Автоматический сбор данных (парсинг сайтов, или web scraping) стал неотъемлемой практикой для разработчиков, аналитиков и автоматизаторов. С его помощью получают массовую информацию с сайтов – от цен конкурентов и отзывов до контента соцсетей. Для этого разработано множество “парсеров” – библиотек, фреймворков и облачных сервисов, которые позволяют извлекать веб-данные программно. Одни решения требуются для быстрого парсинга статичных страниц, другие – для обхода сложной JavaScript-навигации, третьи – для получения данных через API.
В этой статье я рассмотрю топ инструментов для парсинга сайтов – как открытых (Open Source) библиотек, так и коммерческих SaaS/API-сервисов – и сравню их по ключевым метрикам:
скорость и масштабируемость;
возможность обхода антибот-защит;
поддержка прокси и распознавания CAPTCHA;
качество документации;
наличие API и другие важные характеристики.
Парсинг сайтов и что по моему мнению важно в этой процедуре
Скорость и производительность: сколько страниц/данных инструмент способен обработать в секунду, как эффективно использует ресурсы. Например, асинхронные фреймворки могут работать значительно быстрее за счёт параллелизма, тогда как эмуляция браузера (рендеринг страниц) обычно существенно медленнее.
Масштабируемость: возможность работать с большим количеством потоков или узлов, распределять нагрузку. Важна для “промышленных” объёмов данных – некоторые open source-фреймворки (например, Scrapy) изначально ориентированы на высокую нагрузку, а SaaS-платформы позволяют масштабировать парсинг в облаке.
Обход антибот-защит и работа с JavaScript: умение инструмента собирать данные с “тяжёлых” сайтов. Сюда входит рендеринг динамических страниц (выполнение JS), эмуляция действий пользователя (клики, прокрутка), маскировка автоматического трафика под реальный. Например, парсеры на базе браузера (Selenium, Puppeteer, Playwright) могут имитировать поведение человека, что помогает при динамическом контенте, хотя сами по себе они могут быть обнаружены без специальных плагинов и настроек.
Поддержка прокси и обход CAPTCHA: возможность легко задать прокси-серверы (и их ротацию) для распределения запросов по разным IP-адресам, а также решать капчи. В открытых решениях обычно требуется вручную интегрировать прокси (через настройки или код) и использовать внешние сервисы для распознавания CAPTCHA. Коммерческие API-сервисы, наоборот, часто автоматически подставляют прокси и решают капчи за вас.
Документация и сообщество: наличие подробной документации, примеров, активность сообщества. Для разработчика это критично – популярные open source-парсеры (Scrapy, Beautiful Soup, Selenium и др.) имеют большие комьюнити и обилие гайдов. Коммерческие сервисы тоже ценны, если у них есть понятная документация API и поддержка.
API-интерфейсы и интеграция: наличие удобного API для управления парсингом или получения результатов. Open source-инструменты обычно предоставляют программный интерфейс (библиотеку) для использования в коде на различных языках. Некоторые фреймворки (например, Scrapy через Scrapyd) позволяют запускать задания по API. SaaS-решения почти всегда предлагают REST API для интеграции: например, отправил HTTP-запрос – получил данные в JSON.
Язык реализации и лицензия: на каких языках программирования доступен инструмент (важно выбрать решение, совместимое со стеком команды – Python, JavaScript/Node.js – наиболее популярны для парсинга, но есть и для Java, C# и т.д.), а также условия лицензии (для open source – можно ли использовать в коммерческих проектах, для SaaS – модель оплаты). Open source парсеры в нашем списке все используют permissive-лицензии (BSD, MIT, Apache 2.0 и др.), позволяющие свободно модифицировать и внедрять их.
Пора переходить к самим инструментам. Я предварительно разделил их на две большие категории: открытые библиотеки/фреймворки для разработчиков и готовые коммерческие решения (в том числе облачные API-сервисы и платформы). В каждой категории выделим наиболее мощные и востребованные решения на рынке, с упором на поддержку Python и Node.js, но не ограничиваясь ими.
Почему же выбор пал на Python и Node JS? Все банально - я так или иначе работаю с этими языками и они мне попросту ближе.
Open Source библиотеки и фреймворки для парсинга сайтов
По моему мнению открытые инструменты для парсинга – выбирают разработчики, предпочитающие полный контроль и отсутствие привязки к сторонним сервисам. Они требуют навыков программирования, зато позволяют гибко настроить логику сбора данных и развернуть парсер в своем окружении (на сервере, в контейнере и т.д.) без дополнительных расходов. Вот топ популярных библиотек и фреймворков.
Scrapy (Python). Один из самых известных фреймворков для веб-парсинга. Написан на Python, модульный и очень производительный – построен поверх асинхронной сети Twisted, что позволяет ему одновременно выполнять множество запросов. Scrapy обеспечивает полный “конвейер” парсинга: от очереди запросов и скачивания страниц до извлечения данных селекторами (XPath/CSS) и сохранения результатов в нужном формате (JSON, CSV и пр.). Из коробки поддерживается многопоточность, автоматическое соблюдение задержек между запросами, повтор неудачных запросов. Масштабируемость Scrapy подтверждена практикой – на его базе компания Zyte (Scrapinghub) обрабатывает более 3 миллиардов страниц в месяц. При правильной настройке этот фреймворк, способен на промышленный парсинг. Однако у Scrapy есть порог входа: нужно освоить его архитектуру (пауки, пайплайны, промежуточное программное обеспечение) и уметь писать код для парсеров. Зато есть обширная документация, большое сообщество и много готовых примеров. Лицензируется под BSD, свободен для коммерческого использования. В целом Scrapy – номер один среди open source-парсеров по возможностям и гибкости, оптимальный выбор для сложных проектов, требующих скорости и масштабируемости.
Selenium (многоязычный). Если Scrapy ориентирован на скорость и статичные сайты, то Selenium – на эмуляцию настоящего браузера. Это открытый инструмент для автоматизации браузеров, изначально созданный для тестирования веб-приложений, но широко применяемый и для парсинга. Selenium поддерживает скрипты на разных языках (Python, Java, C#, JavaScript и др.)и управляет реальными браузерами (Chrome, Firefox, Safari, Edge) через драйвера. Он позволяет парсеру видеть страницу “как пользователь”: выполнять JavaScript, нажимать на кнопки, скроллить, заполнять формы – то есть подходит для сложных динамических сайтов. Главное преимущество – высокая совместимость с любыми веб-технологиями (Selenium сможет отрендерить даже сложные SPA с React/Vue). Однако есть и минусы: Selenium медленный и ресурсоёмкий, поскольку запускает полноценный браузер. Для простых страниц его применение избыточно, а при массовом парсинге упирается в CPU/RAM и сложнее масштабируется (хотя Selenium Grid позволяет распределять браузеры по нескольким узлам). В бенчмарках Selenium существенно уступает по скорости специализированным парсерам без рендеринга. Также “из коробки” Selenium не пытается скрыть автоматизацию – браузер запускается в режиме headless и может быть распознан антибот-скриптами сайта. Разработчики часто дополняют его решениями вроде undetected-chromedriver или модификацией navigator.webdriver, чтобы усложнить детектирование. Selenium – проект с богатой историей и документацией, что делает его надёжным выбором, когда без полноценного браузера не обойтись. Распространяется под Apache 2.0.
Headless-браузеры: Puppeteer и Playwright (Node.js, Python). В последние годы большую популярность получили headless-инструменты, связанные с Chromium. Puppeteer – это библиотека от Google для Node.js, управляющая Chrome/Chromium через DevTools-протокол.
Playwright – аналог от Microsoft, более новый, поддерживающий не только Chromium, но и Firefox и WebKit, а также имеющий клиенты на Python и др. языках.
Оба инструмента позволяют скриптом запустить невидимый браузер, загрузить страницу, дождаться выполнения JS и получить конечный HTML (или делать скриншоты, PDF и т.д.). В отличие от Selenium, Puppeteer/Playwright работают без отдельного вебдрайвера, напрямую с движком браузера, что часто даёт лучшую скорость и стабильность. Например, Playwright способен параллельно запускать несколько контекстов браузера, эффективнее используя ресурсы. Тем не менее, накладные расходы остаются высокими: Puppeteer требует значительных ресурсов, таких как CPU, память, а Playwright не такой лёгкий, как некоторые другие инструменты. Их лучше применять точечно, для страниц где без JS-рендеринга не обойтись.
С точки зрения обхода защиты headless-браузеры дают фору: они полностью исполняют front-end код сайта, включая AJAX, SPA-роутинг, внимательно относятся к таймаутам и событиям. Но сайты научились выявлять и headless Chrome – по специфичным свойствам окружения. Сообщество ответило плагинами вроде puppeteer-extra-plugin-stealth, маскирующими большинство отличий headless-режима (например, добавляют недостающие свойства в navigator, включают шум в Canvas, убирают флаги). С такими надстройками Puppeteer/Playwright могут пройти многие антибот-фильтры. Правда, это постоянная гонка разработчиков ботов и антиботов не закончится никогда. В целом Puppeteer и Playwright стали стандартом для сложного парсинга: они отлично справляются с сайтами, требующими JS, обрабатывают скрипты, стили и шрифты как настоящий браузер. Playwright выделяется поддержкой разных движков и возможностью автоподключения через Docker, CI/CD. Оба инструмента доступны по Apache 2.0.
Beautiful Soup и парсеры HTML (Python). Если задача – быстро распарсить HTML или XML, полученный с сервера, часто выбирают библиотеку BeautifulSoup4. Это популярный Python-парсер, облегчающий разбор HTML-разметки и поиск элементов по тегам, атрибутам и пр. Он очень прост в использовании (отсюда любовь новичков) и устойчив к неидеальному HTML – умеет строить корректное дерево даже из “сломанных” страниц.
BS4 сам по себе не скачивает страницы, его обычно используют вместе с модулем requests или аналогами. По скорости работы у BeautifulSoup есть нюанс: он поддерживает разные “парсерные движки” – встроенный в Python html.parser (медленный), расширение lxml (быстрый C-библиотека) и др. При использовании связки BeautifulSoup + lxml производительность значительно возрастает (на ~24% в тестах).
Тем не менее чистый lxml или специализированный парсер могут быть ещё быстрее. Так, библиотека selectolax (Python) с HTML-движком lexbor в бенчмарках показывала лучшее время разбора страницы – ~0.002 сек, тогда как BeautifulSoup на том же документе ~0.05 сек. В реальных сценариях парсинга HTML эта разница может быть критичной. Поэтому для максимальной скорости опытные разработчики могут применять selectolax или прямое использование lxml, но BeautifulSoup остаётся наиболее универсальным и удобным решением. Он поддерживает поиск по CSS-селекторам (через BeautifulSoup-select, хотя и не так эффективно, как lxml/XPath) и конвертирует разные кодировки автоматически. Единственное, чего не может BS4 – это выполнять JavaScript (для этого нужны описанные выше headless-инструменты). Он предназначен только для статического HTML. Лицензия BeautifulSoup – MIT, документация есть даже на русском языке.
Cheerio (Node.js). Аналогичная по роли библиотека в экосистеме Node.js – Cheerio. Она предоставляет jQuery-подобный API (cheerio.load(html), затем $('selector') для поиска), что многим удобно. Cheerio работает очень быстро, потому что не рендерит страницу в браузере и не загружает внешние ресурсы (CSS, изображения и т.п.), а просто парсит строку HTML. По сути, это обёртка над HTML-парсером (htmlparser2) с удобными методами. Как и BeautifulSoup, Cheerio используется совместно с HTTP-библиотеками (axios, node-fetch) для получения страниц. В плане антибот-детектирования Cheerio сам ничего не скрывает – он не выполняет JS и не взаимодействует с сайтом, кроме как забирает HTML. Поэтому его применяют там, где можно настроить правильные HTTP-запросы (с нужными заголовками, куками, авторизацией), чтобы получить сразу готовые данные. Чаще всего Cheerio – часть кастомного скрипта: сначала запрос через прокси с подменой user-agent, потом разбор через Cheerio. Лицензия у него MIT.
Apify SDK (Crawlee, Node.js). Отдельно стоит упомянуть Crawlee (ранее Apify SDK) – мощный фреймворк для краулинга на Node.js. Это open source-библиотека, разработанная компанией Apify, которая объединяет лучшее из двух миров: высокоуровневый краулер с очередями URL, автоповторами и ротацией прокси, а также интеграцию с браузерными парсерами. Crawlee позволяет писать краулеры на Node.js, которые могут переключаться между быстрым парсингом HTML (через Cheerio) и полноценным headless-режимом (через Puppeteer или Playwright) для тех страниц, где нужен JavaScript. Библиотека поддерживает различные форматы вывода (JSON, CSV, XML) и удобную работу с хранилищами данных. Важный плюс – изначальная поддержка прокси: можно легко подключить свой список прокси.
Благодаря продуманной архитектуре (пулы рабочих процессов, автоскейлинг запросов) Crawlee эффективно масштабируется – разработчики Apify сами ежедневно скачивают миллионы страниц этим SDK. Лицензия – Apache 2.0. Для JavaScript-разработчиков Crawlee стал по сути аналогом Scrapy. А интеграция с облачной платформой Apify позволяет при необходимости вынести нагрузку в облако, хотя использовать SDK можно и автономно.
Другие языки: помимо Python и Node.js, инструменты парсинга существуют для большинства языков. Например, для Java давно популярен парсер Jsoup – лёгкая библиотека для HTML с API, похожим на jQuery. Jsoup не поддерживает XPath, но хорошо справляется с HTML и даже умеет работать через прокси. Для .NET есть Html Agility Pack и современная AngleSharp. На Go – библиотеки Colly (краулер) и GoQuery (парсер как jQuery). На Scala – SwiftSpider, на PHP – Goutte, PHPHtmlParser, и т.д. Однако, в контексте топа, Python- и Node-решения сегодня наиболее востребованы, поэтому именно их мы детально сравниваем.
Ниже я свел ключевые характеристики популярных open source-парсеров:
Также небольшая иллюстрация, для демонстрации отличия в скорости разбора HTML разными библиотеками Python (меньшее время – лучше): requests-html (на базе BS4) оказался самым медленным, BeautifulSoup4 с парсером lxml ~0.05 с, чистый lxml ~0.01 с, а победил selectolax ~0.002 с на документ. Разница колоссальна, поэтому выбор парсера зависит от требований по производительности.
Время парсинга 1 страницы при 1 раунде (Python-библиотеки) по результатам бенчмарка. Selectolax (lexbor) – самый быстрый, requests-html – самый медленный.
Парсеры и их сравнение в одном месте
Теперь рассмотрим сводную таблицу возможностей открытых инструментов:
Инструмент | Язык | Производительность и масштабируемость | Обход блокировок (JavaScript/anti-bot) | Прокси и CAPTCHA | Лицензия |
Scrapy | Python | Очень высокая (асинхронный движок Twisted, тысячи запросов в параллель); масштабируется на кластеры | Выполняет только статичный HTML, JS не рендерит; для сложных сайтов интегрируется с headless (Splash, Selenium); может менять заголовки и паузы для маскировки | Прокси поддерживаются (через middleware, настройки); автопаузы для обхода блокировок; решение CAPTCHA – через интеграцию с внешними сервисами вручную | BSD (открытый) |
Beautiful Soup | Python | Невысокая (синхронный парсинг); при использовании парсера lxml скорость улучшается ~25%; подходит для средних объёмов данных | Только статичный HTML – не выполняет JavaScript; для динамических сайтов требует предварительного рендеринга другими инструментами | Не занимается сетевыми запросами – прокси и cookies настраиваются в HTTP-клиенте (requests); к капчам не применим напрямую | MIT (открытый) |
Selenium | Python, JS, др. | Низкая скорость (полноценный браузер; ~ неск. секунд на загрузку страницы); тяжеловесен по ресурсам, ограничен десятками параллельных потоков на машине | Эмулирует браузер – выполняет JS, клики, ввод; способен пройти большинство антибот-проверок как человек, но headless-режим детектируется без специальных настроек; требует ручной настройки stealth-режима | Прокси поддерживаются (задаются в опциях вебдрайвера); для распознавания CAPTCHA можно подключать решения типа Rucaptcha через скрипты (например, выводить капчу на экран и решать) | Apache 2.0 (открытый) |
Playwright | Node.js, Python, C# | Средняя (относительно Selenium быстрее за счёт headless и оптимизации, но всё ещё браузер); позволяет запускать несколько браузеров/контекстов параллельно | Headless-браузер (Chromium/WebKit/Firefox) – полностью рендерит страницу; чуть менее заметен, чем Selenium (можно запускать не headless для маскировки); предоставляет сетевые перехватчики, что помогает обходить защиту (например, подменять user-agent на лету) | Прокси поддерживаются (через browser.newContext(proxy)); для капчи – интеграция внешних сервисов или пользовательский ввод; встроенного решения нет | Apache 2.0 (открытый) |
Puppeteer | Node.js | Средняя (как и Playwright, запускает Chromium headless; требует много памяти и CPU); хорошо масштабируется при достаточных ресурсах (можно запускать множество инстансов Chromium) | Headless Chromium – выполняет JS, SPA; без плагинов легко детектируется (navigator.webdriver=true и др.); с плагином stealth может обходить большинство детектов, но новейшие системы всё равно могут его распознать | Прокси настраиваются через аргументы запуска Chromium или через Page.authenticate (для HTTP-прокси с авторизацией); CAPTCHA – как у Playwright, внешние сервисы либо ручной обход | Apache 2.0 (открытый) |
Cheerio | Node.js | Высокая (работает на скорости парсера htmlparser2, без задержек на сетевые операции); узким местом будет скорость сети/HTTP-клиента, а не сама библиотека | Только парсинг HTML – JS не выполняется; для SPA не подходит без предварительного рендеринга; антибот-защиты обходит косвенно (через правильные заголовки запросов, эмулируя обычный браузер) | Сам по себе не делает запросов – прокси, повторные попытки и обработка капч реализуются в используемой HTTP-библиотеке; Cheerio лишь извлекает данные из полученного HTML | MIT (открытый) |
Apify Crawlee | Node.js | Высокая (асинхронный краулер с авто-дозированием нагрузки; эффективно обходит ограничения по скорости сайта); поддерживает сотни тысяч запросов в очереди; при запуске на нескольких узлах масштабируется горизонтально | Комбинирует стратегии: может парсить как статичные страницы (быстро), так и переключаться на Puppeteer/Playwright для обхода сложных защит; встроен пул “stealth” настроек (блокировка загрузки медиа, случайные задержки) для имитации пользователя | Имеет встроенную поддержку прокси: можно подключить Proxy-URL или использовать Apify Proxy с ротацией адресов; капчи напрямую не решает, но можно интегрировать внешние сервисы в workflow | Apache 2.0 (открытый) |
Grab | Python | Высокая (на базе библиотеки pycurl/libcurl – тысячи одновременных запросов без GIL за счёт асинхронности на уровне C); включает собственный модуль Spider для многопоточного краулинга; хорошо масштабируется на одном узле, есть поддержка распределённой очереди (Redis, MongoDB) | Статичный HTML – не рендерит JS, нацелен на массовый сбор простых страниц; обладает средствами имитации браузера на уровне заголовков и cookie; защита от бот-паттернов достигается кастомизацией задержек и последовательности запросов | Поддерживает прокси-серверы (HTTP(S), SOCKS) с авторизацией прямо “из коробки”; автоматизация ввода капчи не предусмотрена (при парсинге сайтов с капчей требуется подключение сторонних решений) | MIT (открытый) |
Примечание: Помимо перечисленных, существуют и другие open source-инструменты (например, устаревший но примечательный PySpider – Python-фреймворк с веб-интерфейсом и планировщиком заданий, или Osmosis – минималистичный парсер на Node.js). Однако их комьюнити и поддержка существенно меньше, поэтому они не вошли в топ. Для большинства задач современные разработчики выбирают решения из таблицы выше. Не все разработчики, конечно, же, но основная масса да.
Коммерческие решения: API-сервисы, платформы и SaaS для парсинга сайтов
Коммерческие инструменты предназначены для тех случаев, когда нужно “парсить без боли” – не управлять инфраструктурой, а получить готовый сервис. Как правило, это облачные платформы и API для парсинга, предоставляющие мощные возможности (большие прокси-пулы, автоматический обход блокировок, визуальные конструкторы парсеров) за счёт абонентской платы или оплаты за объем данных. Ниже рассмотрю несколько категорий таких решений:
API-сервисы для парсинга сайтов и прокси для облегчения задачи
Это сервисы, к которым вы обращаетесь по HTTP API, передавая URL страницы и получая в ответ HTML (или уже структурированные данные). Внутри они делают всю “грязную работу”: распределяют запросы через тысячи IP-адресов, выдерживают паузы, решают капчи. Подход удобен для разработчиков – можно встроить такой API-вызов прямо в свой код, не беспокоясь о блокировках. В число ведущих API-сервисов входят:
Scraper API – специализированный сервис, слоган которого: «получи HTML любого сайта через вызов API». Разработчики заявляют, что с ScraperAPI практически невозможно быть заблокированным, так как при каждом запросе меняется IP-адрес, неудачные попытки автоматически повторяются, а капча решается за вас. Действительно, сервис подставляет прокси и user-agent, умеет обходить Cloudflare, есть опции рендеринга JS. Интерфейс простой: например, GET-запрос вида http://api.scraperapi.com?api_key=APIKEY&url=http://example.com вернёт HTML страницы. Есть SDK для Python, Node.js и др. Язык сервиса – английский, но документация очень подробная. ScraperAPI имеет бесплатный план (до 1000 запросов в месяц) и разнообразные тарифы от $29/мес, что делает его одним из самых популярных решений в своём классе.
Zyte (ScrapingHub) – комплексное облачное решение от создателей Scrapy. Включает несколько продуктов для парсинга: Smart Proxy Manager (ранее Crawlera) – распределённый прокси с умным управлением, Splash – собственный headless-браузер для рендеринга страниц, AutoExtract – API для структурированного извлечения данных на базе ML, и Scrapy Cloud – облачный хостинг для ваших Scrapy-краулеров. Подход Zyte интересен тем, что комбинирует open source и SaaS: вы можете написать парсер на Scrapy и запустить его в ScrapyCloud, используя Smart Proxy для обхода блокировок и AutoExtract, чтобы сразу получать готовые сущности (товары, статьи и т.п.) без ручного написания правил. Документация и SDK у Zyte отличные, есть даже видео-уроки и примеры для быстрого старта. Однако цены значительно выше DIY-подхода: прокси от $99/мес за 200k запросов, AutoExtract тарифицируется отдельно, полный пакет для энтерпрайза может обходиться в тысячи долларов. Zyte – выбор компаний, кто готов платить за качество и поддержку enterprise-уровня.
Bright Data (Luminati) – крупнейший провайдер прокси, который предлагает и готовый Web Scraping API. Их продукт Web Unlocker позиционируется как решение “всё в одном” для обхода защит. Достаточно отправить запрос через их API, и система сама настроит нужные заголовки, будет ходить по редиректам, хранить cookies, даже решит сложную reCAPTCHA, если потребуется. По сути, Bright Data предоставляет доступ к своей огромной сети из миллионов IP-адресов (резидентных и мобильных прокси) плюс набор скриптов, прикидывающихся реальным браузером. В результате вы получаете структурированные данные с нужного сайта без головной боли: “нужно лишь отправить запрос – обо всём остальном (IP-адреса, заголовки, cookies, капчи) система позаботится сама”. Минус – цена: Bright Data ориентирована на крупный бизнес, тарифы enterprise-класса (сотни долларов в месяц). Аналоги Bright Data – сервис Oxylabs с его API Real-Time Crawler и Web Unblocker, тоже нацеленные на максимальное качество (и тоже недешёвые).
SerpAPI – узкоспециализированный API для получения результатов поисковых систем (Google, Bing, Baidu и др.). Парсинг страниц выдачи – сложная задача из-за постоянных изменений HTML и сильных ограничений по частоте запросов. SerpAPI решает это, предоставляя готовые конечные точки: вы делаете запрос с параметрами (например, q=курс валют USD RUB для Google) – сервис возвращает уже структурированный JSON с результатами: заголовки, ссылки, сниппеты, карты, и даже данные из виджетов (например, погода, новости). SerpAPI умеет эмулировать геолокацию, устройство, язык поиска, что необходимо для точных данных. В итоге разработчик получает поисковые данные через чистый API. У сервиса есть бесплатный план (100 запросов/мес), а платные планы стартуют от $50/мес. Документация и поддержка вполне неплохая, что подтверждается популярностью SerpAPI в SEO-приложениях.
Облачные платформы и визуальные парсеры сайтов (SaaS)
Другая крупная группа коммерческих решений – визуальные инструменты для парсинга, часто представленные как облачные сервисы с веб-интерфейсом или декстопные программы. Их целевая аудитория – не обязательно разработчики, а все те ребята, кому нужно что-то спарсить, но копаться в коде совсем не их; важно “настроить парсер без кода” путем указания нужных данных на странице, после чего сервис сам соберет большой объем информации. Однако и опытным автоматизаторам они могут сэкономить время на рутинные задачи.
Octoparse – один из самых популярных облачных парсеров с point-and-click интерфейсом. Пользователь запускает приложение (или веб-версию), вводит URL сайта и кликами выбирает элементы, которые нужно извлечь. Octoparse строит визуальный workflow: сначала зайти на страницу категории, собрать ссылки, потом по ним перейти, вытащить поля (название, цена, и т.д.). Он умеет эмулировать прокрутку, нажатие кнопки “показать ещё”, логиниться на сайт и прочие интерактивные вещи. При этом не требуется знание программирования – всё делается через GUI. Для борьбы с блокировками Octoparse предоставляет автоматическую ротацию IP: при парсинге через их облако запросы идут с разных адресов, что предохраняет от простейших банов (такая вот своеобразная защита от дурака). Также есть возможность расписания задач (например, запускать парсер каждый день в 9:00) и облачного хранилища результатов. Бесплатный тариф Octoparse позволяет собрать до 10k данных в месяц, этого достаточно для пробы. Платные – от $89/мес, открывают больше потоков и объема данных. Интерфейс сервиса англоязычный, но довольно интуитивный. Octoparse популярен среди интернет-маркетологов и контент-менеджеров, которых привлекает возможность получить данные “в несколько кликов”.
ParseHub – схожий по концепции инструмент. Это бесплатное десктопное приложение (с веб-кабинетом) для парсинга, также позволяющее указывать данные мышкой. ParseHub заявлен как “передовой парсер, позволяющий извлекать данные так же просто, как если бы вы кликали по ним”. В отличие от Octoparse, ParseHub больше фокусируется на структурировании результатов: он может сразу выгружать данные в JSON, CSV, Google Sheets через API. ParseHub умеет распознавать шаблонные страницы с пагинацией, подгружать контент который появляется при прокрутке (infinite scroll), нажимать на выпадающие меню – всё, что нужно для сложных сайтов. Бесплатная версия ограничена 200 страницами в одном проекте; платные планы от ~$149/мес дают больше параллельных задач и расписание запусков. ParseHub – отличный выбор, когда нужно быстро настроить разовый парсинг, а времени писать код нет.
WebScraper.io – известный плагин для Chrome (также доступен в виде облачного сервиса). Позволяет прямо в браузере указывать элементы для сбора, формируя своеобразный site map – план обхода сайта. Поддерживает динамические сайты на AJAX, прокси-серверы, многопоточность. Интересно, что WebScraper открыт как плагин (бесплатен), но монетизируется через облачную платформу с дополнительными фичами (хранение данных, экспорт в Dropbox/Google Sheets, API). В плане возможностей он похож на Octoparse/ParseHub, хотя интерфейс чуть менее дружелюбен. Платный Cloud Scraper план стартует от $50/мес
Apify – упомянутая ранее платформа, заслуживает внимания и как SaaS. Помимо open source SDK, Apify предоставляет готовую облачную инфраструктуру: на их сайте есть каталог готовых скриптов (Actors) для популярных сайтов – от парсера товаров Amazon до сборщика постов Instagram. Можно запустить эти акты и получить данные без написания кода, либо написать своего на базе Crawlee и запустить в облаке. Преимущество – гибридный подход: и визуального конструктора, и возможности кастомного кода. Apify имеет бесплатный уровень (до 10 USD кредитов в месяц), которого хватает для небольших проектов, дальше оплата по использованным ресурсам (RAM/час и запросы к прокси). В интерфейсе Apify можно на лету отслеживать прогресс, просматривать логи, результат сохраняется в удобном хранилище. Также Apify легко интегрируется с другими сервисами через Open API и Webhook’и – можно автоматизировать всю цепочку (спарсили – сразу отправили в Slack или Google Sheets)
Специализированные и уникальные решения при парсинге сайтов
Наконец, существуют коммерческие инструменты, решающие узкие или продвинутые задачи парсинга.
Diffbot – дорогой, но мощный AI-парсер. Вместо привычного выбора селекторов, Diffbot использует компьютерное зрение и машинное обучение, чтобы автоматически распознавать содержание страницы (новость, продукт, статья, комментарий и т.д.) и извлекать нужные поля. Например, вы даёте Diffbot ссылку на статью – он вернёт заголовок, текст, автора, дату, изображения, сам определив эти блоки по оформлению. Вам не нужно писать правила извлечения – сервис обучен на тысячах сайтов. Diffbot особенно хорош для парсинга огромного количества разных доменов: “позволяет масштабировать скрапинг до 10 000 доменов”, формируя единый Knowledge Graph из всех полученных данных. Используется крупными компаниями для мониторинга новостей, анализов упоминаний и т.п. Цена соответствующая – от $299/мес и выше (считают по количеству обработанных страниц). Тем не менее, это уникальное решение, не имеющее равных в плане интеллектуального сбора данных.
A-Parser – популярное в СНГ десктопное ПО для SEO-парсинга (Windows/Linux). В отличие от прочих упомянутых, A-Parser распространяется по пожизненной лицензии (от $119) и запускается локально. Это скорее комбайн, объединяющий 70+ встроенных парсеров под разные задачи: от выдачи поисковиков и подсказок Google/Yandex до парсинга карты сайтов, сбора контента, массового чекера доступности ссылок и т.д.. За годы развития A-Parser стал универсальным инструментом для SEO-специалистов. Он имеет гибкую настройку: помимо готовых модулей, можно писать свои шаблоны парсинга на встроенном DSL (поддерживает RegExp, XPath, JavaScript). Есть даже доступ к функционалу через API, что позволяет интегрировать A-Parser в собственные скрипты и запускать задачи удалённо. С точки зрения обхода блокировок, A-Parser рассчитан на использование с вашими прокси – он поддерживает параллельную работу сотен потоков со списками прокси и умеет рандомизировать параметры запросов. В SEO-среде он славится скоростью и надёжностью (программа без навороченного UI, зато очень оптимизированная). Если ваша задача – собирать данные, связанные с поисковыми системами, анализировать конкурентов, проверять показатели сайтов, A-Parser будет отличным выбором.
PhantomBuster – сервис, известный в кругах SMM-автоматизации. Предоставляет набор готовых “призраков” (скриптов) для парсинга данных из социальных сетей и других веб-платформ, где обычный подход затруднён. Например, есть Phantom для выгрузки контактов всех лайкнувших пост в Instagram, или для сбора списка участников мероприятия в LinkedIn. Особенность PhantomBuster – он эмулирует действия реального пользователя в браузере, часто требуя от вас предоставить свои куки/токены доступа к целевой сети. Для разработчиков PhantomBuster интересен как outsourcing: можно не разрабатывать своего бота под каждую соцсеть, а воспользоваться готовым. Цены померно невысокие (от $30/мес) для базовых сценариев.
Парсеры, за которые надо платить под одной крышей - сравнительная таблица
И по традиции- сравнительная таблица некоторых коммерческих решений и их ключевых возможностей:
Сервис/API | Тип | Анти-блок возможности | Прокси/CAPTCHA | API/Документация | Цена (от) |
ScraperAPI | API для HTTP-запросов | Авто-смена IP на каждый запрос, повтор ошибок; капчи решаются автоматически | Большой пул прокси включён, капча в ответ не попадает (решается на стороне сервиса) | Отличная документация, клиенты для популярных языков; простой REST GET | Бесплатно 1000 запросов/мес; от $29/мес |
Zyte (Scrapinghub) | Платформа (прокси + облако) | Smart Proxy Manager с анти-блокировочными алгоритмами; Splash для рендеринга JS; AutoExtract (ML) для извлечения контента | Собственный прокси-пул из тысячи адресов; может обходить Cloudflare; капчи – через Splash (рендер) или неявно через сервисы распознавания капчи | Богатый REST API, интеграция с Scrapy; есть веб-интерфейс и обучающие материалы | Демо 10k запросов; коммерческие планы от $99/мес (за прокси), AutoExtract/прочее – отдельно |
Bright Data (Luminati) | API + Панель управления | Максимально агрессивный обход: эмуляция настоящего браузера, управление заголовками/куки; решение реCAPTCHA | Миллионы резидентных IP по всему миру, автоматическая ротация; CAPTCHA решаются (в том числе сложные) как дополнительная услуга | Подробное API, удобная веб-панель с логами; поддержка на уровне enterprise | Высокая (индивидуальные расценки, есть Pay-as-you-go; для серьёзных проектов ~от $500/мес) |
Octoparse | Облачный сервис + Desktop UI | Авто-ротация IP-адресов для запросов (в облачном режиме); имитация действий пользователя (клики, прокрутка) для обхода простых защит | Встроенный пул прокси (на уровне сервиса, прозрачен для пользователя); капчи: может приостановить парсер и попросить вручную ввести, если всплыла (частично решается) | Визуальный интерфейс + HTTP API для загрузки результатов; документация в help-центре, шаблоны парсинга популярных сайтов | Free (до 10k записей/мес); платно от $89/мес (премиум-функции и больший лимит) |
ParseHub | Облачный сервис + Desktop UI | Исполняет JavaScript/AJAX на страницах, что обходит большинство базовых блокировок; может работать через ваш VPN/прокси при необходимости | Прокси не встроены, но поддерживается подключение своих (например, для геолокации); капчи не решает, требует вмешательства если появится | Визуальный UI; API для экспорта данных (JSON, CSV) и управления проектами; хорошее руководство пользователя | Free (200 страниц/проект); ~$149/мес за расширенные тарифы с приоритетной обработкой |
Apify | Облачная платформа + Marketplace | Позволяет запускать скрипты на Puppeteer/Playwright – обход Cloudflare, имитация браузера; есть готовые Actors с встроенными антидетект-методами (например, stealth Chrome) | Apify Proxy (платный доп. сервис) предоставляет тысячи IP по всему миру; можно подключать свои прокси; капчи — через интеграцию сервисов внутри скриптов (примеров много) | Полноценный HTTP API для запуска, мониторинга и получения результатов; отличная документация; библиотека готовых парсеров (Actors) | Free tier (на $20 ресурсов); далее оплата по использованным ресурсам (пример: ~$49/мес за 220 CU ~ 220k страниц) |
Diffbot | API с AI-обработкой | Обходит любую верстку с помощью алгоритмов AI, которые «видят» страницу как человек; не зависит от структуры HTML, следовательно устойчив к изменениям сайта | Использует собственные краулеры – прокси не требуются; капчи и блокировки минимальны, т.к. сервис делает небольшое число запросов в единицу времени и выглядит как обычный браузер | REST API, SDK для многих языков; документация техническая, с описанием структур данных (Knowledge Graph); поддержка помогает обучать модели под ваши данные | $299/мес и выше (ориентировано на предприятия, есть пробный период с ограничениями) |
A-Parser | ПО (Desktop/CLI) | Маскирует парсинг под пользователя через настройки задержек, рандомизацию параметров; для поисковиков умеет работать через официальные API, снижая риск бана; основная защита – многопоточность + свои прокси (прорывается числом запросов) | Поддерживает списки прокси (в т.ч. с различным весом, обновляемые автоматически); распределяет нагрузку по ним, при блокировке IP – переключается; капчи: встроена интеграция со сторонними сервисами распознавания (2captcha, RuCaptcha и др.) для автоматического ввода (актуально для Google, Яндекса) | Имеется HTTP API для запуска и получения результатов парсинга программно; основная настройка через конфигурационные файлы и UI; документация на русском и английском; активный форум сообщества | €119 разовая плата за базовую лицензию (Lifetime); €279 – расширенная (больше одновременных потоков и модулей); демо-версия ограничена по функционалу |
Примечание: Помимо перечисленных, на рынке есть множество других SaaS-парсеров: например, ScrapingBee, ScrapingAnt, Mozilla Firefox/Chrome расширения (Data Miner, Instant Data Scraper), специализированные инструменты для мониторинга цен (NetPeak Spider, Screaming Frog – для SEO), сервисы для социальных сетей (например, PhantomBuster для LinkedIn/Instagram). Выбор зависит от ваших задач – для каждой ниши можно найти оптимальный инструмент. Я рассмотрел наиболее универсальные и мощные, на мой взгляд, решения.
Коротко про парсинг сайтов, вместо заключения
В сфере веб-парсинга нет единственного “лучшего” инструмента – всё определяется требованиями конкретной задачи. Разработчикам доступны богатые open source-библиотеки: когда важны скорость и гибкость, выручат Scrapy или Crawlee; для сложного JavaScript – Playwright/Puppeteer; для простого HTML – лёгкие парсеры вроде BeautifulSoup или Cheerio. Эти инструменты требуют написать код, но дают полный контроль и бесплатны. С другой стороны, облачные сервисы и API могут сэкономить время: они берут на себя борьбу с блокировками (прокси, капчи), обеспечивают масштабируемость “из коробки” и порой позволяют настраивать парсинг без единой строчки кода. Их минусы – стоимость и зависимость от сторонней платформы, но для разовых проектов или быстрого прототипирования это оправдано.
При выборе парсера стоит учитывать объем данных, сложность целевых сайтов и наличие ресурсов на поддержку. Для небольшого скрипта, запускаемого раз в месяц, нет смысла платить сотни долларов – проще использовать библиотеку. Но если требуется ежедневно добывать гигабайты данных с разных сайтов, обходя хитрые защиты, часто разумнее вложиться в готовый сервис, чем тратить время разработчиков на бесконечную доработку самодельного краулера. Компромиссным вариантом может быть комбинация: например, основной парсинг выполнять open source-краулером, но через коммерческий прокси-API чтобы снизить вероятность блокировок.
Удачного парсинга, да прибудет с вами Прокси!
