7 Best Languages for Web Scraping in 2026

该用哪种编程语言做网页爬取？这得看你的项目类型——我见过不少开发者，因为选错语言，最后直接崩溃收工。

网页爬取软件市场在 2024 年达到。选对语言，意味着更快出结果、维护更省心；选错了，就只会得到一堆坏掉的爬虫和被浪费的周末。

我做自动化工具已经很多年了。下面是我用过的七种爬取语言——包含代码示例、真实优缺点，以及哪些情况下你应该干脆别写代码，直接用。

我们如何选出最适合网页爬取的语言

说到网页爬取，不是所有编程语言都生而平等。我见过一些项目因为几个关键因素一路起飞，也见过因为同样的原因直接翻车：

易用性： 上手速度有多快？语法够不够友好，还是你得先拿个计算机博士学位，才能打印一句“Hello, World”？
库支持： 有没有成熟的 HTTP 请求、HTML 解析、动态内容处理库？还是只能自己从头造轮子？
性能： 能不能处理几百万个页面，还是几百个就开始吃力？
动态内容处理： 现代网站都爱 JavaScript。你的语言跟得上吗？
社区和支持： 遇到卡点时——而且你一定会遇到——有没有人能帮你？

基于这些标准，再加上无数个熬夜测试，我会讲到下面这七种语言：

Python：新手和老手都最常用的选择。
JavaScript & Node.js：动态内容之王。
Ruby：语法简洁，脚本上手快。
PHP：服务器端简单直接。
C++：追求极致速度时的选择。
Java：适合企业级，扩展性强。
Go（Golang）：快，而且并发能力强。

如果你心里正在想：“帅，我其实根本不想写代码”，那就先别走，最后我会讲到 Thunderbit。

Python 网页爬取：最适合新手的强力选择

先从大家最喜欢的开始：Python。如果你在一屋子数据人面前问：“哪种编程语言最适合网页爬取？”——你会听到 Python 像泰勒·斯威夫特演唱会的万人合唱一样回响。

为什么选 Python？

语法对新手友好： 你大声读 Python 代码，几乎就像在读英文。
无可匹敌的库支持： 从用来解析 HTML 的，到用于大规模抓取的，再到 HTTP 请求的，以及浏览器自动化的 ——Python 一应俱全。
庞大的社区： 仅网页爬取相关的。

Python 示例代码：抓取页面标题

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3response = requests.get("<https://example.com>")
4soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
5title = soup.title.string
6print(f"Page title: \{title\}")

优点：

开发和原型验证速度快。
教程和问答资源极多。
很适合做数据分析——用 Python 抓取，再用 pandas 分析，用 matplotlib 可视化。
库也在持续进化：Scrapy 的 2.14 版本（2026 年 1 月）为整个框架带来了原生 async/await，所以异步不再只是 Selenium/Playwright 的专利。

局限：

和编译型语言相比，大规模任务会慢一些。
处理超动态网站时可能有点笨重（不过 Selenium 和 Playwright 能帮上忙）。
不太适合以闪电般速度抓取数百万页面。

结论：

如果你刚接触爬取，或者只是想快速把事情做完，Python 就是网页爬取的最佳语言——没有之一。。

JavaScript & Node.js：轻松爬取动态网站

如果说 Python 是瑞士军刀，JavaScript（和 Node.js） 就是电钻——尤其适合爬取现代、JavaScript 密集型网站。

为什么选 JavaScript/Node.js？

对动态内容原生友好： 它在浏览器里运行，所以能看到用户看到的内容——即使页面是用 React、Angular 或 Vue 构建的。
默认支持异步： Node.js 可以同时处理成百上千个请求。
网页开发者上手快： 如果你做过网站，你其实已经会一些 JavaScript 了。

核心库：

：支持多浏览器（Chromium、Firefox、WebKit），带自动等待和按上下文配置代理。2026 年如果你要新建一个 Node 爬虫，这基本就是默认首选。
：通过 Chrome DevTools Protocol 控制无头 Chrome。对于只做 Chrome 的任务，以及想减少依赖的场景，它依然很稳。
：如果你不需要真实浏览器，Node 里可以用它进行类似 jQuery 的 HTML 解析。

Node.js 示例代码：用 Puppeteer 抓取页面标题

1const puppeteer = require('puppeteer');
2(async () => {
3  const browser = await puppeteer.launch();
4  const page = await browser.newPage();
5  await page.goto('<https://example.com>', { waitUntil: 'networkidle2' });
6  const title = await page.title();
7  console.log(`Page title: $\{title\}`);
8  await browser.close();
9})();

优点：

原生处理 JavaScript 渲染内容。
非常适合无限滚动、弹窗和交互式网站。
适合大规模并发爬取，效率高。

局限：

异步编程对新手来说可能有点绕。
如果同时跑太多无头浏览器，内存吃得很快。
和 Python 相比，数据分析工具少一些。

什么时候 JavaScript/Node.js 是网页爬取的最佳编程语言？

当你的目标网站是动态的，或者你想自动化浏览器操作时。。

Ruby：适合快速网页爬取脚本的简洁语法

Ruby 不只是给 Rails 应用和优雅代码诗歌用的。它也是网页爬取的不错选择——尤其是当你喜欢代码读起来像俳句一样顺的时候。

为什么选 Ruby？

可读性强，表达力好： 你可以写出几乎和购物清单一样容易读懂的 Ruby 爬虫。
很适合快速原型： 写得快，也容易调整。
核心库： 用于解析的，以及用于自动导航的。

Ruby 示例代码：抓取页面标题

1require 'open-uri'
2require 'nokogiri'
3html = URI.open("<https://example.com>")
4doc = Nokogiri::HTML(html)
5title = doc.at('title').text
6puts "Page title: #\{title\}"

优点：

极其简洁、易读。
很适合小项目、一次性脚本，或者你本来就常用 Ruby 的情况。

局限：

做大任务时，比 Python 或 Node.js 慢。
爬取相关库更少，社区支持也弱一些。
不太适合爬取 JavaScript 很重的网站（不过可以用 Watir 或 Selenium）。

最适合的场景：

如果你本来就是 Ruby 开发者，或者只想快速写个脚本，Ruby 很舒服。要是追求大规模、动态爬取，就换别的语言吧。

PHP：服务器端网页数据提取的简单方案

PHP 可能看起来像早期互联网时代的“老古董”，但它依然活跃——尤其是当你想直接在服务器上抓数据时。

为什么选 PHP？

到处都能跑： 大多数 Web 服务器都已经装了 PHP。
很容易和 Web 应用集成： 一次性完成抓取和展示。
核心库： HTTP 用，请求用，无头浏览器自动化用。

PHP 示例代码：抓取页面标题

1&lt;?php
2$ch = curl_init("<https://example.com>");
3curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
4$html = curl_exec($ch);
5curl_close($ch);
6$dom = new DOMDocument();
7@$dom->loadHTML($html);
8$title = $dom->getElementsByTagName("title")->item(0)->nodeValue;
9echo "Page title: $title\n";
10?>

优点：

很容易部署到 Web 服务器上。
适合作为 Web 工作流的一部分来抓数据。
处理简单的服务器端爬取任务时速度不错。

局限：

高级爬取的库支持有限。
不适合高并发或大规模抓取。
处理 JavaScript 很重的网站比较麻烦（不过 Panther 能帮一点忙）。

最适合的场景：

如果你的技术栈本来就是 PHP，或者你想在自己的网站上直接抓取并展示数据，PHP 是个实用选择。。

C++：面向大规模项目的高性能网页爬取

C++ 就像编程语言里的肌肉车。如果你需要原始速度和控制力，而且不怕多动点手工活，C++ 可以带你跑得很远。

为什么选 C++？

快得离谱： 在 CPU 密集型任务上，性能超过大多数语言。
控制粒度极细： 可以管理内存、线程和各种性能优化。
核心库： HTTP 用，解析用。

C++ 示例代码：抓取页面标题

1#include <curl/curl.h>
2#include <iostream>
3#include <string>
4size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
5    std::string* html = static_cast<std::string*>(userp);
6    size_t totalSize = size * nmemb;
7    html->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
8    return totalSize;
9}
10int main() {
11    CURL* curl = curl_easy_init();
12    std::string html;
13    if(curl) {
14        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "<https://example.com>");
15        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
16        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
17        CURLcode res = curl_easy_perform(curl);
18        curl_easy_cleanup(curl);
19    }
20    std::size_t startPos = html.find("<title>");
21    std::size_t endPos = html.find("</title>");
22    if(startPos != std::string::npos && endPos != std::string::npos) {
23        startPos += 7;
24        std::string title = html.substr(startPos, endPos - startPos);
25        std::cout &lt;&lt; "Page title: " &lt;&lt; title &lt;&lt; std::endl;
26    } else {
27        std::cout &lt;&lt; "Title tag not found" &lt;&lt; std::endl;
28    }
29    return 0;
30}

优点：

在超大规模爬取任务中，速度无可匹敌。
很适合把爬取能力集成到高性能系统里。

局限：

学习曲线陡峭（咖啡请备好）。
需要手动管理内存。
高层次库较少；不太适合动态内容。

最适合的场景：

当你需要抓取数百万页面，或者性能是绝对关键因素时。否则，你可能会把更多时间花在调试上，而不是爬取上。

Java：面向企业级的网页爬取方案

Java 是企业世界里的主力工具。如果你要构建一个需要长期运行、处理海量数据、还能在僵尸末日里幸存下来的系统，Java 就是你的朋友。

为什么选 Java？

稳健且可扩展： 适合大型、长周期的爬取项目。
强类型和错误处理： 生产环境里的意外更少。
核心库： 解析用，浏览器自动化用，HTTP 用。

Java 示例代码：抓取页面标题

1import org.jsoup.Jsoup;
2import org.jsoup.nodes.Document;
3public class ScrapeTitle {
4    public static void main(String[] args) throws Exception {
5        Document doc = Jsoup.connect("<https://example.com>").get();
6        String title = doc.title();
7        System.out.println("Page title: " + title);
8    }
9}

优点：

性能高，并发能力强。
非常适合大型、可维护的代码库。
对动态内容支持不错（通过 Selenium 或 HtmlUnit）。

局限：

语法比较啰嗦；比脚本语言需要更多准备工作。
对于小型一次性脚本来说，有点大材小用。

最适合的场景：

企业级爬取，或者你需要极高的稳定性和扩展性时。

Go（Golang）：快速且并发友好的网页爬取

Go 是编程界的新秀，但已经开始大放异彩——尤其适合高速、并发爬取。

为什么选 Go？

编译型速度： 几乎和 C++ 一样快。
内置并发： Goroutine 让并行爬取变得轻松。
核心库： 爬取用，解析用。

Go 示例代码：抓取页面标题

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "github.com/gocolly/colly"
5)
6func main() {
7    c := colly.NewCollector()
8    c.OnHTML("title", func(e *colly.HTMLElement) {
9        fmt.Println("Page title:", e.Text)
10    })
11    err := c.Visit("<https://example.com>")
12    if err != nil {
13        fmt.Println("Error:", err)
14    }
15}

优点：

对大规模爬取来说，速度极快、效率很高。
部署很简单（一个二进制文件就够）。
很适合并发抓取。

局限：

社区规模比 Python 或 Node.js 小。
高层次爬取库较少。
处理 JavaScript 很重的网站需要额外配置（Chromedp 或 Selenium）。

最适合的场景：

当你需要大规模抓取，或者 Python 的速度已经不够时。。

对比最适合网页爬取的编程语言

把前面的内容放在一起看。下面这张对比表可以帮你在 2026 年选出最适合网页爬取的语言：

语言/工具	易用性	性能	库支持	动态内容处理	最佳使用场景
Python	很高	中等	极佳	良好（Selenium/Playwright）	通用、新手、数据分析
JavaScript/Node.js	中等	高	很强	极佳（原生）	动态网站、异步爬取、网页开发者
Ruby	高	中等	不错	有限（Watir）	快速脚本、原型开发
PHP	中等	中等	一般	有限（Panther）	服务器端、Web 应用集成
C++	低	很高	有限	非常有限	追求极致性能、超大规模
Java	中等	高	良好	良好（Selenium/HtmlUnit）	企业级、长时间运行的服务
Go（Golang）	中等	很高	持续增长	中等（Chromedp）	高速、并发爬取

什么时候该跳过写代码：用 Thunderbit 作为无代码网页爬取方案

好吧，说实话：有时候你只是想要数据，不想折腾写代码、调试，或者反复琢磨“为什么这个选择器就是不生效”。这就是的用武之地。

作为 Thunderbit 的联合创始人，我想打造一款让网页爬取像点外卖一样简单的工具。下面这些就是 Thunderbit 的不同之处：

2 步设置： 只要点击“AI 推荐字段”和“爬取”就行。不用再折腾 HTTP 请求、代理或反爬技巧。
智能模板： 一个爬虫模板就能适配多种页面布局。网站一变，也不用重写爬虫。
浏览器和云端爬取： 你可以选择在浏览器里爬取（适合登录后的网站），也可以选择云端爬取（公共数据速度超快）。
可处理动态内容： Thunderbit 的 AI 会控制真实浏览器，所以无限滚动、弹窗、登录等都能搞定。
导出到任意地方： 可下载到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，或者直接复制到剪贴板。
无需维护： 网站一变，重新运行 AI 推荐即可。再也不用半夜修 bug。
定时与自动化： 可以设置爬虫按计划运行——不用 cron 作业，也不用服务器配置。
专业提取器： 需要邮箱、电话号码或图片？Thunderbit 也有一键提取器。

最棒的是？你一行代码都不用会。Thunderbit 是专门为商业用户、营销人员、销售团队、房产专业人士——以及任何需要快速拿到数据的人打造的。

想看看 Thunderbit 实际怎么用？可以或查看我们的了解演示。

结论：2026 年如何选择最适合网页爬取的语言

到了 2026 年，网页爬取比以往更容易上手，也更强大。做了这么多年自动化，我学到的是：

Python 依然是网页爬取的最佳语言，如果你想快速入门、又希望有海量资源可用，它仍然是首选。
JavaScript/Node.js 在爬取动态、JavaScript 密集型网站时几乎无可匹敌。
Ruby 和 PHP 很适合快速脚本和 Web 集成，尤其是你本来就在用它们的时候。
C++ 和 Go 则适合你需要速度和规模的时候。
Java 是企业级、长期项目的首选。
如果你想彻底跳过写代码？就是你的秘密武器。

在动手之前，先问问自己：

我的项目规模有多大？
我需要处理动态内容吗？
我对技术的熟悉程度如何？
我是想自己搭建，还是只想拿到数据？

你可以试试上面的代码片段，也可以在下一个项目里直接体验一下 Thunderbit。如果你想继续深入了解，欢迎去看我们的，里面有更多指南、技巧和真实爬取案例。

祝你爬取顺利——愿你的数据永远干净、结构化，而且只需轻轻一点就能拿到。

P.S. 如果你有一天凌晨 2 点还卡在网页爬取的死胡同里，记住：总有 Thunderbit。或者咖啡。或者两者都有。

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常见问题

1. 2026 年网页爬取最好的编程语言是什么？

Python 仍然是首选，因为它语法易读、库功能强大（如 BeautifulSoup、Scrapy 和 Selenium），而且社区庞大。无论是新手还是专业人士都很适合，尤其适合把爬取和数据分析结合起来。

2. 哪种语言最适合爬取 JavaScript 很重的网站？

JavaScript（Node.js）是动态网站的最佳选择。Puppeteer 和 Playwright 这类工具可以让你完整控制浏览器，方便与 React、Vue 或 Angular 加载的内容交互。

3. 网页爬取有没有无代码方案？

有—— 是一款无代码 AI 网页爬虫，可以处理从动态内容到定时任务的各种需求。只要点击“AI 推荐字段”就能开始抓取。它非常适合需要快速获取结构化数据的销售、市场或运营团队。

4. 如果 AI 编程助手已经能帮我写爬虫，我还需要选语言吗？

这是 2026 年一个很合理的问题。像 Claude Code、Cursor 和 OpenAI Codex 这类工具，完全可以根据一段简短提示词生成 Scrapy 爬虫、Playwright 脚本，或者 Go + Colly 爬虫——所以“先学哪种语言”的门槛，确实比两年前低了很多。但代理最终还是会产出某种语言的代码，而你（或者接手这个项目的人）最后还是要去读、去调试、去部署。所以，语言选择依然重要；只是它对维护的影响，比对最初那 30 行代码的影响更大。如果你根本不想碰任何代码，那就是发挥作用的地方——它会直接跳过语言选择这一步。

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网页爬取编程语言：哪一种最适合你的项目（2026）

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