爬虫

背景与触动 看到这篇文章的第一反应是很意外——很多人做数据抓取，第一反应是找付费 API，一问价格每月几百到几千美元，还得签合同。但 GitHub 上已经有人把工业级的爬虫工具开源了，能抗反爬、能处理百万页面，而且完全免费。 这个认知差很有意思。商业服务之所以能卖高价，核心在于「省事」——但当你知道有这些开源替代品存在后，花钱的理由就变薄了。 下面按照原文的分类框架，重新梳理学习笔记，加上自己的理解和思考。 AI 时代首选：Firecrawl 和 Crawl4AI Firecrawl — 全场 Star 最高的爬虫项目 基础信息： GitHub：156,060 Star 地址：github.com/firecrawl/firecrawl 原仓库在 mendableai 名下，现已迁移到独立组织 firecrawl 核心能力： 指向任意网站，返回 Markdown 或结构化 JSON 自动处理 JS 渲染、反爬绕过、多页爬取 支持自托管或 API 调用 学习笔记： 这个工具的出现其实反映了一个大趋势——以前爬虫的目标是「把数据抓下来」，现在 AI 时...

做竞品分析、舆情监控、用户研究，最头疼的就是手动复制粘贴数据，一条条从平台搬运既费时间又容易出错。自己写爬虫？每个平台结构不一样，反爬机制各不相同，光是绕过加密签名就劝退一大半人。今天分享一款 GitHub 上 Star 数极高的开源多平台自媒体数据采集工具 MediaCrawler，一行命令批量抓取小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎七大平台的公开数据，无需懂 JS 逆向，本地部署即可使用。 一、项目基础档案 项目名称：MediaCrawler 开源地址：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 开源协议：MIT（可修改、可私有化，保留版权声明即可） 作者：NanmiCoder（独立开发者） 开发语言 & 技术栈：Python + Playwright + Node.js 支持平台：小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎七大平台 数据输出：CSV / JSON / JSONL / Excel / SQLite / MySQL 核心适用人群：数据分析师、竞品监控团队、学术研究者、爬虫学习...