在LLM热潮之前，开源网络爬虫就已经非常丰富了。Python开发者有Scrapy。Go项目使用Colly。浏览器自动化意味着Puppeteer或Playwright。这个生态系统已经成熟，文档完善，并且在规模上运行可靠。

然后，LLM改变了人们对爬虫的需求。突然间，Markdown输出比JSON更重要。Token效率成为值得优化的特性。新的工具应运而生以满足这些需求，而旧工具则继续专注于它们一直擅长的事情。

现在，您正在选择为不同时代的网页抓取构建的框架。经典框架提供稳定性，但需要额外的工作才能将内容输入到AI管道中。较新的选项输出LLM就绪的格式，但尚未经过数百万次生产爬取的压力测试。

以下：10个爬虫，它们真正擅长什么以及它们在哪些方面会失效。

简而言之

时间紧迫？以下是10个爬虫的对比

工具语言最适合GitHub之星LLM就绪FirecrawlPython、Node.js、Go、Rust一体化LLM工作流程：Markdown、JS渲染、结构化提取7万+是Crawl4AIPython本地LLM集成、RAG管道5.8万+是ScrapyPython大规模结构化提取5.9万+否CrawleeNode.js、Python反屏蔽、现代JS网站2万+否CollyGo快速并发爬取2.5万+否PlaywrightPython、Node.js、Java、.NETJavaScript密集型网站、测试7.2万+否PuppeteerNode.jsChrome自动化、截图9万+否ScrapeGraphAIPython基于模式的AI提取2万+是KatanaGo安全研究、快速CLI爬取1.4万+否StormCrawlerJava企业级实时爬取Apache项目否

什么是开源网络爬虫？

一个开源网络爬虫是一种软件，它可以自动浏览网站，通过从页面到页面的链接来发现和下载内容。源代码以MIT、Apache或BSD等许可证公开可用。您可以阅读、修改和在自己的服务器上运行它，而无需为每次请求付费或处理供应商限制。

权衡并不复杂。开源意味着您控制一切

开源：您正在运行基础设施。扩展、错误修复、更新——一切都由您负责。无需为爬取API调用支付月费，但您需要为服务器付费并花时间进行维护。

托管服务：供应商处理服务器、更新和支持。部署更快，扩展更容易。您按请求或固定订阅费支付，这在大量数据时会变得昂贵，但可以节省前期工程时间。

团队选择开源是因为他们需要API无法提供的特定定制，或者当按请求定价在他们的规模下不划算时。托管服务在您希望快速交付而不是管理爬取基础设施时获胜。

1. Firecrawl

语言：Python、Node.js、Go、Rust

最适合：需要将整个网站转换为干净Markdown的LLM管道

Firecrawl的爬取端点从URL开始，并通过跟随链接递归地发现页面。

您可以使用max_discovery_depth控制其深入程度，使用include_paths和exclude_paths控制要爬取的部分，以及是否停留在同一域内。将其指向文档、博客或任何网站结构，它将处理JavaScript渲染，自动跟随分页，并将所有内容转换为Markdown，同时去除导航和广告。

from firecrawl import Firecrawl

from firecrawl.v2.types import ScrapeOptions

app = Firecrawl() # Loads API key from FIRECRAWL_API_KEY env var

# Crawl Stripe API docs: only /api and /docs paths, skip blog

result = app.crawl(

url="https://docs.stripe.com/api",

limit=50,

max_discovery_depth=3,

include_paths=["/api/*", "/docs/*"],

exclude_paths=["/blog/*"],

scrape_options=ScrapeOptions(

formats=["markdown", "links"],

only_main_content=True

)

)

# Each discovered page returns content and all links found

for page in result.data:

print(f"Page: {page.metadata.url}")

print(f"Links found: {len(page.links)}")

print(f"Content: {page.markdown[:200]}...")

您可以请求每页多种格式：Markdown、HTML、原始HTML、链接或截图。links格式返回每个页面上发现的每个URL，这在您希望将链接列表馈送到其他工具或让用户选择接下来要爬取的内容时很有用。

诸如only_main_content、include_tags和exclude_tags之类的抓取选项应用于爬虫访问的每个页面，因此您可以在整个网站上获得干净的提取。

Markdown 输出使用的 token 数量比原始 HTML 减少约 67%，这在通过 LLM 处理数千页内容时非常重要。

版本 2 引入了自然语言提示。无需手动配置路径模式，只需描述你想要的内容：“提取 API 文档和参考指南”。Firecrawl 会自动将其转换为包含路径、深度设置和其他参数。

为了快速发现 URL 而无需完全提取内容，map 端点 可以在几秒钟内返回网站上的所有链接。

开源版本通过 Docker 运行，涵盖核心抓取功能。托管 API 添加了更高的并发性、托管基础设施以及一个提取端点，该端点在抓取过程中应用基于 LLM 的结构化提取。

优点

发现并跟踪链接，可配置深度和 URL 模式匹配

自动处理 JavaScript 渲染和分页

每个页面支持多种输出格式（markdown、HTML、链接、截图）

自然语言抓取提示取代手动参数配置 (v2)

Map 端点用于快速站点结构分析，无需完全抓取

抓取过程中由 LLM 提供支持的结构化提取

Python、Node.js、Go、Rust 的 SDK，以及与 LangChain/LlamaIndex 的集成

遵守 robots.txt 并处理速率限制

缺点

自托管版本缺少付费 API 中提供的功能

定价根据抓取量进行调整

本地部署需要 Docker

用户评价

Firecrawl 提高了我的数据抓取任务效率，并通过消除复杂的设置节省了我大量时间。- SourceForge 评论

一些团队在实际代理任务中对 Firecrawl 的性能进行了基准测试，结果显示其速度比竞争对手快 50 倍。- Dev.to 比较

定价：完全免费且开源，采用 AGPL 许可。托管计划从每月 -$16（3,000 积分）开始，并扩展到每月 -$333（500,000 积分），并提供免费套餐，提供 500 次一次性积分。

2. Crawl4AI

语言：Python

最适合：RAG 管道和需要本地 LLM 支持而无需 API 成本的 AI 代理

Crawl4AI 于 2024 年年中发布，作为一种以 Python 为原生的 LLM 准备就绪的抓取方法，专为希望完全控制其基础设施的开发人员而设计。该项目起飞迅速，在 GitHub 的趋势页面上排名第一，并在不到一年内获得了超过 58,000 个星标。

它的理念很简单：一个本地优先的爬虫，输出干净的 markdown，无需调用外部 API，使其成为构建 RAG 管道或在自己的服务器上构建自主代理的团队的热门选择。

该库将网页转换为针对 LLM 优化的 markdown。对于特定查询的提取，你可以应用一个 BM25 内容过滤器，该过滤器对相关部分进行排名并仅保留与你的搜索词相关的部分。你可以通过 Ollama 插入本地模型，或连接到外部 API，如 OpenAI 或 Deepseek。这种灵活性吸引了关心数据主权或希望在规模上获得可预测成本的团队。

最新版本添加了“自适应网络抓取”，其中爬虫会随着时间的推移学习可靠的选择器，以及 Docker 部署中的作业队列的 webhook 基础设施。Playwright 默认情况下在底层处理 JavaScript 渲染。

优点

完全离线操作，支持本地 LLM（无 API 成本）

可选的 BM25 过滤，用于针对查询的提取

Apache 许可允许商业用途和修改

在抓取会话中学习和调整选择器

活跃的社区，发布频繁

缺点

提取质量取决于你选择的 LLM

学习曲线比基于 API 的工具更陡峭

“免费”仍然意味着为 LLM 推理或自托管基础设施付费

定价：免费且开源，采用 Apache License 2.0。基础设施和 LLM 成本由你管理。

3. Scrapy

语言：Python

最适合：从静态网站进行大规模结构化数据提取

自 2008 年以来，Scrapy 一直是 严肃的 Python 网络抓取的默认选择。它基于 Twisted 构建，Twisted 是一种事件驱动的网络引擎，可以在不崩溃的情况下处理数千个并发请求。该框架在原始级别处理 HTTP 响应，完全跳过浏览器开销。对于静态 HTML 站点，这使其比 Playwright 或 Puppeteer 等基于浏览器的工具 显著更快。

该架构将抓取拆分为不同的组件：spider 定义要抓取的内容，中间件处理请求/响应处理，item pipeline 清理和存储你的数据。这种模块化在规模上具有优势，但学习曲线较高。在了解这些部分如何协同工作之前，你可能需要花费时间。

Scrapy 的不足之处在于 JavaScript。它是在服务器渲染 HTML 的时代构建的，动态内容需要附加 Splash 或 scrapy-playwright。如果你的目标站点严重依赖客户端渲染，此列表中的其他工具将为你省去麻烦。

优点

经过实战考验的规模性能（处理数百万页）

用于代理、重试、节流的广泛中间件生态系统

内置支持导出到 JSON、CSV、XML

庞大的社区，拥有多年的 Stack Overflow 答案和教程

缺点

没有原生的 JavaScript 渲染

组件架构的学习曲线陡峭

对于简单的抓取任务来说，过于复杂

定价：免费且开源，采用 BSD 3-Clause 许可。

4. Playwright

语言：Python、Node.js、Java、.NET

最适合：需要真实浏览器渲染和交互的 JavaScript 密集型站点

Playwright 并非为网络抓取而构建。微软将其设计为 测试框架，这种 DNA 贯穿于其 API 设计和文档的各个方面。但测试人员和抓取人员面临相同的问题：现代网站在客户端渲染内容，将数据隐藏在用户交互之后，并在每个转弯处与自动化作斗争。

使 Playwright 擅长测试的相同特性（自动等待、网络拦截、多浏览器支持）使其非常适合抓取那些破坏较简单工具的站点。

该库通过单个 API 控制 Chromium、Firefox 和 WebKit。Puppeteer 现在通过 WebDriver BiDi 支持 Firefox，但 Playwright 从一开始就是为跨浏览器工作而构建的，并且这种成熟度显而易见。自动等待处理了困扰其他浏览器自动化工具的计时问题。Playwright 不会在各处撒布 sleep 语句，而是在元素可操作之前等待。

Playwright 的缺点在于规模。每个浏览器上下文都会消耗内存，并且运行数百个并发会话需要强大的基础设施。此外，也没有内置的抓取逻辑。你需要自己处理分页、链接跟踪和请求排队，或者将 Playwright 包装在 Crawlee 等工具中来处理这些问题。

对于单页提取或适度的并发性，这些限制通常无关紧要。对于抓取数百万个 URL，你将需要额外的工具。

优点

支持 Chromium、Firefox 和 WebKit，所有代码库均来自一个代码库

自动等待消除了大多数与计时相关的波动性

本机处理登录流程、无限滚动和延迟加载

网络拦截让你能够阻止广告、图像或跟踪脚本

强大的文档和微软的支持

缺点

没有内置的抓取（分页和排队是手动操作）

在规模上占用内存

如果没有隐身插件，容易被检测到

无法解决 CAPTCHA

定价：免费且开源，采用 Apache License 2.0。

5. Puppeteer

语言：Node.js

最适合：Chrome 自动化、截图以及已经使用 JavaScript 的团队

Puppeteer 是第一个。

Google 在 2017 年发布它，为开发人员提供了一种以编程方式控制 Chrome 的适当方法，并且多年来一直是无头浏览器工作的默认选择。然后，它的两位主要开发人员离开了微软并构建了 Playwright。这两个库共享 DNA、类似的 API、重叠的功能，但 Puppeteer 仍然专注于 Chrome，而 Playwright 扩展到 Firefox 和 WebKit。

这种 Chrome 优先的重点不一定是弱点。更紧密的集成意味着 Puppeteer 通常比跨浏览器工具更好地处理 Chrome 中的边缘情况。Firefox 支持已在 v23 中通过 WebDriver BiDi 实现，但 Chrome 仍然是主要目标。

puppeteer-extra 生态系统添加了隐身插件，这些插件修补了常见的机器人检测向量，这在抓取主动阻止自动化的站点时非常重要。如果你的目标站点阻止无头浏览器，puppeteer-extra-plugin-stealth 通常是经验丰富的抓取人员首先尝试的东西。

权衡在于规模。每个 Chrome 实例都会占用内存，并且运行数十个并发会话意味着快速查看 RAM 使用量。此外，也没有内置的抓取逻辑。你需要自己处理分页、重试和请求排队，或者将 Puppeteer 包装在 Crawlee 等框架中。

对于较小的作业或当你需要对单个浏览器会话进行精确控制时，这些限制并不重要。对于批量抓取，你将花费时间在基础设施上，而其他工具可以开箱即用地处理这些问题。

优点

比跨浏览器替代方案更紧密的 Chrome 集成

强大的隐身插件生态系统，用于反检测

自动安装兼容的 Chromium，无需版本管理

90k GitHub 星标和积极的 Google 支持

广泛的 Stack Overflow 覆盖范围（7,000 多个问题）

缺点

Firefox 支持，但 Chrome 仍然是重点（较少的 Firefox 特定功能）

仅限 JavaScript，没有 Python 或其他语言绑定

在规模上占用内存

没有内置的抓取、排队或重试逻辑

定价：免费且开源，采用 Apache License 2.0。

6. ScrapeGraphAI

语言：Python

最适合：原型抓取器，无需编写选择器

ScrapeGraphAI 使用基于 LLM 的提取，并采用基于有向图的管道架构。SmartCrawler 从 URL 开始，使用广度优先遍历跟踪内部链接，并根据自然语言提示从每个页面提取数据。你设置参数，如 depth=2、max_pages=100 和 same_domain_only=True，爬虫处理发现，而 LLM 处理解析。

与其编写 CSS 选择器或 XPath，您只需描述您想要的内容并提供 Pydantic 模式。LLM 基于上下文解释页面结构，而不是固定的元素路径。当它有效时，您可以跳过传统爬虫中需要维护的选择器。当它无效时，调试会变得更加困难，因为 LLM 的决策并不总是透明的。

权衡在于成本、速度和一致性。每次页面提取都会消耗 token，并且 LLM 推理会增加延迟。提取质量因页面复杂程度以及 LLM 对结构理解的程度而异。对于大型爬取，API 成本会累积。您可以通过 Ollama 运行本地模型，但这会将费用转移到您自己的基础设施上。

优点

深度爬取 n 层，具有可配置的页面限制和域名限制

无需编写或维护选择器

Pydantic 模式强制执行一致的输出结构

支持云端 LLM（OpenAI、Groq、Azure、Gemini）或通过 Ollama 使用本地模型

缺点

提取质量因页面复杂程度而异

在大型爬取中，token 成本会增加

比仅 HTTP 的爬虫慢

没有内置的无限滚动或 JavaScript 交互处理

当提取失败时，调试更加困难（LLM 的推理并不总是清晰的）

定价： 免费且开源，采用 MIT 许可。LLM 成本取决于您的提供商。

7. StormCrawler

语言： Java

最适合： 运行现有 Storm 基础设施的持续爬取的企业团队

StormCrawler 采用与此列表中的其他爬虫不同的方法。大多数爬虫以批处理方式工作（获取 URL、处理、重复），而 StormCrawler 将爬取视为一个流。URL 流经一个有向无环图的处理组件，被获取、解析和存储，而不是以离散作业的形式进行。如果已经运行 Apache Storm 用于其他工作负载，或者您的用例涉及随时间到达的 URL 而不是静态列表，则这种架构才有意义。

该项目于 2025 年 6 月从 Apache Incubator 毕业到 Top-Level Project 状态，这是一个标志着成熟的治理和生产就绪的里程碑。组织使用它进行搜索引擎索引、网络归档以及低延迟比简单性更重要的场景。您可以在单台机器上进行开发，也可以在 Storm 集群上使用相同的代码库进行扩展。

SDK 方法意味着 StormCrawler 提供了组件而不是开箱即用的解决方案。Spout 从您的存储层（OpenSearch、Solr 或自定义）中提取 URL。Bolt 处理获取、通过 Apache Tika 进行解析以及将结果写回。您将这些组件连接成与您的需求匹配的拓扑。这种灵活性以设置时间为代价；预计您需要花费数小时进行配置才能运行您的第一个爬取。

优点

流处理可以处理连续的 URL 馈送，而无需批处理开销

可以在 Storm 集群上水平扩展

Apache Tika 集成可以解析 PDF、Office 文档和其他格式

包含 OpenSearch 和 Solr 模块

Apache TLP 状态意味着项目的长期稳定性

在单节点或分布式集群上以相同的方式运行

缺点

需要 Apache Storm 知识（如果您不熟悉它，学习曲线陡峭）

SDK 方法意味着比其他工具需要更多的组装

对于简单的抓取任务来说，过于复杂

社区规模小于 Python 替代方案

没有内置的反机器人措施

定价：免费且开源，采用 Apache License 2.0。

8. Katana

语言： Go

最适合： 需要快速 URL 发现的安全研究人员和渗透测试人员

Katana 来自 ProjectDiscovery 团队，他们是 nuclei 和其他安全工具的幕后推手。它专为一项任务而构建：快速爬取目标，提取每个 URL、端点和 JavaScript 文件，然后将该列表馈送到其他工具进行漏洞扫描。通用爬虫优化数据提取，而 Katana 优化侦察。

默认模式解析原始 HTTP 响应，不渲染 JavaScript。添加 -headless 标志，它将启动一个浏览器，该浏览器捕获 XHR 请求、动态加载的脚本和其他静态分析遗漏的端点。最新版本改进了网络请求捕获，包括 XHR、Fetch 和 Script 资源类型，使无头模式对于现代 SPA 更加彻底。

安装需要 Go 1.24+，或者您可以拉取官方 Docker 镜像，该镜像捆绑了 Chromium。CLI 界面自然地适应 shell 管道。将其指向一个域名，将输出管道传输到 nuclei 或 httpx，您就可以用一行代码获得基本的侦察工作流程。对于复杂的设置，YAML 配置文件处理表单自动填充和自定义字段提取。

Katana 不会取代 Scrapy 进行数据提取或 Firecrawl 进行 LLM 管道。它是一种专门用于安全工作的工具，并且能很好地完成这项工作。

优点

提取静态爬虫遗漏的端点（无头模式捕获 XHR/Fetch）

单个二进制文件，没有运行时依赖项

与其他 ProjectDiscovery 工具（nuclei、httpx、subfinder）配合良好

2025 年全年积极开发，频繁发布

尊重范围限制，以避免爬取目标域之外的内容

缺点

没有结构化数据提取（输出 URL，而不是解析后的内容）

安全重点的功能集限制了通用的抓取用例

无头模式需要 Chromium 安装

定价： 免费且开源，采用 MIT 许可。

9. Colly

语言： Go

最适合： 希望获得速度而无需浏览器开销的 Go 开发人员

Go 爬虫运行速度很快。在基准测试中，它们在相同的数据集上完成的速度比 Python 快一倍。Colly 利用这种优势，采用基于回调的架构，在一颗核心上每秒处理超过 1,000 个请求。没有浏览器，没有 JavaScript 引擎，只有 HTTP 请求和 HTML 解析。

API 围绕 收集器和回调 展开。您创建一个收集器，附加处理不同事件（HTML 元素、请求、响应、错误）的处理程序，然后调用 Visit()。Colly 在后台处理 cookie、重定向、速率限制和并行请求。适用于爬取单个页面的模式也适用于爬取数千个页面。每个域的速率限制可以防止您轰炸服务器。内置缓存避免冗余请求。分布式模式在单台进程不足时将工作量分布到多台机器上。

权衡是 JavaScript。Colly 不渲染它。如果您的目标站点动态加载内容，您需要 chromedp 或无头浏览器。对于服务器渲染的 HTML，它仍然覆盖了大部分网络，Colly 的处理速度比此列表中的任何其他工具都快。

优点

编译成单个二进制文件，没有运行时依赖项

在适度的硬件上处理 1k+ 请求/秒

内置速率限制、缓存和 robots.txt 合规性

干净的回调 API，可以从脚本扩展到生产爬虫

25k GitHub 星星和积极维护（v2.2.0 于 2025 年 3 月发布）

缺点

没有 JavaScript 渲染（需要 chromedp 来处理动态站点）

仅 Go（没有 Python 或 Node 绑定）

生态系统小于 Scrapy

定价：免费且开源，采用 Apache License 2.0。

10. Crawlee

语言： Node.js, Python

最适合： 需要反屏蔽而无需自行构建基础设施的生产爬虫

Crawlee 源自 Apify 的内部 SDK，从头开始重建，并于 2022 年 8 月作为独立库发布。宣传：一个统一的接口，无论您是发出原始 HTTP 请求、控制 Puppeteer 还是运行 Playwright，都以相同的方式工作。您编写一次爬虫，根据目标站点需要切换底层引擎，Crawlee 会处理使生产抓取痛苦的管道。

这种管道是 Crawlee 获得声誉的地方。浏览器指纹轮换修补了机器人检测器检查的 JavaScript 属性。请求队列持久保存到磁盘，因此崩溃的爬虫从上次停止的地方恢复。代理轮换自动跨您的代理池分配请求。会话管理将代理绑定到浏览器上下文，因此站点会看到一致的“用户”，而不是会话中随机的 IP 切换。这些功能存在于其他工具中，作为插件或手动实现。Crawlee 将它们作为默认值提供。

Python 版本于 2024 年 7 月进入 beta 版，并在 2025 年 9 月达到 v1.0，积累了超过 6,000 个 GitHub 星星。它紧密地镜像 Node.js API，以至于一个教程大多适用于另一个。Node.js 版本与 Cheerio 集成进行解析，而 Python 使用 BeautifulSoup。两者都可以根据您是否需要视觉调试来运行 headful 或 headless。

Apify 的连接是双刃剑。该库可以很好地独立工作，但某些功能会引导您进入他们的平台。云部署、托管代理和 Actor 生态系统如果付费，可以无缝集成。自行托管所有内容意味着您需要自己处理更多基础设施。

优点

HTTP、Puppeteer 和 Playwright 后端的统一 API

内置指纹轮换和会话管理

持久请求队列在崩溃和重启后幸存

Node.js 和 Python 中都有，API 相似

AutoscaledPool 根据 CPU 和内存使用情况调整并发量

缺点

Apify 平台集成可能会让人感觉像被供应商锁定

对于基本任务，比更简单的 HTTP 库更重

Python 版本仍然较新，社区规模小于 Node.js

定价： 免费且开源，采用 Apache License 2.0。Apify 平台定价从 -$39/月开始，如果您想要托管基础设施。

如何选择合适的网络爬取解决方案

第一个问题不是关于功能或 GitHub 星星。而是关于输出格式。如果您将页面馈送到 LLM，您想要 markdown，而不是原始 HTML。Firecrawl、Crawl4AI 和 ScrapeGraphAI 可以本机处理此转换。其余的需要您自己处理 HTML。

第二个问题是 JavaScript 渲染。现代站点动态加载内容，仅解析初始 HTML 响应的爬虫会遗漏它

基于浏览器（渲染 JavaScript）：Playwright、Puppeteer、Crawlee

仅 HTTP（更快，仅静态 HTML）：Scrapy、Colly、Katana、StormCrawler

LLM 原生（内部处理渲染）：Firecrawl、Crawl4AI、ScrapeGraphAI

如果您采用 LLM 原生路线，Firecrawl 和 Crawl4AI 会在内部处理 JavaScript，因此您可以完全跳过这个问题。

一旦您根据输出格式和渲染需求缩小范围，语言决定了其余部分。Go 开发人员选择 Colly 或 Katana。Python 商店在较新的 LLM 重点工具之间进行选择。Node.js 团队倾向于 Crawlee 或 Puppeteer。Java 企业环境使 StormCrawler 在其他情况下不可行的情况下可行。

规模不如人们想象的重要。Scrapy 和 StormCrawler 可以处理数百万页，但大多数项目从未达到这个数量级。基于浏览器的工具可以很好地处理数千页。

坦诚地说：没有普遍“最佳”爬虫。

如果您不确定，Firecrawl 涵盖了最多的内容：LLM 就绪的 markdown、JavaScript 渲染、爬取期间的结构化提取以及跨四种语言的 SDK。否则，选择适合您堆栈的工具。您以后可以随时切换。

结论

大多数抓取项目失败的原因是反机器人措施或混乱的 HTML，而不是因为有人选择了错误的爬虫。工具已经足够好，语言偏好和团队熟悉度比功能清单更重要。Python 团队会选择 Python 工具。Go 开发人员会选择 Go。这很好。

变化在于开源生态系统现在为您处理了多少。JavaScript 渲染、代理轮换、markdown 转换、LLM 友好的输出。以前需要自定义基础设施的问题现在只需一个标志或配置选项即可解决。难点不再是选择，而是定义您实际需要提取的内容。

如果您想深入了解，请阅读：列表爬取：大规模从网站提取结构化数据 和 Crawlbench：LLM 提取基准测试。

常见问题解答

网络爬虫和网络抓取有什么区别？

爬虫通过跟踪站点上的链接来发现 URL。抓取器从特定页面提取数据。此列表中的大多数工具都执行这两项操作，但重点不同。Scrapy 和 Crawlee 首先进行爬取，并内置提取功能。Puppeteer 和 Playwright 是您可以包装在爬取逻辑中的页面重点工具。这种区别不如以前重要，因为现代框架将这两种功能捆绑在一起。

哪个开源爬虫最适合初学者？

Firecrawl 是当今最受欢迎的开源网络爬虫，如果您希望快速获得可靠的结果而无需进行大量设置，它将是您的理想选择。

我可以使用这些爬虫进行商业项目吗？

是的。所有这十种工具都使用宽松的许可协议（Apache 2.0、MIT、BSD 或 AGPL）。请检查具体的许可协议以了解署名要求。Firecrawl 的 AGPL 意味着如果您分发该软件，则需要开源修改，但使用 API 或在内部运行它不会触发该条款。

哪个爬虫速度最快？

对于原始 HTTP 请求，Colly 和 Scrapy 处于领先地位。两者每秒都能处理数千个请求。基于浏览器的工具（Playwright、Puppeteer）速度较慢，因为它们会渲染完整的页面。速度通常不如可靠性重要。一个完成速度快 10 倍但遗漏一半内容的爬虫在实际意义上并不更快。