java 爬虫框架
安装： 中等难度（Java，API 简单）
场景： Java 领域通用爬取
JS 支持： 不支持（可扩展 Selenium）
维护： 社区活跃
导出： 可插拔管道
适用人群： Java 开发者
亮点： 线程池、调度器、反封锁
— 6.2k stars，2025 年
简介： Ruby 原生高效 HTML/XML 解析器
安装： 即装即用（Ruby gem）
场景： Ruby 应用中的 HTML/XML 解析
JS 支持： 不支持（仅解析）
维护： 活跃，紧跟 Ruby 生态
导出： 无内置（用 Ruby 格式化）
适用人群： Ruby 开发者、Rails 工程师
亮点： 高速、合规、默认安全
一览表：功能对比速查
下表为主流项目及 Thunderbit 的对比：
项目安装难度应用场景JS 支持维护情况数据导出适用人群Github StarScrapy中等电商、新闻否活跃CSV、JSON、XML开发者、数据工程师57.1kCrawlee中等多场景、自动化是非常活跃灵活数据集JS/TS 团队17.9kMechanicalSoup即装即用静态、表单否稳定无（手动）Python 新手4.8kNode Crawler中等新闻、静态否中等无（手动）Node.js 开发者6.8kSelenium中等JS 重度、测试是活跃无（手动）QA、开发者~30kHeritrix进阶归档、科研否维护WARC档案、机构3kApache Nutch进阶大数据、搜索否活跃原始内容企业、科研3kWebMagic中等Java、通用否社区活跃可插拔管道Java 开发者11.6kNokogiri即装即用Ruby 解析否活跃无（手动）Ruby 开发者6.2kPlaywright中等动态、自动化是非常活跃无（手动）开发者、QA73.5kKatana中等安全、发现是活跃文本输出安全、Go 开发者13.8kColly中等高性能、通用否活跃无（手动）Go 开发者24.3kPuppeteer中等动态、自动化是活跃无（手动）Node.js 开发者90.9kMaxun易用（终端用户）无代码、业务是活跃CSV、Excel、Sheets、API非技术、分析师13kScrapling中等隐身、反爬是活跃无（手动）Python 开发者、黑客5.4kThunderbit即装即用无代码、业务是托管、持续更新Sheets、Airtable、Notion非技术、业务用户N/A
为什么 Thunderbit 是非技术和业务用户的首选？
用 AI 从任意网站采集数据Get Started Free
说实话，大多数开源 GitHub 项目都是为开发者设计的，意味着你得自己搞定安装、维护和各种疑难杂症。如果你是业务人员、市场、销售，或者只想要结果不想折腾正则表达式，Thunderbit 就是为你量身定制的。
Thunderbit 的优势：
无代码，AI 智能极简体验： 安装 ，点击“AI 智能识别字段”，就能采集数据，无需 Python、选择器或“pip install”烦恼。
动态网页支持： Thunderbit 的 AI 能自动识别并提取现代 JS 重度网站（比如 React、Vue、AJAX）数据，无需手动配置。
子页面采集： 需要采集每个商品或房源详情？Thunderbit 的 AI 能自动点击子页面并合并数据，无需写一行代码。
业务级导出： 一键导出到 Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON，适合销售线索、价格监控、内容聚合等场景。
持续更新与支持： Thunderbit 是托管服务，无“弃坑”风险，配有新手引导、教程和丰富模板库。
适用人群： 非技术用户、业务团队，以及追求高效与稳定的所有人。
Thunderbit 已经获得全球 3 万+ 用户信赖，包括 Accenture、Grammarly、Puma 等知名团队。我们还曾荣获 Product Hunt 周榜第一。
想体验数据采集的极致简单？。
总结：2025 年如何选择合适的网页爬虫方案？
一句话总结：GitHub 上有很多强大的网页爬虫工具，但大多是为开发者设计的。如果你喜欢编程，Scrapy、Crawlee、Playwright、Colly 等框架能让你自由发挥。如果你专注学术或安全，Heritrix、Nutch、Katana 也是不错的选择。
但如果你是业务用户、分析师，或者只想快速拿到结构化、可用的数据，Thunderbit 无疑是最佳选择。无需安装、无需维护、无需写代码，直接拿到结果。
下一步怎么选？可以试试一个适合你技能和需求的 GitHub 项目，或者直接安装 Thunderbit，几分钟内见到成效。
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祝你采集顺利，数据始终结构清晰、干净可用。如果遇到难题，记住：GitHub 上总有现成项目，或者直接让 Thunderbit 的 AI 替你搞定一切。
免费试用 Thunderbit AI 网页爬虫Get Started Free