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data-scraper 开源项目推荐(83 个)
data-scraper 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 83 个仓库面向初学者的详细网络爬虫教程,涵盖 Reddit WallStreetBets、CME(期权与期货)、美国财政部、CFTC、LME、MacroTrends、SHFE 上的金融数据爬虫,以及 Tomtom、BBC、《华尔街日报》、半岛电视台、路透社、《金融时报》、彭博社、CNN、《财富》、《经济学人》上的另类数据爬虫
如何在 Python 或 Node 中抓取 IMDb 数据:通过 ScrapingBee 以 JSON 获取标题、评分、类型、演员阵容和导演。
使用 Crawl4AI 构建的 AI 网页抓取器,用于从网站提取结构化潜在客户数据。
一个从 Telegram 实体(频道、群组、聊天或已保存消息)下载文件的 Python 脚本。它支持按文件类型(例如图片、PDF)过滤。
面向初学者的详细网络爬虫教程,涵盖 Reddit WallStreetBets、CME(期权与期货)、美国财政部、CFTC、LME、MacroTrends、SHFE 上的金融数据爬虫,以及 Tomtom、BBC、《华尔街日报》、半岛电视台、路透社、《金融时报》、彭博社、CNN、《财富》、《经济学人》上的另类数据爬虫
Google Maps/Place 商家数据抓取器,从 Google Maps 上列出的任何 Google 商家抓取数据。获取名称、地址、电话号码、Plus Code、评论、经度和纬度等。从可用网站抓取电子邮件,并提供 Docker 支持以实现自动化。
通过无头 Chrome 浏览器在 URL 上执行 JavaScript。
该机器人自动化登录 Hevy 网站的过程:使用你的电子邮件和密码登录,导航到练习部分,并提取每个练习的详细数据。提取的属性包括:名称、器械、主要肌肉、次要肌肉、来源、来源类型、缩略图。数据会系统地存储在 CSV 文件中。
ScrapeMed:面向 PubMed Central 的数据抓取。
基于 GUI 的网页抓取器,使用 NodeJS 抓取电子商务网站
面向《英雄联盟》排位赛(单双排与灵活组排 5v5)的生产级数据抓取器,使用 Python、异步获取、SQLite 存储和企业级日志构建。
为 Kaggle 数据集执行的网页抓取。
一个 .NET 8.0 C# WPF 桌面应用,用于将网页抓取数据存入结构化数据库,具有现代 UI、全面日志记录和优化的高性能。
一个用于 NOVA School of Science and Technology 自有在线学习平台 CLIP 的稳健文件下载器和抓取器。
将原始 GDELT 档案(Events、GKG、Mentions)加工成干净、可复现采样且交叉引用的 Parquet。
一个使用 Selenium WebDriver 从 TD Ameritrade 网站获取深入数据以供 Python 使用的网页抓取器。
一个从 Instagram 个人资料抓取数据的 Nodejs 脚本。
为 Kaggle 数据集执行的网页抓取。
使用 Python、Scrapy 爬虫抓取 Yelp 餐厅数据
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/data-scraper。
- 该话题在 GitHub 上共有 83 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 2620 Star,覆盖 5 种主要语言,数据更新于 2026-11-06。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。