ตรวจทานและอัปเดตล่าสุดในเดือนสิงหาคม 2026

6 เครื่องมือ Screen Scraping สำหรับเวิร์กโฟลว์บนเบราว์เซอร์ โปรเจกต์แบบภาพ และไปป์ไลน์สำหรับนักพัฒนา

Screen scraping อาจหมายถึงงานได้หลายแบบ ตั้งแต่การดึงข้อมูลที่คนมองเห็นอยู่แล้วในเบราว์เซอร์, การบันทึกเวิร์กโฟลว์แบบภาพที่ทำซ้ำได้, การเขียนตัวรวบรวมข้อมูลแบบกำหนดเอง ไปจนถึงการเรียก API สำหรับดึงข้อมูลจากแอปพลิเคชัน งานเหล่านี้มีทั้งเจ้าของงาน วิธีดูแลรักษา และรูปแบบผลลัพธ์ที่ต่างกัน ดังนั้นคำถามที่ควรถามไม่ใช่ว่าเครื่องมือไหนมีฟีเจอร์เยอะที่สุด แต่คือเครื่องมือไหนเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่คุณต้องใช้งานจริง

คู่มือนี้เปรียบเทียบเครื่องมือ 6 ตัวในปัจจุบันตามลักษณะเวิร์กโฟลว์ดังกล่าว ได้แก่ AI scraper ที่เน้นใช้งานบนเบราว์เซอร์, เครื่องมือสร้างงานแบบภาพ 2 ตัว, เฟรมเวิร์ก Python, แพลตฟอร์มดึงข้อมูลแบบ API-first และส่วนขยายเบราว์เซอร์ที่ทำงานตามสูตรสำเร็จ ใช้งานเฉพาะกับข้อมูลที่คุณมีสิทธิ์เข้าถึง และควรวางแผนเรื่องสิทธิ์ ความเป็นส่วนตัว และกฎของเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องกับโปรเจกต์ของคุณ

วิธีเลือกเครื่องมือ Screen Scraping

เริ่มจากรูปแบบการทำงานจริง ไม่ใช่มองแค่สเกลทั่วไปแบบ “ใช้งานง่าย vs ทรงพลัง”:

• ข้อมูลที่มองเห็นได้ในเบราว์เซอร์และผู้ใช้ธุรกิจต้องใช้ทันที: เลือกเครื่องมือที่เน้นเบราว์เซอร์และแปลงหน้าปัจจุบันให้เป็นตารางแบบมีโครงสร้างได้
• เวิร์กโฟลว์แบบภาพที่ทำซ้ำได้ พร้อมการทดสอบและรันบนคลาวด์ตามเวลา: เลือกตัวสร้างงานแบบภาพ เช่น Octoparse หรือ ParseHub
• ตัวรวบรวมข้อมูลที่ดูแลรักษาโดยทีมและเขียนโค้ดเอง: เลือกเฟรมเวิร์กอย่าง Scrapy เมื่อทีมพร้อมจะเขียน ทดสอบ ดีพลอย และรับผิดชอบโค้ดเอง
• ข้อมูลโครงสร้างที่ส่งกลับให้แอปผ่าน API: พิจารณาผลิตภัณฑ์แบบ API-first เช่น Diffbot
• งานบนเบราว์เซอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยสูตร: พิจารณาส่วนขยายเบราว์เซอร์ เช่น DataMiner เมื่อโมเดลสูตรของมันเข้ากับหน้าเว็บและงานนั้นทำในเบราว์เซอร์ได้ดีที่สุด

นอกจากนี้ ควรตัดสินใจด้วยว่าเอาผลลัพธ์ไปไว้ที่ไหน ใครจะดูแลการดึงข้อมูลเมื่อหน้าเว็บเปลี่ยน และกระบวนการเก็บข้อมูลนั้นได้รับอนุญาตตามแหล่งข้อมูลหรือไม่

1. Thunderbit: Screen Scraping ด้วย AI ที่เน้นใช้งานบนเบราว์เซอร์

Thunderbit คือ agentic web scraper — AI agent สำหรับงาน web scraping — สำหรับเก็บข้อมูลที่ผู้ใช้มีสิทธิ์ดูได้ในเบราว์เซอร์ ออกแบบมาเพื่อแปลงลิสต์ ไดเรกทอรี หน้าสินค้า พอร์ทัล และเอกสารที่มองเห็นได้บนเบราว์เซอร์ ให้กลายเป็นแถวข้อมูลแบบมีโครงสร้าง โดยไม่ต้องสร้างโปรเจกต์ scraper หรือกำหนดตัวเลือก selector ก่อน

ขั้นตอนใช้งานถูกออกแบบให้สั้นที่สุด: AI Suggest Fields จะเสนอคอลัมน์สำหรับหน้าหรือเอกสารปัจจุบัน จากนั้นเมื่อผู้ใช้อ่านตรวจหรือปรับแก้แล้ว เพียงคลิก Scrape เพื่อเริ่มดึงข้อมูล ตารางที่ได้สามารถส่งออกไปยังเครื่องมืออย่าง Excel, Google Sheets, Airtable และ Notion ได้

เหมาะสำหรับ: ทีมขาย, ทีมปฏิบัติการ, งานวิจัยตลาด, อสังหาริมทรัพย์ และ ecommerce ที่ต้องการข้อมูลเว็บแบบมีโครงสร้างและได้รับอนุญาต โดยไม่อยากเริ่มจาก flowchart แบบภาพหรือ repository โค้ด

สำหรับงานข้อมูลเชิงเทคนิค Thunderbit รองรับ API, MCP server และ CLI อินเทอร์เฟซเหล่านี้มีประโยชน์เมื่อการดึงข้อมูลผ่านเบราว์เซอร์ต้องส่งต่อเข้าไปยังระบบภายใน กระบวนการตามเวลา หรือเวิร์กโฟลว์ของ agent

ลองใช้ Thunderbit สำหรับ Screen Scraping บนเบราว์เซอร์

2. Octoparse: เวิร์กโฟลว์การดึงข้อมูลแบบภาพที่ทำซ้ำได้

Octoparse จัดการงาน scraping ให้อยู่ในรูปเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้: สร้างงานจาก URL, เทมเพลต หรือการตั้งค่าแบบกำหนดเอง; ทดสอบตัวอย่าง; รันแบบโลคัลหรือบนคลาวด์; แล้วค่อยส่งออกผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง เอกสารล่าสุดของมันอธิบายการทำงานเชิงภาพ เช่น การคลิก การเลื่อนหน้า การแบ่งหน้า และการเปิดหน้ารายละเอียด

จุดนี้ทำให้ Octoparse เหมาะมากเมื่อทีมต้องการเวิร์กโฟลว์แบบภาพที่ชัดเจน ซึ่งทดสอบก่อนรันจริงในวงกว้างได้ แล้วนำไปรันบนคลาวด์สำหรับการเก็บข้อมูลตามเวลา หรือแบบไม่ต้องมีคนเฝ้า เอกสารปัจจุบันยังระบุการส่งออกไปยังไฟล์ สเปรดชีต ฐานข้อมูล ที่เก็บบนคลาวด์ และระบบเชื่อมต่ออื่น ๆ ด้วย

เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์และทีมปฏิบัติการที่ต้องการเวิร์กโฟลว์แบบภาพที่นำกลับมาใช้ได้ มีขั้นตอนทดสอบ และรองรับการทำงานทั้งแบบโลคัลและคลาวด์

ควรพิจารณาเมื่อ: งานดึงข้อมูลไม่ได้เป็นแค่งานบนเบราว์เซอร์แบบเร็ว ๆ และมีคนในทีมที่จะรับผิดชอบการตั้งค่า workflow เมื่อเว็บไซต์ต้นทางมีการเปลี่ยนแปลง

3. ParseHub: โปรเจกต์แบบภาพบนเดสก์ท็อปพร้อมรันบนคลาวด์

ParseHub เป็นผลิตภัณฑ์ดึงข้อมูลแบบภาพที่เน้นตัวสร้างโปรเจกต์บนเดสก์ท็อป เอกสารผลิตภัณฑ์ปัจจุบันอธิบายการสร้างโปรเจกต์แบบโลคัล การทดสอบแบบโลคัล และการรันบนคลาวด์ รวมถึงมีการระบุการเข้าถึงผ่าน API และการตั้งเวลาบนแพ็กเกจแบบชำระเงิน

ParseHub เป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับทีมที่ต้องการประกอบและตรวจสอบโปรเจกต์ในอินเทอร์เฟซเดสก์ท็อปก่อนส่งงานไปรันบนคลาวด์ การเปรียบเทียบที่สำคัญจึงไม่ใช่คำถามว่า “เก่งกว่าทุกหน้าที่เปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกหรือไม่” แต่เป็นว่าเวิร์กโฟลว์แบบโปรเจกต์บนเดสก์ท็อปนี้เหมาะกับคนที่จะตั้งค่าและดูแลงานนี้หรือเปล่า

เหมาะสำหรับ: นักวิจัย นักวิเคราะห์ และทีมเทคนิคขนาดเล็กที่อยากได้เวิร์กโฟลว์โปรเจกต์แบบภาพบนเดสก์ท็อป พร้อมการรันบนคลาวด์และเข้าถึงผ่าน API

ควรพิจารณาเมื่อ: คุณต้องการสร้างและทดสอบโปรเจกต์ดึงข้อมูลแบบโลคัล แล้วค่อยดึงผลลัพธ์หรือสั่งรันตามเวลาผ่านฟีเจอร์คลาวด์ของ ParseHub

4. Scrapy: เฟรมเวิร์ก Python สำหรับตัวรวบรวมข้อมูลที่เขียนโค้ดและดูแลเอง

Scrapy คือเฟรมเวิร์ก Python แบบโอเพนซอร์สสำหรับสร้าง crawler และโปรเจกต์ดึงข้อมูล เอกสารของมันครอบคลุมตั้งแต่ spiders, CSS และ XPath selectors, items, item pipelines, feed exports, middleware ไปจนถึงเวิร์กโฟลว์ผ่าน command line สำหรับจัดการโปรเจกต์

เหมาะเมื่อ logic การดึงข้อมูลควรอยู่ใน codebase ของซอฟต์แวร์: นักพัฒนาสามารถกำหนด crawler, แปลงและจัดเก็บข้อมูลใน pipeline และเชื่อมโปรเจกต์เข้ากับระบบ deployment และข้อมูลของตนเองได้ การควบคุมระดับนี้มาพร้อมกับความรับผิดชอบด้าน implementation, การทดสอบ, โครงสร้างพื้นฐาน และการอัปเดต

เหมาะสำหรับ: ทีมวิศวกรรมและทีมข้อมูลที่ต้องการ crawler ที่ปรับแต่งได้ และเป็นส่วนหนึ่งของ data pipeline ที่เขียนโค้ดและดูแลเอง

ควรพิจารณาเมื่อ: ทีมของคุณมีความสามารถด้านการพัฒนา Python และต้องการให้พฤติกรรมของ scraper, การส่งออกข้อมูล และการเชื่อมต่อระบบต่าง ๆ ถูกพัฒนาและดูแลในโปรเจกต์ของคุณเอง

5. Diffbot: การดึงข้อมูลเว็บแบบ API-First ที่ส่งกลับเป็นโครงสร้าง

Diffbot ให้บริการ API ที่จัดหมวดหมู่และดึงเนื้อหาเว็บออกมาเป็น JSON แบบมีโครงสร้าง เอกสาร Extract API ปัจจุบันครอบคลุมทั้งการวิเคราะห์อัตโนมัติ และ page-type APIs สำหรับบทความ สินค้า รูปภาพ วิดีโอ การสนทนา อีเวนต์ รายการ และงานสมัครงาน นอกจากนี้ยังมี Custom API สำหรับผลลัพธ์ที่กำหนดตามกฎ

ผลิตภัณฑ์ Crawl ของ Diffbot สามารถเริ่มจาก seed URLs, ไล่ตามลิงก์ และส่งหน้าที่ผ่านเงื่อนไขไปยัง Extract API โดยรวบรวมผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างเข้าด้วยกัน นี่คือโมเดลการทำงานที่ต่างจากการคลิกผ่านส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสร้าง Python crawler เพราะแอปที่ใช้งานจะเชื่อมต่อกับ API และทำงานกับข้อมูลที่ส่งกลับมาโดยตรง

เหมาะสำหรับ: ทีมผลิตภัณฑ์, ทีมข้อมูล และทีมวิศวกรรมที่ต้องการแนวทางแบบศูนย์กลางที่ API สำหรับดึงข้อมูลหน้าเว็บแบบมีโครงสร้าง หรือรันงาน crawl ระดับเว็บไซต์

ควรพิจารณาเมื่อ: จุดเชื่อมต่อหลักของคุณคือแอปหรือบริการข้อมูล และคุณต้องการให้การจัดหมวดหมู่เนื้อหาและการดึงข้อมูลถูกส่งมาผ่าน API

6. DataMiner: การดึงข้อมูลจากเบราว์เซอร์แบบขับเคลื่อนด้วยสูตร

DataMiner คือส่วนขยายเบราว์เซอร์สำหรับ Chrome และ Edge ที่ดึงข้อมูลบนหน้าซึ่งมองเห็นได้ในเบราว์เซอร์ออกเป็น CSV หรือ Excel เอกสารผลิตภัณฑ์ปัจจุบันอธิบายการใช้ recipes สำหรับการดึงข้อมูลและการสร้างกฎแบบปรับแต่งได้ ส่วนศูนย์ช่วยเหลือแสดงเวิร์กโฟลว์สำหรับพรีวิว recipe, เลือกวิธี scrape และดาวน์โหลดข้อมูลที่ได้

DataMiner เหมาะกับการเก็บข้อมูลบนเบราว์เซอร์ที่มี recipe ที่เข้ากันได้เป็นจุดเริ่มต้นที่สมเหตุสมผล และคนทำงานต้องการตรวจสอบผลการดึงข้อมูลภายในเบราว์เซอร์ เอกสารช่วยเหลือยังอธิบายการทำงานอัตโนมัติไปหน้าถัดไปสำหรับการเก็บข้อมูลจากลิสต์ที่มีหลายหน้าอีกด้วย

เหมาะสำหรับ: นักวิจัย, ผู้ใช้งานสาย growth และ operations และเวิร์กโฟลว์บนเบราว์เซอร์ที่ให้ความสำคัญกับการเลือก recipe และการพรีวิวผลลัพธ์

ควรพิจารณาเมื่อ: คุณอยากทำงานผ่านส่วนขยายเบราว์เซอร์ เลือกหรือปรับ recipe ตรวจสอบตัวอย่างก่อน และดาวน์โหลดผลลัพธ์ในรูปแบบที่เหมาะกับสเปรดชีต

เปรียบเทียบแบบรวดเร็ว

Tool	Operating model	Strongest use case
Thunderbit	การดึงข้อมูลด้วย AI ที่เน้นเบราว์เซอร์	แปลงเนื้อหาที่ได้รับอนุญาตและมองเห็นได้ในเบราว์เซอร์ให้เป็นตารางแบบมีโครงสร้าง
Octoparse	ตัวสร้างงานแบบภาพ	สร้าง ทดสอบ รัน และส่งออกเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้ ทั้งแบบโลคัลหรือบนคลาวด์
ParseHub	โปรเจกต์แบบภาพบนเดสก์ท็อป	ตั้งค่าโปรเจกต์แบบโลคัล แล้วใช้การรันบนคลาวด์หรือการเข้าถึงผ่าน API
Scrapy	เฟรมเวิร์ก Python	สร้างและดูแล crawler แบบกำหนดเองใน codebase
Diffbot	API สำหรับการดึงข้อมูลและ crawl	เชื่อมข้อมูลเว็บแบบมีโครงสร้างเข้ากับแอปหรือบริการข้อมูล
DataMiner	ส่วนขยายเบราว์เซอร์แบบสูตรสำเร็จ	พรีวิวและดึงข้อมูลที่มองเห็นได้ในเบราว์เซอร์ออกเป็น CSV หรือ Excel

เครื่องมือไหนเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของคุณ?

ใช้ Thunderbit เมื่อทีมต้องการจัดโครงสร้างข้อมูลที่มองเห็นอยู่แล้วในเซสชันเบราว์เซอร์ที่ได้รับอนุญาต โดยมี AI ช่วยเสนอฟิลด์ ใช้ Octoparse เมื่อคุณต้องการงานแบบภาพที่สร้าง ทดสอบ และรันได้ทั้งในเครื่องหรือบนคลาวด์ ใช้ ParseHub เมื่อโปรเจกต์แบบภาพบนเดสก์ท็อปและการรันบนคลาวด์เหมาะกับทีมปฏิบัติการ ใช้ Scrapy เมื่อนักพัฒนาต้องการ crawler ที่ดูแลเองในสแตกของบริษัท ใช้ Diffbot เมื่อระบบปลายทางควรเรียกใช้ API สำหรับการดึงข้อมูลหรือ crawl และใช้ DataMiner เมื่อส่วนขยายเบราว์เซอร์แบบขับเคลื่อนด้วยสูตรและการพรีวิวในเบราว์เซอร์ตอบโจทย์งานนี้

ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือเครื่องมือที่ทีมของคุณสามารถใช้งานได้อย่างรับผิดชอบในระยะยาว ควรตรวจสอบหน้าที่ต้องการใช้จริง สิทธิ์การเข้าถึง คุณภาพผลลัพธ์ ความรับผิดชอบในการดูแล และรายละเอียดของแผนปัจจุบันก่อนนำเวิร์กโฟลว์ไปใช้งานจริง

คำถามที่พบบ่อย

Screen scraping คืออะไร?
Screen scraping คือการแปลงข้อมูลที่แสดงอยู่บนเว็บไซต์หรืออินเทอร์เฟซของเบราว์เซอร์ให้กลายเป็นข้อมูลแบบมีโครงสร้าง คำนี้ครอบคลุมหลายวิธีที่ต่างกันมาก ตั้งแต่ส่วนขยายเบราว์เซอร์และตัวสร้างงานแบบภาพ ไปจนถึงเฟรมเวิร์กโค้ดและ API สำหรับดึงข้อมูล

เครื่องมือไหนดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ธุรกิจที่ไม่ถนัดเทคนิค?
สำหรับข้อมูลที่ได้รับอนุญาตและมองเห็นได้ในเบราว์เซอร์ Thunderbit ถูกออกแบบมาให้เสนอฟิลด์และสร้างตารางได้โดยไม่ต้องเริ่มจาก selector หรือโค้ด DataMiner ก็เป็นอีกตัวเลือกบนเบราว์เซอร์ เมื่อเวิร์กโฟลว์แบบ recipe ของมันเข้ากับหน้าเว็บนั้น

เครื่องมือไหนดีที่สุดสำหรับไปป์ไลน์ที่ทีมพัฒนาเป็นเจ้าของ?
Scrapy คือเฟรมเวิร์ก Python สำหรับสร้าง crawler ในโปรเจกต์ที่เขียนโค้ดและดูแลเอง Diffbot เป็นอีกแนวทางหนึ่งเมื่อการเชื่อมต่อควรรับข้อมูลที่ดึงออกมาแบบมีโครงสร้างผ่าน API แทนที่จะต้องดูแลการทำงานของ crawler เอง

สามารถตั้งเวลาให้เวิร์กโฟลว์ทำงานซ้ำได้ไหม?
เอกสารของ Octoparse ระบุการตั้งเวลางานบนคลาวด์ และ ParseHub ก็ระบุการตั้งเวลาบนคลาวด์สำหรับแพ็กเกจแบบชำระเงิน ตัวเลือกที่เหมาะจะขึ้นอยู่กับว่าทีมของคุณชอบงานแบบภาพ, โปรเจกต์บนเดสก์ท็อป, การเชื่อมต่อผ่าน API หรือการดีพลอยที่เขียนโค้ดและดูแลเอง

เครื่องมือเหล่านี้ใช้ได้กับทุกเว็บไซต์ไหม?
ไม่มีผลิตภัณฑ์ไหนทำให้ไม่ต้องทดสอบเวิร์กโฟลว์จริงของหน้าเว็บ Page structure, การควบคุมการเข้าถึง, สิทธิ์, การใช้งานที่อนุญาต และฟิลด์ที่ต้องการ ล้วนส่งผลต่อว่างานเวิร์กโฟลว์นั้นเหมาะสมและเชื่อถือได้หรือไม่

ลองใช้ Thunderbit สำหรับ Screen Scraping บนเบราว์เซอร์ Get Started Free