14个爬虫工具，我帮你分成5类并附真实案例，这篇看完不用再翻别的

有兄弟私信问：你最近分享了好几个爬虫相关的项目，到底有什么区别，我该用哪个？

我数了一下，加上这次——14个，只为了不要到处找，累活我帮你干了；

今天把它们全部都搞到一起，顺便搞了一个场景分类，一次说清楚。

第一类：AI时代新物种——把网页变成LLM直接能读的东西

这类工具的核心不是“抓数据“，是“把网页喂给AI“

Firecrawl · 130000 Star · YC孵化

你给它一个域名，它把整站抓完、清洗、转成 Markdown，支持 API 调用。最大特点是有托管服务，不用自己搭基础设施。YC 背书，商业化做得最成熟的一个。适合需要快速接入、不想折腾基础设施的团队。（牛皮的是闲鱼有卖API，便宜到你骂人）

→ github.com/firecrawl/firecrawl

Crawl4AI · 70000 Star

本地运行，数据不出去，完整的数据主权。LLM 集成首选。异步速度快，能同时跑大量页面。适合有自己服务器、需要数据本地跑的场景，或者你就是不想把数据传给第三方。

→ github.com/unclecode/crawl4ai

ScrapeGraphAI · 20000 Star

这个最特别——你用自然语言说“帮我把这个页面上的所有产品名和价格抓出来“，LLM 帮你自动生成抓取流程，图结构执行。不用写选择器，不用懂 XPath。适合不会写爬虫代码、只想要结果的人，或者快速验证想法。

→ github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai

真实案例

• Firecrawl — LangChain、LlamaIndex、Dify 官方文档均有集成教程，“整站转 RAG 知识库“已是标准组件；闲鱼有人卖 API，便宜到你骂人

• Crawl4AI — 独立开发者搭本地知识库首选，批量拉行业文章丢进 Obsidian 或自建向量库，是现在个人 AI 工作流里最常见的组合之一

• ScrapeGraphAI — 竞品情报场景：让 LLM 直接去竞品页面“读价格/读规格“，不用维护选择器，改版也没关系

这类怎么选

• 团队项目、不想搭服务 → Firecrawl（托管版）

• 本地跑、数据不外传 → Crawl4AI

• 描述需求让AI去抓、快速验证 → ScrapeGraphAI

第二类：工程级爬虫框架——生产环境跑的那种

这类是“正儿八经的爬虫框架“，适合需要稳定、长期、大规模跑的工程师。

Scrapy · 62000 Star · Python

2008年出来的老大哥，现在还是生产级Python爬虫的默认选择。Spider + Pipeline + Middleware 三层架构，调度、限速、代理轮换、断点续跑全有。生态成熟，坑都被踩完了。缺点是不支持 JS 渲染（需要额外加 Playwright 插件）。适合电商价格监控、新闻聚合、数据 ETL，需要长期稳定跑的工程师。

→ github.com/scrapy/scrapy

PySpider · 16000 Star · Python

自带 Web UI 可视化平台，可以在浏览器里写爬虫代码、调试、查看结果，内置任务调度和支持 JS 渲染。对不喜欢命令行的人更友好。适合想要可视化管理界面、需要 JS 渲染但不想用 Playwright的场景。

→ github.com/binux/pyspider

Colly · 25000 Star · Go

Go 语言写的，速度极快，并发性能远超 Python 框架。API 设计简洁，适合有 Go 经验的工程师。没有 JS 渲染，纯 HTML 抓取。适合对速度有极致要求、并发量大、目标页面不依赖 JS 渲染的场景。

→ github.com/gocolly/colly

Crawlee · 22000 Star · Node.js / Python · Apify出品

专门为现代 JS 重度站点设计，内置反检测机制，可以无缝切换 Puppeteer 或 Playwright 驱动。Apify 这家公司就是靠卖爬虫服务起家的，这个框架是他们内部工具开源出来的，打磨得比较好。适合目标站点是 SPA、需要处理登录/Session、反爬比较强的场景。

→ github.com/apify/crawlee

真实案例

• Scrapy — 最经典用途是价格比价引擎；Zyte（维护 Scrapy 的公司）靠它起家，现在做成商业化爬虫服务；国内有团队用它做每日全网新闻聚合，几百个媒体源统一采集进数据库再做舆情分析

• Colly — Go 生态里的 SEO 工具标配，批量抓几十万个页面做链接分析，Python 框架这个量级要么慢、要么资源占用太高，Go 就很合适

• Crawlee — Apify 平台的底层，Marketplace 上几千个公开爬虫背后基本都是它跑的，商业化验证充分

这类怎么选

• Python 生态、长期生产运行 → Scrapy

• 想要可视化平台 → PySpider

• Go 项目、极致性能 → Colly

• JS 重度站点 + 反爬 → Crawlee

第三类：浏览器自动化——JS渲染和反爬的核武器

严格说这类不只是爬虫，是“控制真实浏览器“。但爬数据的时候经常用到。

Puppeteer · 94000 Star · Node.js · Google官方维护

Chrome 自动化的鼻祖。Google 维护，官方 API，文档齐全。只支持 Chromium，Node.js 独占。2026年有更好的选择了，但 Puppeteer 的资料最多，遇到问题 StackOverflow 答案最好找。

→ github.com/puppeteer/puppeteer

Playwright · 90000 Star · 多语言 · 微软出品

支持 Chromium + Firefox + WebKit 三大浏览器，同时有 Python、Node.js、Java、C# 四种语言 SDK。2026年新项目默认推荐用 Playwright，功能比 Puppeteer 更完整，而且微软在持续投入。

→ github.com/microsoft/playwright

Selenium · 33500 Star · 多语言

最老的浏览器自动化框架，企业级多语言支持，Java 体系首选。很多公司老系统在用，生态极成熟，但相对来说速度较慢，现代项目新建一般会优先 Playwright。

→ github.com/SeleniumHQ/selenium

真实案例

• Playwright — 现代 SaaS 公司 CI/CD 的标配；Supabase 有专门的官方 Playwright e2e 测试仓库，微软自家产品也在用；爬虫场景里，模拟用户行为采集需要登录才能看到的数据，也是基于 Playwright 的

• Selenium — 银行和保险公司仍然跑着大量自动化测试，因为那些项目是 Java 写的、十年前建的，换不动

• Puppeteer — 大量出现在 Node.js 全栈项目，用来做网页截图服务、生成 PDF 报告，或者爬需要登录的 SPA 后台

这类怎么选

• 2026年新项目 → Playwright（多语言、多浏览器）

• Node.js 项目、历史代码是 Puppeteer → 继续用 Puppeteer

• Java 体系企业项目 → Selenium

• 纯爬虫不需要测试功能 → 考虑 Crawlee（对爬虫场景封装得更好）

第四类：国内平台专用——绕不过去的加密

国内这几个主要平台（小红书、抖音、B站等）加密算法复杂，自己逆向成本极高，而且随时会变。

MediaCrawler · 51000 Star

小红书、抖音、B站、知乎、微博、快手、微信公众号——七个平台，一套代码。关键词搜索、评论抓取、创作者主页、热榜，都有。不用自己破解平台加密。适合内容运营、竞品分析、自媒体研究。

→ github.com/NanmiCoder/MediaCrawler

InfoSpider · 数千 Star

专门做个人数据导出——从微信、支付宝等平台把你自己的数据导出来。用浏览器插件驱动，不是批量抓公开数据，是帮你把你自己的数据要回来。场景完全不同，是个人隐私数据管理工具。

→ github.com/kangvcar/InfoSpider

真实案例

• MediaCrawler — 内容营销团队用它每天自动拉目标类目小红书爆款，分析标题/评论量/互动率生成日报；MCN 机构用它监控旗下账号数据趋势；学者用它抓微博话题评论做舆情研究

• InfoSpider — 数据迁移和备份场景：换设备或要把数据存到私有存储，用它把聊天记录、账单记录导出来存档

第五类：现代轻量型和特殊场景

Scrapling · 28000 Star

最值钱的点：自适应定位——目标网站改版了，HTML 结构变了，它会自动重新找你之前抓过的元素，不需要重写选择器。同时内置 MCP Server，可以直接给 Claude 当数据源插件。适合需要长期维护抓取任务、目标站经常改版的场景。

→ github.com/D4Vinci/Scrapling

Katana · 14000 Star · Go · ProjectDiscovery出品

这个定位特别：安全/渗透测试向的爬虫，CLI 工具，Go 写的所以速度很快。ProjectDiscovery 是做安全工具的团队（Nuclei 也是他们出的），这个工具是给渗透测试和攻击面发现用的，而不是普通数据采集。适合安全研究、红队测试、爬取攻击面。

→ github.com/projectdiscovery/katana

Spider-Flow · 数千 Star

图形化无代码爬虫，拖拽定义抓取流程。适合不会写代码但需要定期抓数据的运营人员。

→ github.com/ssssssss-team/spider-flow

真实案例

• Scrapling — 长期价格/库存监控的对口场景：盯竞品定价页或招聘网站某类岗位，这些页面几个月才改版一次，但一改版传统爬虫就挂了，Scrapling 的自适应定位能自动恢复，省掉维护成本

• Katana — Bug Bounty 标准工作流：先用 Katana 快速爬完目标域名下所有端点、建立攻击面地图，再用 Nuclei 批量扫漏洞，两个 ProjectDiscovery 工具配合是业界标配

• Spider-Flow — 中小企业内部常见：运营同学自己搭，定期抓竞品电商平台的商品数据，不用找开发写脚本

一张图，你的需求对应哪个

bash你需要什么？ ├── 数据喂给AI/LLM │ ├── 不想自己搭服务 → Firecrawl │ ├── 本地跑、数据自控 → Crawl4AI │ └── 自然语言描述需求 → ScrapeGraphAI │ ├── 规模化生产爬虫 │ ├── Python，长期稳定 → Scrapy │ ├── 要可视化界面 → PySpider │ ├── Go语言，极致速度 → Colly │ └── JS重度站点+反爬 → Crawlee │ ├── 目标站点JS渲染严重 │ ├── 新项目/多语言 → Playwright │ ├── Node.js老项目 → Puppeteer │ └── Java企业项目 → Selenium │ ├── 国内社媒数据 │ ├── 小红书/抖音/B站等 → MediaCrawler │ └── 导出自己的数据 → InfoSpider │ └── 特殊场景 ├── 目标站经常改版 → Scrapling ├── 安全研究/渗透测试 → Katana └── 不会写代码的运营 → Spider-Flo

常见组合

• AI知识库全链路 — Crawl4AI（网页） + MarkItDown（本地文件） → RAG 向量数据库

• 国内内容研究 — MediaCrawler（平台数据） + Crawl4AI（外部链接页面） → LLM 分析

• 生产级 + AI 输出 — Scrapy（大批量采集） + Crawl4AI（清洗转 Markdown） → 喂给 LLM

• 长期监控 — Scrapling（少量关键页面，自适应防改版） + Scrapy（批量定期全量）并行

• 安全场景 — Katana（攻击面发现） → Playwright（深度验证目标行为）

工具没有好坏，只有合不合你的场景。

选错了不是功能不够，是方向没对。

把这篇发给需要的兄弟，省得他们踩坑。🚀

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