2025年网页抓取工具推荐：高效采集网页数据的策略

在大数据时代，网页抓取（Web Scraping） 已成为跨境电商、市场研究、SEO优化、学术研究等场景中的必备手段。通过网页抓取工具，我们可以高效地从目标网站获取价格、评论、产品信息、新闻等结构化数据，从而更快地做出业务决策。

不过，随着网站的反爬机制不断升级，想要稳定采集数据并不容易。选择合适的网页抓取工具，并结合一些实用的方法，才能在保证效率的同时降低被封风险。本文将带你了解2025年常用的10款网页抓取工具，并分享3个高效采集网页数据的方法，帮助你少走弯路。

1、BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个基于 Python 的网页解析库，专门用于从 HTML 和 XML 文档中提取数据。它不是一个独立的爬虫框架，而是网页抓取过程中解析与数据提取的重要工具。开发者通常会将它与 Requests 等网络请求库结合使用：先获取网页源代码，再利用 BeautifulSoup 解析并提取需要的信息。

主要作用

• HTML/XML 解析：快速解析网页源码，生成树形结构，便于检索和操作。
• 数据提取：通过标签、属性或 CSS 选择器精准定位目标元素，比如商品标题、价格、新闻正文。
• 清洗数据：能去除网页中冗余的标签、广告或脚本，只保留有价值的数据。
• 辅助爬虫：在 Scrapy 等大型框架中，BeautifulSoup 也常作为辅助解析工具使用。

特点

• 易于上手：语法简单直观，非常适合 Python 初学者和数据分析新手。
• 容错率高：能够处理格式不规范的 HTML 文档，比起严格的解析器（如 lxml）更灵活。
• 多解析器支持：可以选择 Python 自带的 html.parser，或安装更高效的 lxml。
• 社区活跃：文档齐全、教程丰富，遇到问题容易找到解决方案。

优点

• 学习成本低：几行代码就能实现基本的数据提取。
• 兼容性强：支持多种解析器，能处理大部分网页。
• 灵活性高：适合小规模、定制化的数据采集任务。
• 开源免费：完全免费，且不断更新维护。

缺点

• 效率一般：解析速度比不上 lxml 等更底层的解析器，不适合超大规模数据抓取。
• 功能单一：仅负责解析与提取，无法独立完成请求、并发、存储等完整爬虫流程。
• 对动态网页支持不足：无法直接处理由 JavaScript 渲染的内容，需要配合 Selenium、Playwright 等工具。

定价

BeautifulSoup 是完全免费的开源项目，基于 MIT 协议发布。用户可以自由使用、修改和分发，无需担心授权费用，非常适合个人开发者、学生和中小型团队。

2、Scrapy

Scrapy 是一个基于 Python 的开源网页抓取框架，被广泛应用于数据采集、信息抽取和网络爬虫项目。与 BeautifulSoup 不同，Scrapy 不仅仅是一个解析库，而是一个功能完整的爬虫框架，涵盖了请求调度、数据解析、去重机制和数据存储等完整流程。它适合需要高效、大规模采集数据的场景，比如电商商品信息采集、舆情监控和搜索引擎数据抓取。

主要作用

• 大规模网页抓取：能够高效发送并处理上千个请求，适合批量采集数据。
• 数据解析与抽取：通过 XPath、CSS 选择器或正则表达式精确提取网页元素。
• 请求调度与去重：框架内置调度器，可避免重复抓取，提高效率。
• 数据存储：采集的数据可直接导出为 JSON、CSV、XML，或写入数据库。
• 中间件扩展：支持代理池、请求头伪装、Cookies 管理等反爬措施。

特点

• 框架完整：内置请求调度、数据提取、存储、日志等功能。
• 高效并发：基于 Twisted 异步网络框架，抓取速度快，适合大规模数据采集。
• 可扩展性强：支持自定义中间件和管道，可以灵活应对不同网站的反爬机制。
• 社区活跃：作为最流行的 Python 爬虫框架之一，资料丰富，插件生态完善。

优点

• 高性能：异步并发机制保证了在处理成千上万网页时依然高效。
• 一站式解决方案：无需额外整合请求库或存储库，框架自带常用功能。
• 灵活可定制：可根据项目需求定制爬虫逻辑、代理策略、数据清洗和存储。
• 企业级应用适配：非常适合需要长期稳定运行的大型爬虫项目。

缺点

• 学习曲线较陡：相比 BeautifulSoup，Scrapy 的框架化思维和配置更复杂，新手需要一定学习成本。
• 开发周期较长：适合长期项目，不太适合临时性、小规模的数据采集。
• 对动态渲染支持不足：对于 JavaScript 动态加载的网页，仍需借助 Selenium、Playwright 等工具。

定价

Scrapy 完全免费、开源，基于 BSD 协议发布。用户可以自由使用、修改和扩展。Scrapy 背后的公司 Scrapinghub（现称 Zyte） 提供商业化服务，包括 Scrapy Cloud（云端爬虫托管）、Crawlera（智能代理）等，这些属于付费产品，但 Scrapy 框架本身没有使用成本。

3、Octoparse

Octoparse（八爪鱼采集器） 是国内的一款可视化网页数据抓取工具，面向全球市场。与需要编程的 Scrapy、BeautifulSoup 不同，Octoparse 主打零代码操作，用户只需通过“所见即所得”的点击操作，就能建立爬虫任务，适合非技术背景的用户。

它内置了浏览器和抓取引擎，可以模拟人工操作网页，完成数据采集，并支持导出到 Excel、CSV、数据库，甚至直接推送到云端 API。

主要作用

• 可视化建模：通过点击网页元素，生成采集规则，无需写代码。
• 动态网页抓取：内置浏览器能处理 JavaScript 渲染页面、下拉加载、翻页等复杂场景。
• 批量数据采集：可同时运行多个任务，适合大规模数据采集。
• 云端采集：支持把采集任务放到云端服务器运行，减少本地资源占用。
• 自动导出与集成：数据可导出为 Excel、CSV、JSON，也能对接数据库或 API。

特点

• 零代码上手：为没有编程经验的用户设计，操作界面直观。
• 跨平台支持：提供 Windows、Mac 客户端和网页版。
• 反爬机制应对：内置 IP 代理池、验证码识别等功能。
• 任务模板丰富：自带常见网站（如亚马逊、eBay、知乎）的抓取模板。

优点

• 用户友好：拖拽和点击操作即可完成规则设置。
• 功能全面：支持动态渲染、定时任务、代理 IP 等高级功能。
• 适合企业应用：云端采集和 API 对接方便团队协作和自动化。
• 无需开发成本：非技术人员也能快速启动数据采集项目。

缺点

• 学习门槛依然存在：虽然零代码，但复杂规则仍需要时间理解。
• 灵活性不如代码工具：对一些非常规网页结构，配置可能受限。
• 依赖软件生态：与开源框架相比，自由度有限。
• 价格较高：相比免费工具，Octoparse 的付费版本成本较大。

定价

Octoparse 提供免费版和付费版：

• 免费版：功能有限，适合个人测试或小规模抓取。
• 标准版：月费约 $69，支持更多任务数量、云端运行、IP代理。
• 专业版：月费约 $249，面向企业，支持更强大的并发和高级功能。
• 定制化服务：针对大企业提供专属方案。

4、ParseHub

ParseHub 是一款面向全球用户的可视化网页抓取工具，专注于零代码抓取和自动化数据采集。用户无需编程即可通过点击和选择网页元素来生成抓取规则，ParseHub 会自动分析网页结构，支持处理静态页面和动态渲染页面（包括 JavaScript、AJAX 内容）。

ParseHub 同样提供云端任务运行和 API 输出，适合个人用户、数据分析师和企业进行高效网页数据采集。

主要作用

• 可视化抓取：通过图形界面选择元素、设置翻页、循环和条件逻辑。
• 动态网页支持：可抓取 AJAX、下拉加载、点击触发的内容。
• 多任务运行：本地或云端执行任务，可同时抓取多个网页。
• 数据导出：支持导出为 CSV、Excel、JSON，或通过 API 对接应用。
• 自动化调度：可以设置定时抓取，实现数据定期更新。

特点

• 零代码操作：用户无需编写脚本，通过可视化界面即可完成复杂抓取。
• 跨平台支持：提供 Windows、Mac 及云端服务，无需安装复杂环境。
• 高级数据抽取：支持正则表达式、条件判断、循环和多级导航。
• 云端和本地双模式：任务可在本地运行，也可托管在云端，实现自动化。

优点

• 操作简单：适合没有编程经验的个人和团队使用。
• 功能全面：可处理静态和动态网页，支持复杂抓取逻辑。
• 自动化强：支持定时任务和云端运行，减少人工操作。
• 国际化支持：针对全球网站优化，适合多语言抓取需求。

缺点

• 免费版功能受限：免费版只能抓取少量网页和任务，云端功能有限。
• 复杂逻辑受限：对于一些非常规网页结构或极度动态化页面，灵活性不如 Scrapy。
• 价格较高：付费版针对企业功能强大，但对个人用户成本较高。
• 依赖网络稳定性：云端抓取受网络影响较大，若网页频繁变化可能需要重新配置任务。

定价

ParseHub 也提供免费版和付费版：

• 免费版：支持最多 200 页抓取，有限的云端任务和更新频率。
• 标准版：约 $189/月，支持更多页面抓取、云端任务和 API 输出。
• 专业版：约 $599/月起，适合大规模、定制化抓取和团队协作。

5、Selenium

Selenium 是一个广泛使用的浏览器自动化工具，最初用于 Web 应用的测试，但由于其强大的页面控制能力，也被广泛应用于网页抓取。Selenium 可以通过程序控制浏览器完成页面加载、点击、滚动、表单填写等操作，因此非常适合抓取 JavaScript 动态渲染的网页内容。

Selenium 支持多种浏览器（Chrome、Firefox、Edge、Safari 等）以及多种编程语言（Python、Java、C# 等），开发者可以结合它模拟真实用户行为，实现复杂网页抓取。

主要作用

• 动态网页抓取：处理 AJAX、下拉加载、点击事件等动态生成的数据。
• 浏览器自动化：模拟人工操作，如点击按钮、输入搜索内容、分页操作。
• 数据采集：结合解析库（如 BeautifulSoup 或 lxml）提取所需数据。
• 自动化测试：原本用途之一，可同时进行测试与数据抓取。
• 防反爬对策：模拟真实用户浏览行为，降低被简单反爬机制拦截的概率。

特点

• 浏览器级操作：可真实模拟用户操作，抓取 JS 渲染内容。
• 跨语言和跨平台：支持 Python、Java、C# 等多种语言，兼容 Windows、Mac、Linux。
• 可扩展性强：可与 BeautifulSoup、Pandas、数据库等结合，实现完整的数据采集和存储流程。
• 社区活跃：拥有大量教程、插件和实践案例，适合不同水平开发者。

优点

• 动态抓取能力强：几乎可以抓取任何页面，无论是静态还是 JS 动态渲染。
• 真实浏览器模拟：可以完全模拟人类操作，降低被封或被识别为爬虫的风险。
• 灵活性高：可执行任意操作，包括点击、滚动、拖拽、键盘输入等。
• 开源免费：完全免费使用，并有活跃的社区支持。

缺点

• 抓取速度慢：相比 Requests + BeautifulSoup 或 Scrapy，Selenium 需要启动浏览器，速度较慢。
• 资源消耗大：需要占用较多 CPU 和内存，尤其是大量并发抓取时。
• 部署复杂：需要配置浏览器驱动（如 ChromeDriver），本地部署或服务器运行配置稍复杂。
• 不适合大规模爬虫：除非结合分布式系统，否则超大规模抓取不够高效。

定价

Selenium 也是开源免费软件，基于 Apache 2.0 协议发布。用户可以自由使用、修改和分发，无需支付费用。

6、Playwright

Playwright 是由 Microsoft 开发的一款 现代浏览器自动化框架，类似于 Selenium，但在性能、稳定性和功能上更强大。它不仅支持主流浏览器（Chrome、Firefox、WebKit），还能在无头模式下运行，高效完成网页抓取任务。Playwright 特别适合处理复杂动态网页和 SPA（单页应用），能够应对大量 JavaScript 渲染和异步加载的场景。

Playwright 支持多种编程语言（Python、JavaScript/TypeScript、C#、Java），并提供高级 API，使开发者能够灵活控制浏览器操作、模拟用户行为和抓取数据。

主要作用

• 动态网页抓取：可抓取 JavaScript 渲染、下拉加载、滚动分页等内容。
• 浏览器自动化：模拟点击、输入、拖拽、表单提交等操作。
• 跨浏览器抓取：一次编写代码即可在 Chromium、Firefox、WebKit 三大浏览器运行。
• 数据提取：结合解析库（如 BeautifulSoup、lxml）或 Playwright 内置选择器提取数据。
• 防反爬对策：可模拟真实用户行为，降低被反爬机制识别的风险。

特点

• 跨浏览器支持强：支持 Chromium、Firefox、WebKit，确保抓取效果一致。
• 高性能：相比 Selenium，启动更快、占用资源更少，支持无头模式。
• 自动等待机制：内置智能等待（auto-waiting），无需手动 sleep，提高抓取稳定性。
• 多语言支持：Python、JavaScript/TypeScript、Java、C#，适合不同开发者。
• 丰富 API：支持截图、PDF 导出、网络拦截、模拟地理位置、网络状态等操作。

优点

• 抓取动态网页能力强：适合现代复杂网页和单页应用。
• 性能优越：比 Selenium 更快，占用资源更少。
• 稳定性高：智能等待机制减少因页面加载延迟导致的抓取失败。
• 开源免费：完全免费使用，适合个人和企业项目。
• 灵活性高：支持高级模拟操作，如地理位置、用户行为和网络条件。

缺点

• 学习成本：相比 Selenium，Playwright API 更丰富，需要一定学习时间。
• 依赖开发能力：需编写代码，不适合零代码用户。
• 部署复杂：需要配置浏览器环境和依赖库，本地或服务器部署都需注意兼容性。
• 社区相对较新：虽然发展迅速，但相对于 Selenium，历史文档和插件生态略少。

定价

Playwright 完全免费开源，基于 Apache 2.0 协议发布，可自由使用、修改和分发。

7、Diffbot

Diffbot 是一款基于人工智能和机器学习的网页抓取与结构化数据提取服务，面向企业用户。与传统爬虫不同，Diffbot 不依赖固定的抓取规则，而是通过 AI 自动理解网页结构，将网页内容（如文章、产品、评论等）转化为结构化数据。

Diffbot 提供 API 接口，开发者无需自己写复杂爬虫，就能获取干净、结构化的数据，非常适合大规模数据采集、竞争分析、商业智能和数据驱动决策。

主要作用

• 结构化数据提取：自动识别网页内容类型（文章、产品、讨论、列表等），生成结构化 JSON。
• 知识图谱构建：可以抓取大量网页并建立企业或行业知识图谱。
• 大规模数据采集：无需手动解析 HTML，即可批量获取高质量数据。
• API 数据服务：通过 REST API 获取实时数据，适合与 BI 系统、数据库或分析工具对接。
• 自动识别网页结构变化：AI 模型能应对网页结构变动，减少抓取规则维护成本。

特点

• AI 自动解析：不依赖手写 XPath 或 CSS 选择器，智能识别网页内容。
• 实时 API：通过 Diffbot API 即可快速获取最新数据，无需部署本地爬虫。
• 支持多种内容类型：文章、产品、讨论、评论、列表等，几乎覆盖所有网页信息。
• 高稳定性：企业级服务，适合长期、稳定的数据抓取任务。
• 兼容性强：支持 JSON、CSV 等多种数据输出格式。

优点

• 无需写代码：通过 API 获取结构化数据，减少开发成本。
• 自动适应网页变化：AI 模型自动处理网页结构变化，降低维护难度。
• 数据质量高：提取结果清晰、准确，无需再进行额外清洗。
• 企业级稳定性：适合长期项目和大规模数据采集。

缺点

• 价格昂贵：针对企业用户，按 API 调用次数计费，对个人和小型团队不够友好。
• 灵活性有限：不适合需要自定义逻辑或复杂操作的抓取场景。
• 依赖网络和服务稳定性：需连接 Diffbot 云端，网络或服务中断会影响抓取。
• 学习曲线：虽然无需写爬虫代码，但仍需理解 API 调用和数据结构。

定价

Diffbot 为商业化 SaaS 服务，提供多种订阅计划：

• 免费计划：每月 10,000 Credits。
• 启动计划：$299/月，每月 250,000 Credits。
• 高级计划：$899/月，每月 1,000,000 Credits。
• 企业计划：定制价格和信用额度，支持 100 个以上活跃爬虫任务，并提供专属客户经理和高级支持。

8、WebHarvy

WebHarvy 是一款面向非技术用户的可视化网页抓取工具，由印度开发团队推出。它无需编程，通过图形界面即可轻松抓取网页数据。WebHarvy 内置浏览器和自动识别技术，可以快速提取网页中的文本、图像、URL、表格等信息，并支持导出为多种格式，如 Excel、CSV、XML 或数据库。

主要作用

• 可视化抓取：通过点击选择网页元素，自动生成抓取规则，无需编写代码。
• 自动识别数据模式：内置智能模式识别，能自动发现列表、表格和分页结构。
• 动态网页支持：可抓取 AJAX 或 JavaScript 渲染的网页内容。
• 批量抓取与导出：支持多任务并行抓取，数据可导出为 Excel、CSV、XML 或数据库。
• 定时任务：可设置定时抓取，实现数据定期更新。

特点

• 零代码操作：用户通过可视化界面即可完成抓取配置。
• 智能数据识别：自动识别网页中的重复数据模式和分页内容。
• 批量任务支持：可以同时运行多个抓取任务，提高效率。
• 多格式导出：支持 Excel、CSV、XML、SQL 数据库等多种导出方式。

优点

• 操作简单：无需编程，适合非技术人员。
• 数据提取灵活：支持文本、图片、URL、表格等多种类型。
• 自动化高：支持分页抓取、定时任务和批量操作。
• 节省开发成本：快速建立抓取任务，减少维护工作。

缺点

• 功能受限：对于极其复杂的动态网页或需要自定义逻辑的抓取场景，灵活性有限。
• 速度相对一般：相比 Scrapy 或 Playwright，高速并发抓取能力较弱。
• 商业化软件：需要付费才能解锁全部功能。
• 对开发者不友好：缺少代码接口，不适合想完全定制化抓取逻辑的技术用户。

定价

WebHarvy 提供一次性付费授权，无需续订，也提供企业定制方案：

• 单用户授权：约 $129，一次性购买，适合个人用户，包含 1 年免费更新和技术支持，终身使用授权。
• 多用户授权（2~4 User License）：约 $219~$359，可覆盖 2~4 台电脑，包含 1 年免费更新和技术支持，终身使用授权。
• 企业授权（Site License）：约 $699，可用于公司或组织的无限用户和电脑，包含 1 年免费更新和技术支持，终身使用授权。

在认识了这些网页抓取工具后，真正考验采集效率的，是方法与策略。光有工具还不够，如果不懂得如何科学规划抓取流程、管理访问频率、处理动态网页或应对反爬机制，抓取的数据可能不完整甚至被封号。

要想高效采集网页数据，需要从多个方面入手。接下来，我们将分享 3 大最佳实践，帮助你在提升效率的同时，保证数据采集的稳定性和安全性。

如何高效采集网页数据？

1、合理选择抓取方式

不同网站的数据加载机制差异很大，如果使用错误的方法，不仅抓取效率低，还可能获取不到完整数据，甚至增加被封的风险。

静态抓取

静态抓取是指直接发送 HTTP 请求，获取网页的源代码，然后通过解析 HTML 提取所需信息。其特点包括：

• 高效率：无需加载页面中的 JavaScript 或其他动态内容，速度快，适合批量采集。
• 易于实现：常用工具包括 BeautifulSoup 等，只需解析源代码即可提取数据。
• 适用场景：新闻网站、博客、论坛帖子、商品列表页等静态内容丰富的网页。

例如，你想抓取一个新闻网站的文章标题、发布时间和作者信息，只要网页内容直接写在 HTML 中，使用静态抓取即可轻松获取，而且处理速度快，占用资源少。

动态抓取

随着现代网站越来越多使用 JavaScript 动态渲染内容，静态抓取往往无法获取完整数据。这时，就需要动态抓取技术：

• 原理：通过模拟真实浏览器环境，加载网页的 JavaScript 和异步请求，获取完整渲染后的 DOM。
• 常用工具：Selenium、Playwright、Puppeteer 等，可以模拟点击、滚动、下拉分页等用户行为。
• 适用场景：电商平台商品详情页、社交媒体动态、单页应用（SPA）、需要登录才能访问的数据。

例如，在抓取电商平台的商品价格和库存信息时，页面通常通过 Ajax 请求动态加载，如果直接请求源代码，你可能只能拿到空白模板。此时，Selenium 或 Playwright 可以完整渲染页面，确保数据获取准确。

2、使用代理 IP 与 IP 轮换

在网页抓取过程中，IP 是访问网站的“身份标识”。许多网站会限制单一 IP 的访问频率，尤其是针对频繁请求的数据抓取，如果不加控制，很容易触发风控规则，导致 IP 被封，抓取任务中断。为了保证数据采集的稳定性和高效性，合理使用代理 IP 与轮换策略非常关键。

使用代理 IP

代理 IP 可以帮助你隐藏真实 IP，模拟来自不同地区或不同用户的访问。常见的代理类型包括：

• 住宅 IP：由真实用户提供的 IP，通常更不容易被网站识别为爬虫。
• 高匿名代理：隐藏真实 IP，网站无法检测到请求来源，适合需要高安全性的抓取场景。

通过代理访问，可以有效降低单一 IP 被封的风险，同时在抓取区域限制内容时（例如仅允许特定国家访问），代理 IP 也能解决地理限制问题。

建立动态代理池

为了应对大量请求，可以建立动态代理池：

• 定期轮换 IP：每隔一定请求数量或时间，就切换新的 IP，分散访问压力。
• 智能选择：根据抓取任务类型，优先选择响应速度快、稳定性高的代理。
• 避免重复使用同一 IP：连续使用同一 IP 可能触发风控机制或验证码。

动态代理池可以显著降低被封 IP 的概率，保证长时间抓取任务的连续性和效率。

结合抓取工具自动切换

现代抓取工具（如 Scrapy、Octoparse 等）通常支持代理自动切换功能：

• 每次请求可随机选择代理 IP，模拟多用户访问行为。
• 可设置重试机制，当某个代理请求失败时自动切换到其他代理。
• 与定时任务或分布式抓取结合使用，进一步提升抓取效率。

3、模拟真实用户环境

在现代网站防护机制中，IP 并不是唯一的检测手段。许多网站会通过浏览器指纹来识别访问者，包括操作系统类型、浏览器版本、时区、字体、WebGL 渲染信息、Cookies、LocalStorage 等数据。即使更换了代理 IP，如果多个请求的浏览器指纹高度相似，仍然可能被网站识别为爬虫或异常行为，从而触发封禁或验证码。

指纹浏览器的核心作用

指纹浏览器如 AdsPower 就专门用于模拟真实用户环境，它能够为每个抓取任务生成独立的浏览器环境，从而避免多账号、多任务之间的指纹关联。例如，你需要从电商平台抓取商品信息，如果只用爬虫工具，频繁请求可能很快触发风控；使用指纹浏览器后，每个抓取任务都像是不同的真实用户访问，即便频繁访问，也不容易被封号或限制。

AdsPower 的主要优势包括：

• 独立环境生成：每个任务拥有唯一的操作系统、浏览器指纹、Cookies 和插件配置。不同任务之间完全隔离，降低被检测的概率。
• 结合代理 IP 使用：与动态代理池结合，每次请求不仅有不同的 IP，还拥有独特的指纹信息。
• 自动化与批量管理：提供 API 接口，可以与 Selenium、Playwright、Octoparse 等爬虫工具无缝对接。支持批量创建、管理和切换指纹环境，适合大规模数据抓取任务。

除此之外， AdsPower RPA 集成「2Captcha」，实现了“自动人机验证”，轻松帮助用户破解验证码。

通过指纹浏览器，抓取工具与代理 IP 相结合，能够在保证数据完整性的同时，大幅降低被识别为爬虫的风险，使网页数据采集既高效又安全。

结语

在 2025 年，网页抓取依旧是数据驱动业务的重要手段。

• 如果你是开发者，可以选择 Scrapy、BeautifulSoup 等。
• 如果你是非技术人员，可以考虑 Octoparse、ParseHub、WebHarvy。
• 企业级需求则推荐 Diffbot。

同时，在面对反爬机制时，抓取方式、、代理IP、指纹浏览器是实现高效采集的三大关键。尤其是指纹浏览器，能帮助你在账号隔离、防封方面获得巨大优势，是大规模网页抓取项目的效率工具。

借助本文推荐的工具与方法，相信你能够更稳定、更高效地采集所需的网页数据。