2025年最佳文章爬虫：全面对比

想象一下：你是一名记者，需要追踪来自各种来源的热门新闻文章，以寻找公关机会。或者你是一名SEO专家，正在寻找特定关键词以分析排名靠前的博客，并监控竞争对手的内容。也许你是一名研究人员，正在收集关于特定主题的在线期刊和出版物的数据。

手动复制粘贴太耗时，所以你考虑使用来抓取新闻文章和其他内容。但如果你不擅长技术，所有的代码可能会让人望而却步。你可能会发现一些流行的，但它们仍然有些棘手，尤其是当你需要处理多个网站并需要不同的爬取规则时。此外，如果网站结构发生变化，你现有的规则可能就不再有效。

那么，有没有更快速、更高效的呢？答案是。它通过使用AI分析网页结构和内容，消除了复杂的的需求，只需点击一下即可。这种爬虫可以适应多个网站，清理数据，甚至分析数据。

如果你正在选择适合自己需求的，本文将为你介绍流行选项的优缺点及其最佳使用场景。

TL;DR

什么是文章爬虫？为什么AI文章爬虫重要？

是一种，可以从新闻网站中查找并提取标题、作者、发布日期、内容、关键词、图片和视频等信息，并将其组织成结构化格式，如JSON、CSV或Excel。

依赖于来根据网页的结构提取内容。然而，这种方法有其缺点：

• 缺乏通用性： 不同的网页结构需要为每个网站指定，而网页结构的变化可能使其失效，需要频繁更新。
• 无法处理动态内容： 许多网站使用AJAX或JavaScript加载内容，无法直接抓取。
• 数据处理能力有限： 只能抓取片段，无法进行进一步的数据清理、格式化、语义分析或情感分析。

引入。

• 这项技术使用LLM理解网页，提供：

  • 智能识别： 识别标题、作者、摘要和主要内容。
  • 自动去噪： 区分主要内容与导航、广告和相关文章，提高数据质量和抓取效率。
  • 适应网页变化： 即使网页结构或样式发生变化，AI也能通过语义理解和视觉特征继续抓取。
  • 跨站点泛化： 与不同，AI爬虫可以应用于不同网站，无需手动调整。

• 与NLP和深度学习集成： 完成翻译、摘要和情感分析等任务。

2025年最佳文章爬虫的标准是什么？

一流的文章爬虫在性能、成本、易用性、灵活性和可扩展性之间取得平衡。以下是2025年选择最佳文章爬虫的标准：

• 易用性： 直观的界面，无需编码。
• 文章提取准确性： 精确识别相关信息，无广告或导航。
• 网页变化适应性： 自动适应网页结构或样式的变化，无需频繁维护。
• 不同网页适应性： 适用于各种网页结构。
• 动态内容处理： 支持JavaScript或AJAX动态内容加载。
• 多媒体处理： 识别图片、视频和音频。
• 反爬处理： 使用IP轮换、CAPTCHA解决方案和代理绕过反爬机制。
• 资源使用平衡： 不消耗过多内存和计算资源。

一览最佳文章和新闻爬虫

最强大的商业用户AI文章爬虫

1. 优点：
   1. 使用自然语言调用AI进行网页信息识别和分析，消除CSS选择器
   2. AI辅助数据分析，包括格式转换、、分类、翻译和标记
   3. 用于一键文章列表和内容抓取
2. 缺点：
   1. 目前仅作为提供
   2. 不适合大规模数据抓取
   3. 多页面抓取速度较慢，但可以在后台抓取以获得更快结果

企业使用的AI驱动文章爬虫

Browse.ai

1. 优点：
   1. 无代码文章爬虫和监控
   2. 支持虚拟浏览器操作以避免触发反爬机制
   3. 许多预构建的文章抓取机器人可一键抓取、、等
   4. 深度集成平台如和以实现工具联动
2. 缺点：
   1. 使用深度提取需要创建两个机器人，过程复杂
   2. CSS选择器对小众网站缺乏精确性
   3. 昂贵，更适合大规模连续数据抓取任务

小规模数据提取的无代码爬虫

PandaExtract

1. 优点：
   1. 自动识别文章列表和详细信息，界面友好
   2. 可以提取列表、详细信息、电子邮件和图片，适合小规模结构化数据抓取
   3. 一次性付款终身使用
2. 缺点：
   1. 仅作为浏览器扩展提供，无法在云端运行
   2. 免费版本仅支持复制，不支持导出为CSV、JSON等格式

组织使用的开箱即用文章爬虫

Octoparse

1. 优点：
   1. 无代码文章爬虫，自动检测网页结构识别和抓取工作流生成
   2. 许多预构建的文章爬虫模板，随时可用
   3. 使用虚拟浏览器，结合IP轮换、CAPTCHA解决方案和代理绕过反爬机制
2. 缺点：
   1. 自动检测仍依赖于CSS选择器逻辑，准确性一般
   2. 高级功能需要学习和技术技能
   3. 大规模数据抓取成本高

GTM团队最全面的自动化

Bardeen

1. 优点：
   1. 使用LLM进行一键自动化的无代码文章爬虫
   2. 集成超过100个应用程序，包括、和
   3. 强大的网页自动化工具，用于数据抓取后的AI分析
   4. 理想的将数据抓取嵌入现有工作流中
2. 缺点：
   1. 严重依赖于预构建的剧本，自定义工作流需要反复试验
   2. 尽管是无代码平台，理解和设置复杂的自动化可能需要非技术用户的学习时间
   3. 子页面提取设置复杂
   4. 非常昂贵

轻量级文章爬虫用于即时数据提取

Webscraper.io

1. 优点：
   1. 无代码爬虫，具有点选界面
   2. 支持动态内容加载
   3. 基于云的操作
   4. 集成、和
2. 缺点：
   1. 没有预构建模板，需要自定义站点地图创建
   2. 对不熟悉CSS选择器的用户有学习曲线
   3. 分页和子页面提取设置复杂
   4. 云版本昂贵

工程师的更高级解决方案

对于有技术背景的人，有可用。这些解决方案提供：

• 灵活性： 直接API调用进行自定义抓取，支持动态渲染和IP轮换
• 可扩展性： 集成到自定义数据管道中，以满足企业级高频、大规模数据需求
• 低维护成本： 无需管理代理池或反爬策略，节省运营时间

API解决方案一览

1. Bright Data Web Scraper API
   1. 优点：
      1. 覆盖195个国家，拥有72M+住宅IP，支持自动IP轮换和地理位置模拟，适用于具有严格反爬措施的网站（如、）
      2. 支持JavaScript动态内容加载和页面快照捕获
   2. 缺点：
      1. 成本高（按请求和带宽计费），对小项目性价比低
2. Scraper API
   1. 优点：
      1. 全球40M代理，自动数据中心/住宅IP切换，绕过Cloudflare验证，集成第三方CAPTCHA解决方案（如）
      2. 结构化端点和异步爬虫，抓取速度更快
   2. 缺点：
      1. 动态页面渲染需额外费用，对复杂AJAX网站支持有限
3. Zyte API
   1. 优点：
      1. AI驱动的自动网页数据提取，无需为每个网站开发和维护提取规则
      2. 灵活的按需付费定价
   2. 缺点：
      1. 高级功能（如会话处理、可编写脚本的浏览器）需要学习

如何选择你的文章和新闻爬虫？

选择文章和新闻爬虫时，考虑你的业务需求、技术背景和预算。

• 如果你需要抓取多个小众网站而无需为每个页面构建爬虫，并且有预算，是你的最佳选择。它不依赖于，而是使用AI分析网页结构，允许数据抓取后的AI分析。对Thunderbit AI来说，所有网站都是一样的，准确捕获整个文章。
• 对于从大型网站如或抓取新闻和文章，你需要一个具有强大反爬机制和预构建模板的文章爬虫，如Browse.ai或Octoparse。然而，最佳选择是像这样的Chrome扩展：数据抓取过程模拟个人浏览和复制，允许登录信息而无需复杂设置。
• 如果你需要大规模的连续数据抓取，具有调度功能的工具如Octoparse更为合适。
• 对于团队使用和无缝集成到现有工作流中，Bardeen是理想的选择，提供一系列超越文章抓取的网页自动化工具。
• 如果你想要一个轻量级的文章爬虫用于小数据提取而无需花时间学习，选择像PandaExtract这样的点选文章爬虫。
• 如果你有技术背景或正在构建企业文章爬虫，考虑API工具或在这些之外构建自己的爬虫。

结论

本文介绍了文章和新闻爬虫的概念和业务场景。基于构建，需要一些网页和的知识，尤其是对于高级操作。新一代的完全依赖于AI的语义理解和视觉识别能力，在适应网页结构变化、跨站点泛化、动态内容处理以及后续数据清理和分析方面超越了。

文章还列出了六个有用的文章和新闻爬虫及开发者API工具，比较了它们的优缺点、适用数据规模、网页特性和目标用户。在考虑文章和新闻抓取时，选择适合你业务需求的解决方案，同时平衡性能和成本。

常见问题

1. 什么是AI文章爬虫，它如何工作？

• 使用AI分析和提取网页内容，无需CSS选择器。
• 高精度识别标题、作者、发布日期和主要内容。
• 自动去除广告、导航菜单和其他无关元素。
• 适应网页结构变化，适用于不同网站。

2. 使用AI驱动的文章爬虫相较于传统爬虫有什么好处？

• 可以用一个工具从多个网站提取内容。
• 处理动态内容，包括JavaScript和AJAX加载的页面。
• 相较于基于CSS的爬虫，设置和维护更少。
• 提供额外功能，如摘要、翻译和情感分析。

3. 我可以在没有编码技能的情况下使用Thunderbit进行AI文章抓取吗？

• 可以，Thunderbit为非技术用户设计，提供简单的无代码界面。
• 使用AI自动检测和提取文章内容。
• 提供预构建模板，快速高效抓取。
• 允许数据导出为CSV、JSON和Google Sheets等多种格式。

了解更多：