常见的开源网络爬虫框架概览
下面按编程语言或技术栈对主流框架进行简要介绍，列出核心特性、适用场景以及官方或常用的项目地址（链接），所有信息均来源于最新的网络搜索结果。
1. Python 生态
| 框架 | 关键特性 | 典型使用场景 | 项目链接 |
|---|---|---|---|
| Scrapy | 基于 Twisted 的异步请求，组件化设计，支持分布式爬取、XPath/CSS 选择器、Item Pipeline、自动去重等。 | 大规模结构化数据抓取、搜索引擎索引、数据清洗与持久化。 | https://scrapy.org （官方站） |
| PySpider | Web UI 管理脚本、支持分布式、内置消息队列、可直接抓取 JavaScript 渲染页面。 | 需要可视化监控、定时任务、分布式部署的爬虫项目。 | https://github.com/binux/pyspider （源码） |
| Crawley | 基于 Eventlet 的非阻塞 I/O，轻量级，支持多种数据库存储。 | 小型或中等规模的爬虫，强调快速部署。 | https://github.com/scrapinghub/crawley （源码） |
| Portia | 基于 Scrapy 的可视化抓取平台，无需编写代码即可配置爬取规则。 | 非技术人员快速搭建爬虫，原型验证。 | https://github.com/scrapinghub/portia （源码） |
| BeautifulSoup + Requests（库） | 简单的 HTML 解析 + HTTP 请求，适合一次性或轻量爬取。 | 学习、快速脚本、单页面抓取。 | https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ （官方） |
2. Java 生态
| 框架 | 关键特性 | 典型使用场景 | 项目链接 |
|---|---|---|---|
| Apache Nutch | 基于 Hadoop 与 Lucene，支持分布式爬取、插件化、强大的索引功能。 | 大规模全网爬取、搜索引擎前端。 | https://nutch.apache.org （官方） |
| Heritrix | Internet Archive 开源爬虫，严格遵守 robots.txt，适合数字档案保存。 | 长期网页存档、学术数据采集。 | https://github.com/internetarchive/heritrix3 （源码） |
| WebMagic | 简洁的 API，支持多线程、分布式、XPath/JSoup 解析。 | 中小型项目、快速原型。 | https://github.com/code4craft/webmagic （源码） |
| Crawler4j | 轻量级 Java 爬虫框架，易于上手，支持自定义爬取策略。 | 教学、实验性爬虫。 | https://github.com/yasserg/crawler4j （源码） |
| Jsoup（库） | HTML 解析与清洗，配合 HttpClient 使用。 | 页面解析、数据抽取。 | https://jsoup.org （官方） |
| Selenium（Java 版） | 浏览器自动化，支持动态渲染页面。 | 需要模拟用户交互的爬虫。 | https://www.selenium.dev （官方） |
3. Go 生态
| 框架 | 关键特性 | 典型使用场景 | 项目链接 |
|---|---|---|---|
| Colly | 高并发、自动 Cookie/Session、插件机制、支持分布式、易用的 Collector API。 | 高性能爬取、需要并发控制的项目。 | https://github.com/gocolly/colly （源码） |
| Gocolly + Goquery | Colly 与 Goquery 组合，提供 jQuery‑like 的 DOM 操作。 | 需要复杂页面解析的爬虫。 | https://github.com/PuerkitoBio/goquery （源码） |
| Pholcus | 支持分布式、任务调度、插件化，适合大规模爬取。 | 企业级爬虫平台。 | https://github.com/pholcus/pholcus （源码） |
| StormCrawler | 基于 Apache Storm 的实时爬虫，适合流式数据抓取。 | 实时数据采集、流处理。 | https://github.com/DigitalPebble/storm-crawler （源码） |
4. Node / JavaScript 生态
| 框架 | 关键特性 | 典型使用场景 | 项目链接 |
|---|---|---|---|
| Puppeteer | 官方 Chrome/Chromium 控制库，支持 Headless 与有头模式，强大的页面交互与截图功能。 | 动态页面、SPA、需要渲染后抓取的站点。 | https://github.com/puppeteer/puppeteer （源码） |
| Playwright | 支持 Chromium、Firefox、WebKit，跨语言（Node、Python、Java、.NET），自动等待、并发多标签页。 | 多浏览器兼容、复杂交互、需要高可靠性的爬虫。 | https://playwright.dev （官方） |
| Apify SDK / Crawlee | 为 JavaScript 提供完整的爬虫、队列、数据集、代理轮换等功能；Crawlee 为独立爬虫库，Apify SDK 负责平台集成。 | 云端爬虫、需要与 Apify 平台深度集成的项目。 | https://github.com/apify/apify-sdk-js （源码） |
| SeimiCrawler | 基于 Java + Groovy 的分布式爬虫框架，支持自定义插件。 | 需要快速搭建分布式爬虫的 Java 项目。 | https://github.com/seimi/seimi-crawler （源码） |
| Selenium（Node） | 与 ChromeDriver、GeckoDriver 配合，支持多浏览器自动化。 | 与 Python 类似的动态页面抓取需求。 | https://www.selenium.dev （官方） |
5. 其他值得关注的框架
| 框架 | 语言/平台 | 亮点 | 项目链接 |
|---|---|---|---|
| StormCrawler | Java + Apache Storm | 实时流式爬取，适合大数据管道。 | https://github.com/DigitalPebble/storm-crawler |
| Norconex HTTP Collector | Java | 企业级爬虫，支持多种存储后端、插件化。 | https://norconex.com （官方） |
| Crawlab | 多语言（Python、Node） | 可视化管理平台，统一调度多种爬虫框架。 | https://github.com/crawlab-team/crawlab （源码） |
| Grab | Python（基于 pycurl） | 高性能、支持异步、丰富的插件。 | https://github.com/lorien/grab （源码） |
| MechanicalSoup | Python | 基于 Requests + BeautifulSoup，适合表单交互。 | https://github.com/MechanicalSoup/MechanicalSoup （源码） |
6. 选型建议（简要）
- 数据规模
- 小到中等：Scrapy、Colly、WebMagic、Puppeteer。
- 大规模分布式：Nutch、Heritrix、StormCrawler、Apify SDK（Crawlee）+云平台。
- 页面渲染
- 纯静态：Scrapy、Colly、WebMagic。
- 大量 JavaScript：Playwright、Puppeteer、Selenium（配合无头浏览器）。
- 语言熟悉度
- Python：首选 Scrapy、PySpider、Crawley。
- Java：Nutch、Heritrix、WebMagic、Crawler4j。
- Go：Colly。
- Node/JS：Playwright、Puppeteer、Apify SDK。
- 生态与扩展
- 插件/中间件：Scrapy、Apify SDK、Crawley。
- 可视化 UI：Portia、SeimiCrawler、Crawlab。
结语
以上列出的框架覆盖了从轻量级单机爬虫到企业级分布式爬取、从静态页面到高度动态 SPA 的全部常见需求。根据项目的规模、目标网站的技术特性以及团队的语言偏好，选择最合适的框架可以显著提升开发效率并降低维护成本。希望本列表能帮助你快速定位合适的工具并开始实现爬取任务。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！