GitHub 上 15 個最佳開源網頁爬蟲專案 (2026)

付費爬蟲 API 固然有用，但一旦專案規模擴大，它們可能不是最具成本效益的選擇。對於希望擁有更多控制權、更大靈活性和更低長期成本的開發者而言， GitHub 上的開源爬蟲工具仍然是最佳選擇之一。

本指南彙整了 2026 年值得收藏的15 個 GitHub 爬蟲項目，涵蓋 AI 抓取、生產爬取、隱藏式抓取和 AdsPower 隔離瀏覽器環境工具。

GitHub 上最佳開源網頁抓取項目

AI原生爬蟲

1. 火行者

🔗 https://github.com/firecrawl/firecrawl

Firecrawl已成為建立 RAG 管線的 AI 團隊的首選開源專案。只要輸入一個 URL，它就能將整個網站轉換為簡潔的 Markdown 或結構化的 JSON，並移除導覽列、頁尾和彈出視窗。

• 適用於：建構LLM知識庫和AI代理資料管道的團隊
• 主要功能：只需一次 API 呼叫，即可將整個網站轉換為簡潔的 Markdown 或 JSON 格式；自動過濾無用資訊。
• 支援的語言：Python、Node.js、REST API
• 注意：最適合需要擷取乾淨內容而非原始 HTML 的情況。

2. Crawl4AI

🔗 https://github.com/unclecode/crawl4ai

如果你的目標是為語言模型持續提供高品質的訓練數據，那麼Crawl4AI絕對是最佳選擇之一。它完全獨立運行，無需任何第三方API密鑰。

• 非常適合：使用 Python 建立快速、可直接用於 LLM 的資料管道的開發人員。
• 主要特性：生產級佇列、代理處理和瀏覽器支援。
• 支援的語言：Python

3. ScrapeGraphAI

🔗 https://github.com/ScrapeGraphAI/scrapegraph-ai

ScrapeGraphAI不會像傳統方法一樣在網站重新設計後不斷修復損壞的 CSS 選擇器，而是利用提示驅動的 AI 來學習頁面佈局並自動提取結構化資料。

• 適用於：抓取不穩定或頻繁更新的使用者介面佈局的爬蟲程序
• 主要特性：無需程式碼更新即可適應 DOM 變更的提示驅動型管道
• 支援的語言：Python
• 注意：需要呼叫 LLM API，這會增加少量執行延遲和運行成本。

4. 瀏覽器使用

🔗 https://github.com/browser-use/browser-use

傳統選擇器在處理滑動驗證碼、多步驟登入和動態表單流程時會失效。 Browser -Use採用了不同的方法：它讓 AI 模型直接控制瀏覽器，像真人一樣點擊和輸入。

• 適用於：具有大量互動需求和複雜身份驗證的網站
• 主要特性：AI驅動的瀏覽器控制可以處理CSS選擇器無法處理的情況；支援視覺驗證碼。
• 支援的語言：Python
• 注意：由於 LLM 決策開銷，速度比傳統爬蟲慢。

生產級爬蟲框架

5. Scrapy

🔗 https://github.com/scrapy/scrapy

Scrapy仍然是 Python 網路爬蟲領域的業界標準。它的中間件生態系統、分散式架構和記憶體管理使其成為大規模長期專案的標準。

• 適用於：大量、生產規模的網路爬蟲，例如電子商務目錄或新聞檔案。
• 主要特性：成熟的生態系統，擁有數百個中間件插件和細粒度的記憶體管理
• 支援的語言：Python
• 注意：需要與 Playwright 或 Selenium 整合才能實現動態頁面。

6. 克勞利

🔗 https://github.com/apify/crawlee

Crawlee 由Apify背後的團隊打造，開箱即用，具備生產環境可用的反檢測功能。代理輪替、瀏覽器指紋欺騙和智慧型佇列等功能均已預先配置。

• 理想用途：對抗電子商務或社群平台上的激進反機器人系統
• 主要功能：預設的隱藏工具包可節省數週的配置工作；自動處理重試和代理管理。
• 支援的語言：Node.js、Python
• 注意：如果您的團隊已經在使用 Node.js，則效果最佳。

7. 科利

🔗 https://github.com/gocolly/colly

當伺服器資源緊張但又需要每分鐘處理數千頁資料時，Colly 可以勝任。 Go 的並發模型使其效率極高。

• 適用於：在低成本VPS或容器化部署上進行大量資料抓取
• 主要功能：以極低的 CPU 和記憶體佔用處理數千個並發請求。
• 支援的語言：Go
• 註：生態係比 Scrapy 小。
  
  

8. WebMagic

🔗 https://github.com/code4craft/webmagic

WebMagic為 Java 團隊提供了類似 Scrapy 的熟悉體驗。無需編寫冗長的樣板程式碼，只需使用簡單的 Java 註解即可定義爬蟲，從而快速抓取和解析頁面。

• 適用於：在現有 JVM 應用程式內執行爬蟲的 Java 團隊
• 主要特性：簡潔的註解語法、多執行緒管道和內建頁面擷取功能
• 支援的語言：Java
• 注意：與 Scrapy 相比，社群活躍度較低。

瀏覽器自動化和隱蔽式資料抓取

9. 劇作家

🔗 https://github.com/microsoft/playwright

微軟的 Playwright在 2026 年被廣泛採用，成為瀏覽器自動化的首選工具。其跨引擎支援和自動等待機制使其非常適合抓取單頁應用程式。

• 適用於：從基於 React、Vue 和 Angular 的網站中提取數據
• 主要功能：開箱即用，相容於 Chromium、Firefox 和 WebKit 內核，並內建工具可攔截網路請求和處理動態元素。
• 支援的語言：Python、TypeScript/JavaScript、Java、.NET
• 注意：每個實例都需要完整的瀏覽器執行環境。

10. 木偶師

🔗 https://github.com/puppeteer/puppeteer

對於 TypeScript 和 JavaScript 開發者來說， Puppeteer是控制無頭 Chrome 瀏覽器的常用標準工具。它提供的 DevTools 協定存取權限使你能夠進行精細的控制。

• 適用於：需要細粒度請求阻塞和頁面操作的 Node.js 開發人員
• 主要功能：螢幕截圖和 PDF 生成、深度網路請求攔截、Chrome 開發者工具集成
• 支援的語言：TypeScript/JavaScript

11. 刮擦

🔗 https://github.com/D4Vinci/Scrapling

Scrapling專為需要保持隱蔽的運營商而設計。它為 Playwright 添加了一層強化的隱藏層，並增加了自適應解析功能，即使類別名稱發生變化也能正常運作。

• 適用於：DOM 頻繁更改或存取控制更嚴格的網站。
• 主要功能：結合了隱蔽瀏覽和自適應解析，即使在佈局更新後也能正常運作。
• 支援的語言：Python
• 注意：它仍然是一個較新的項目，因此其生態系統比 Playwright 或 Scrapy 小。

12. 武士刀

🔗 https://github.com/projectdiscovery/katana

Katana是一款快速 URL 發現工具，用於尋找端點、子網域和隱藏路徑，而不是提取頁面內容。

• 適用於：繪製攻擊面的安全研究人員和滲透測試人員
• 主要功能：支援被動和主動兩種爬取模式；利用 Go 並發實現極快的 URL 枚舉速度。
• 支援的語言：Go（命令列工具，無函式庫）
• 註：僅關注 URL 和端點發現

延伸閱讀：AdsPower 開源項目

以上介紹的前 12 個工具涵蓋了框架和瀏覽器自動化層面的大部分抓取需求。但是，一旦擴展到多個帳戶、長時間運行的工作流程或數十個瀏覽器會話，環境隔離就變得至關重要。此時，僅僅切換抓取框架已遠遠不夠，而 AdsPower 可以幫助彌補這一不足。

AdsPower創建具有獨特硬體指紋的隔離瀏覽器環境，因此您可以在這些隔離環境中運行Playwright 、 Puppeteer或Selenium工作流程，從而有效繞過平台反機器人系統，實現長期、穩定且大規模的資料收集。除了商業產品之外，AdsPower 還維護三個開源項目，分別專注於瀏覽器環境管理、本地 API 存取和 AI 代理整合。

13. AdsPower 本機 API

Github：AdsPower/localAPI

此儲存庫提供與 AdsPower 本機 API 互動的官方 Python 和 JavaScript SDK 範例，從而實現瀏覽器設定檔和指紋的自動管理。

• 適用於：需要以程式方式控制瀏覽器建立、代理程式配置和會話執行的開發人員。
• 主要功能：將 AdsPower 設定檔管理與執行 Playwright、Puppeteer 或 Selenium 的現有自動化腳本無縫連接。
• 支援的語言：Python、Node.js（透過 REST API）
• 注意：需要將 AdsPower 用戶端應用程式運行在本機或專用伺服器上。

14. AdsPower 瀏覽器 MCP 伺服器

GitHub：AdsPower/adspower-browser

該伺服器基於模型上下文協定 (MCP) 構建，將 LLM（如 Claude、Cursor 或 OpenClaw）與 AdsPower 的隔離瀏覽器環境連接起來。

• 最適合：建構需要在隔離環境中瀏覽網頁的自主代理的人工智慧工程師。
• 主要功能：允許 AI 模型啟動隔離的瀏覽器會話，並安全地在複雜的網頁上執行操作。
• 支援的語言：MCP協定（相容於任何MCP客戶端）

15. 本機 API MCP Python

GitHub：AdsPower/local-api-mcp-python

對於使用 AI 編排框架的 Python 開發人員來說，此軟體包提供了可直接整合到現有管道中的原生綁定。

• 適用於：使用 LangGraph、CrewAI、AutoGen 或類似 Python AI 框架的 AI 工程師
• 主要功能：以最少的配置將 AdsPower 環境管理連接到 Python AI 工作流程中
• 支援的語言：Python

最後想說的話

無論您是建立個人爬蟲還是大規模資料管道，合適的 GitHub 專案都能節省時間、減少維護工作並提高可靠性。開源工具還能為開發者提供比昂貴的爬蟲 API 更大的靈活性，尤其是在工作流程需要適應不同網站和資料格式時。

如果想要快速入門，可以選擇 Firecrawl 或 Crawl4AI 來處理 AI 和 RAG 應用場景，選擇 Playwright 或 Puppeteer 來處理動態網站，選擇 Scrapy 或 Crawlee 來進行生產級爬蟲類。如果您的工作流程涉及多個帳戶或不同的瀏覽器環境， AdsPower可以協助您新增隔離層，使一切井然有序，更容易管理。

GitHub 的開源生態系統讓實驗、比較工具以及建構符合自身需求的技術堆疊變得更加輕鬆。如果您仍在探索，請搜尋本指南中的程式碼庫，並將最符合您工作流程的程式碼庫新增至收藏夾。

常見問題解答

什麼是GitHub爬蟲專案？

GitHub 爬蟲專案是用於從網站收集資料的開源工具，範圍從簡單的爬蟲到瀏覽器自動化框架和 AI 原生提取器。

GitHub爬蟲專案和付費爬蟲API有什麼差別？

開源專案通常提供更高的控制權和靈活性，而付費 API 啟動速度更快，且能減少基礎設施工作量。但缺點是，隨著使用規模的擴大，API 的成本可能會變得很高。

如何為我的特定使用場景選擇合適的爬蟲？

首先確定您的核心需求。對於 AI/RAG 管線，請選擇 Firecrawl 或 Crawl4AI。對於動態 JavaScript 網站，請使用 Playwright 或 Puppeteer。對於大規模生產環境爬蟲，請選擇 Scrapy 或 Crawlee。如果您管理多個帳戶或會話，請新增 AdsPower 以實現環境隔離。

如何在執行多個資料抓取工作流程時避免帳戶關聯？

使用不同的瀏覽器設定檔、不同的 cookie、代理程式管理和隔離的環境，使不同的工作流程不會共用相同的會話資訊。