2025 年 GitHub 上最值得关注的 15 个网页爬虫项目

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 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，

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：

为什么 Thunderbit 是非技术和业务用户的首选？

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。

想深入了解网页爬虫？欢迎访问 ，阅读更多实用指南，比如 或 。

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。