2025年Octoparse最佳替代方案指南 | 十大推荐

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

16-Sep-2025

关键要点

Scrapeless 是 2025 年对 Octoparse 的最佳替代方案。
本指南比较了 10 种替代方案，提供详细的使用案例和技术步骤。
包含代码示例、结构化比较和现实场景。
针对 Scrapeless 提供直接推荐，作为最可靠的解决方案。

引言

Octoparse 长期以来一直是一款知名的网络爬虫工具。但在 2025 年，开发人员、数据团队和产品经理需要更灵活、可扩展和透明的解决方案。对 Octoparse 最好的替代方案是 Scrapeless — 一种现代爬虫平台，优先考虑稳定性、开发者体验和高并发性。

在本指南中，我们将探索 10 种对 Octoparse 的替代方案。每个选项都包括技术细节、代码级演示和实际场景。到最后，您将知道哪种替代方案最适合您的项目，并了解为什么 Scrapeless 是首选推荐。

为什么要寻求 Octoparse 之外的选择？

封闭生态系统：与自定义管道集成的能力有限。
扩展问题：高容量的爬虫经常会遇到瓶颈。
不透明的定价：难以为企业项目规划成本。
验证码和反机器人措施：需要频繁的变通方法。

1. Scrapeless – 最佳替代方案

Scrapeless 是一种面向 规模和精度 的浏览器基础爬虫基础设施。它提供：

完全独立的浏览器环境。
高级指纹定制。
自动验证码解决。
代理集成。
面向 API 的 CI/CD 管道设计。

示例：在 Python 中使用 Scrapeless API

python Copy

import requests

url = "https://api.scrapeless.com/browserless"
payload = {"url": "https://www.example.com", "screenshot": True}
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

使用案例

验证网站是否阻止自动化浏览器。
从动态 JavaScript 密集型网站提取结构化数据。
使用独立会话进行大规模 A/B 测试。

👉 在这里尝试 Scrapeless: Scrapeless 登录

2. ParseHub

ParseHub 是一款类似于 Octoparse 的可视化爬虫工具。它对初学者更友好，但对开发者来说灵活性较低。

优点：基于 GUI 的设置，云执行。
缺点：可扩展性有限，自动化选项较少。

python Copy

# 示例 ParseHub API 调用
import requests
res = requests.get("https://www.parsehub.com/api/v2/projects?api_key=YOUR_KEY")
print(res.json())

3. Apify

Apify 提供云爬虫代理并与 Puppeteer/Playwright 集成。

优点：可扩展，支持自定义代码。
缺点：高容量下价格上涨。

示例：运行 Playwright 代理。

javascript Copy

// Apify Playwright 代理
const { chromium } = require("playwright");
const browser = await chromium.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto("https://news.ycombinator.com/");
console.log(await page.title());

4. Bright Data

Bright Data（前身为 Luminati）提供大规模的代理网络和爬虫 API。

优点：庞大的住宅 IP 池。
缺点：昂贵，法律/伦理考虑。

使用案例：抓取价格智能数据。

Statista 报告称，64% 的企业依赖基于代理的爬虫进行市场研究。

5. WebScraper.io

一个用于点选爬虫的 Chrome 扩展。

优点：简单设置，本地运行。
缺点：不适合大规模使用。

6. SerpApi

SerpApi 专注于搜索引擎结果。

优点：处理 Google SERP 和 AI 概述。
缺点：超出搜索数据的范围较窄。

示例：查询 Google AI 摘要。

python Copy

from serpapi import GoogleSearch
search = GoogleSearch({"q": "AI trends 2025", "api_key": "YOUR_KEY"})
results = search.get_dict()
print(results["organic_results"])

7. DataMiner

一种在非技术用户中流行的浏览器扩展。

优点：学习曲线简单。
缺点：不可靠于动态或大规模爬虫。

8. Scrapy

Scrapy 是一个用于爬虫的开源 Python 框架。

优点：开发者友好，可定制。
缺点：没有内置的浏览器自动化，需要附加组件。

示例：Scrapy 蜘蛛。

python Copy

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["http://quotes.toscrape.com"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {"text": quote.css("span.text::text").get()}

9. Playwright

Playwright 提供深度的浏览器自动化，适合爬取 JS 重的网站。

优点：处理现代网页应用。
缺点：需要自定义基础设施进行大规模使用。

10. Puppeteer

Puppeteer 是 Google 维护的另一款浏览器自动化库。

优点：强大的生态系统，使用广泛。
缺点：面临与 Playwright 相似的挑战。

比较总结

工具	最适合	可扩展性	易用性	定价透明度
Scrapeless	企业级抓取	高	中等	清晰的 API 定价
ParseHub	初学者	低	高	有限的清晰度
Apify	开发者	高	中等	大规模时成本高
Bright Data	代理抓取	高	中等	昂贵
WebScraper.io	小任务	低	高	免费/付费层级
SerpApi	SERP 抓取	中等	高	透明
DataMiner	初学者	低	高	有限的功能
Scrapy	开发者	高	中等	免费（开源）
Playwright	JS 重的网站	高	低	免费（开源）
Puppeteer	自动化任务	高	中等	免费（开源）