最后审核并更新于 2026 年 8 月。
6 款屏幕抓取工具：适用于浏览器工作流、可视化项目与开发者流水线
屏幕抓取可以涵盖很多不同的任务：抓取用户在浏览器里已经看得到的数据、记录可重复的可视化操作流程、编写自定义爬虫，或者在应用里调用数据提取 API。这些工作对应的负责人、维护方式和输出结果都不一样。真正值得问的，不是哪个工具功能最多，而是哪一个最适合你要跑的工作流。
本指南会从工作流的角度，对比 6 款当前主流工具：浏览器优先的 AI 抓取工具、两款可视化项目构建器、一套 Python 框架、一个 API 优先的数据提取平台，以及一款基于规则的浏览器扩展。请只把它们用于你有权限访问的数据，并提前考虑与你项目相关的权限、隐私和网站规则。
如何选择屏幕抓取工具
先从运行方式下手，而不是笼统地看“易用”还是“强大”：
- 业务用户现在就需要浏览器中可见的数据： 选一款浏览器优先的工具，能把当前页面直接转成结构化表格。
- 需要可重复的可视化流程，并支持测试和云端定时运行： 选像 Octoparse 或 ParseHub 这样的可视化任务构建器。
- 需要可维护、由代码负责的爬虫： 当团队已经准备好编写、测试、部署并自己维护代码时，选像 Scrapy 这样的框架。
- 希望通过 API 把结构化数据返回给应用： 可以考虑像 Diffbot 这样的 API 优先产品。
- 需要按规则执行的浏览器任务： 如果 DataMiner 的规则模型和页面、工作方式匹配，可以考虑这类浏览器扩展。
同时也要决定结果最后会流向哪里、页面变化后由谁负责维护提取逻辑，以及这个数据源的采集行为是否被允许。
1. Thunderbit：浏览器优先的 AI 屏幕抓取
Thunderbit 是一款 agentic web scraper——也就是面向网页抓取的 AI 代理——用于采集用户在浏览器中被授权查看的数据。它的设计思路很直接：把浏览器里可见的列表、目录、商品页、门户页面和文档，直接转成结构化行数据，而不需要先建爬虫项目或手动写选择器。
操作流程刻意做得很短：AI Suggest Fields 会先为当前页面或文档建议字段列；用户确认或调整后，点击一次 Scrape 就能开始提取。生成的表格可以导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 和 Notion 等工具。
最适合： 销售、运营、市场研究、房地产和电商团队，在不从可视化流程图或代码仓库开始的前提下，获取结构化且已授权的网页数据。
对于技术型数据工作流，Thunderbit 还支持 API、MCP server 和 CLI。当基于浏览器的提取需要接入内部系统、定时任务或代理工作流时，这些接口会特别实用。
2. Octoparse：可视化、可重复的提取工作流
Octoparse 把抓取任务整理成一套可重复的工作流：先从 URL、模板或自定义配置创建任务；再测试样本；接着在本地或云端运行；最后导出结构化结果。它的最新文档说明了点击、滚动、翻页和打开详情页等可视化动作。
所以，当团队希望拥有一个清晰的可视化流程，能在正式运行前先测试，然后在云端执行定时或无人值守采集时，Octoparse 会是一个不错的选择。当前文档也说明了可以导出到文件、电子表格、数据库、云存储及其他连接系统。
最适合： 需要可复用可视化工作流、测试阶段，以及本地或云端运行模式的分析和运营团队。
适合在以下情况下考虑： 提取任务不只是简单的浏览器操作，而且团队里会有人负责在目标网站变化时维护这个工作流配置。
3. ParseHub：带云端运行的桌面可视化项目
ParseHub 是一款以桌面项目构建器为核心的可视化提取产品。它的最新产品资料说明了可以在本地构建项目、本地测试，并在云端运行项目；同时也记录了通过 API 的程序化访问，以及付费方案中的定时功能。
对于偏好先在桌面界面里组装并检查项目，再把运行交给云端的团队来说，ParseHub 是一个务实的选择。这里的重点不是它是否“对所有动态页面都更强”，而是这种基于项目的桌面工作流是否适合负责配置和维护任务的人。
最适合： 想要桌面可视化项目工作流、云端执行和 API 访问的研究人员、分析师和小型技术团队。
适合在以下情况下考虑： 你希望先在本地构建并测试提取项目，再通过 ParseHub 的云功能获取或调度结果。
4. Scrapy：面向代码所有爬虫的 Python 框架
Scrapy 是一个开源 Python 框架，用来构建爬虫和数据提取项目。它的文档涵盖了 spider、CSS 和 XPath 选择器、items、item pipeline、feed 导出、middleware，以及用于管理项目的命令行工作流。
当提取逻辑应该写进软件代码库时，它就是合适的工具类型：开发者可以定义爬虫，在 pipeline 里转换和存储数据项，并把项目接到自己的部署和数据系统中。但这种掌控也意味着要自己负责实现、测试、基础设施和更新维护。
最适合： 需要作为代码化数据流水线一部分的可定制爬虫的工程和数据团队。
适合在以下情况下考虑： 你具备 Python 开发能力，并希望爬虫行为、导出和集成都在自己的项目里实现并持续维护。
5. Diffbot：API 优先的结构化网页提取
Diffbot 提供一组 API，用于对网页内容进行分类并提取成结构化 JSON。它的最新 Extract API 文档涵盖了自动分析，以及针对文章、商品、图片、视频、讨论、活动、列表和职位等页面类型的专用 API；同时还提供可按规则定义输出的 Custom API。
Diffbot 的 Crawl 产品可以从种子 URL 开始，沿链接继续抓取，并把符合条件的页面发送到 Extract API，最后汇总结构化结果。这和通过浏览器扩展逐页点击，或者写 Python 爬虫的方式不同：使用方通过 API 集成，直接处理返回的数据。
最适合： 希望以 API 为中心来提取结构化页面数据，或执行整站级抓取任务的产品、数据和工程团队。
适合在以下情况下考虑： 你的主要集成点是应用或数据服务，并且希望内容分类和提取通过 API 输出。
6. DataMiner：基于规则的浏览器提取
DataMiner 是一款适用于 Chrome 和 Edge 的浏览器扩展，可以把浏览器中可见的页面数据提取为 CSV 或 Excel。它的最新产品文档说明了可使用 recipe 进行提取以及创建自定义规则；帮助中心也展示了预览 recipe、选择抓取方式并下载结果数据的流程。
对于基于浏览器的采集工作，如果某个兼容的 recipe 能提供一个不错的起点，而且执行者希望在浏览器里直接检查提取效果，那么 DataMiner 会很合适。它的帮助文档还说明了下一页自动化功能，可用于分页列表的数据采集。
最适合： 研究人员、增长和运营用户，以及以 recipe 选择和结果预览为核心的浏览器工作流。
适合在以下情况下考虑： 你希望使用浏览器扩展，选择或微调 recipe，查看预览，并下载适合电子表格处理的结果。
快速对比
| 工具 | 运行模式 | 最强适用场景 |
|---|---|---|
| Thunderbit | 浏览器优先的 AI 提取 | 将已授权、浏览器可见的内容转成结构化表格 |
| Octoparse | 可视化任务构建器 | 在本地或云端构建、测试、运行并导出可重复的工作流 |
| ParseHub | 桌面可视化项目 | 在本地配置项目，并使用云端运行或 API 访问 |
| Scrapy | Python 框架 | 在代码库中构建并掌控自定义爬虫 |
| Diffbot | 提取与抓取 API | 将结构化网页数据集成到应用或数据服务中 |
| DataMiner | 基于规则的浏览器扩展 | 预览并将浏览器可见数据提取为 CSV 或 Excel |
哪款工具适合你的工作流？
当团队需要在已授权的浏览器会话中，把已经可见的数据整理成结构化结果，并希望借助 AI 建议字段时，使用 Thunderbit。当你需要先构建、测试，再在本地或云端运行的可视化任务时，使用 Octoparse。当桌面可视化项目构建器和云端执行更适合负责运营的团队时，使用 ParseHub。当开发者需要在自己的技术栈里维护一个 Python 爬虫时，使用 Scrapy。当接收系统应通过提取或抓取 API 获取数据时，使用 Diffbot。当基于规则的浏览器扩展和浏览器内预览最符合任务需求时，使用 DataMiner。
最好的选择，往往是团队能够长期负责并稳定运行的那个。在正式推广工作流之前，请先验证具体页面、权限、输出质量、维护责任，以及当前方案的细节。
常见问题
什么是屏幕抓取？
屏幕抓取是把网站或浏览器界面中显示的信息转换成结构化数据。这个术语覆盖了很多不同的方法，从浏览器扩展和可视化构建器，到代码框架和数据提取 API 都包括在内。
哪款工具最适合非技术型业务用户？
对于浏览器中可见且已授权的数据，Thunderbit 的设计目标是不需要从选择器或代码开始，就能先建议字段并生成表格。当页面和它的 recipe 流程匹配时，DataMiner 也是一个浏览器端选项。
哪款工具最适合开发者负责的流水线？
Scrapy 是一个 Python 框架，适合在代码所有的项目中构建爬虫。Diffbot 则是另一种模式：如果集成方希望通过 API 消费结构化提取结果，而不是自己维护爬虫实现。
我可以设置定期运行的工作流吗？
Octoparse 提供了云端任务调度说明，ParseHub 也在付费方案中提供云端调度。正确选择取决于你的团队更偏好可视化任务、桌面项目、API 集成，还是代码化部署。
这些工具能适用于所有网站吗？
不能。没有任何产品选择能省掉对具体工作流测试的必要。页面结构、访问控制、权限、允许的用途，以及所需字段，都会影响某个工作流是否合适、是否可靠。
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