Scraperr开源自托管网页抓取工具，无需代码轻松提取数据

Scraperr：无需代码的自托管网页抓取利器

你是否曾为获取网站数据而不得不编写复杂的爬虫脚本？Scraperr 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个强大的自托管网页抓取解决方案，允许开发者和数据分析师无需编写一行代码，即可轻松提取、管理和导出网页数据。本文将带你全面了解这个高效的数据采集工具。

截至收录：
Scraperr项目stars数：4808
Scraperr项目forks数：236

Scraperr项目目录截图

Scraperr项目核心亮点

🌟 XPath精准提取：支持使用XPath语法精确地定位和提取页面中的特定元素，确保数据抓取的准确性。
🎯 队列与任务管理：提供强大的队列管理功能，可以提交、管理和监控多个抓取任务，实现批量自动化操作。
🕸️ 域名爬虫模式：除了单页抓取，还支持爬取同一域名下的所有页面，适合需要全面采集的场景。
📊 数据可视化与导出：抓取结果可以在结构化的表格中清晰查看，并支持一键导出为Markdown或CSV格式，方便后续分析。

Scraperr项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Scraperr：
1. 使用Docker启动（推荐）：

# 克隆项目后，使用make命令快速启动
$ git clone https://github.com/jaypyles/Scraperr.git
$ cd Scraperr
$ make up

2. 访问Web界面：
启动后，在浏览器中访问 http://localhost:3000（具体端口请参考文档）即可使用图形化界面配置抓取任务。
3. 使用Helm部署（Kubernetes）：
对于生产环境，可以参考官方文档使用Helm Chart在Kubernetes集群中进行部署。

Scraperr项目应用场景

场景一：市场研究与竞品分析：市场人员可以定期抓取竞争对手的产品信息、价格和用户评论，自动生成分析报告。
场景二：内容聚合与监控：开发者可以搭建内容聚合平台，自动从多个新闻或博客网站抓取最新文章，实现信息流整合。
场景三：学术数据收集：研究人员可以无需编程，轻松从学术网站或公开数据库抓取结构化数据用于统计分析。
用户案例：作为一个新兴但功能强大的自托管方案，Scraperr 正被越来越多的个人开发者和团队用于替代复杂的脚本编写，简化数据采集工作流。

Scraperr项目链接

jaypyles / Scraperr项目地址：https://github.com/jaypyles/Scraperr

本文地址：https://www.tgoos.com/33990