网络爬虫是一种用于从互联网上的网页中提取数据的工具或代码。互联网数据价值不可估量，应用场景十分广泛，网络爬虫对于互联网数据的抓取发挥着重要作用。因此，从技术角度看，爬虫推动了大数据的发展。
爬虫的工作流程非常简单，无非就是三个步骤：
模拟人类浏览网站的行为。输入目标URL后，它向服务器发送一个请求，并在HTML文件中获取信息。
有了HTML源代码，机器人就能够到达目标数据所在的节点，并按照抓取代码中的命令解析数据。
清洗抓取的数据，转换数据结构，并保存到数据库。
但在实际互联网环境下，无处不存在着道高一尺魔高一丈的博弈。因此并没有完美的爬虫工具，只能说尽量选择比较灵活、易于扩展的库，根据实际需要进行配置或开发。
在各种网络爬虫工具中，开源网络爬虫具备高灵活性、可扩展性，也更受技术人员的青睐。甚至有些爬虫项目能够实现无代码或低代码。
以下分别是在Python、Java、Go、JavaScript等开发语言领域比较优秀的开源网络爬虫库。
Python：Scrapy、PySpider、Mechanical Soup、AutoCrawler
java：WebMagic、Crawler4j、WebCollector、Nutch、Heritrix、Web_harvest、StormCrawler
Golang：Crawlab、ferret、Hakrawler、Crawlergo、Geziyor、Gospider、Gocrawl、fetchbot
JavaScript：Node-crawler、EasySpider
01
Scrapy
开发语言: Python
GitHub（49.3K）：
https://github.com/scrapy/scrapy
Scrapy是Python中最受欢迎的开源Web爬虫和协作Web抓取工具。有助于从网站中有效地提取数据，根据需要处理数据，并以一定数据格式（JSON，XML和CSV）保存。
优点：
快速且强大
易于使用，有详细的文档
无需修改内核即可增加新功能
健康的社区和丰富的资源
支持在云环境中运行
02
PySpider
开发语言: Python
GitHub（16.1K）： https://github.com/binux/pyspider
PySpider是一个强大的Python网络爬虫系统。采用分布式系统架构，提供易于使用的Web UI，提供了调度器、提取器和处理器等诸多组件。它支持MongoDB、MySQL等数据库。
优点：
强大的WebUI，包含脚本编辑器、任务监视器、项目管理器和结果查看器
支持使用RabbitMQ、Beanstalk、Redis和Kombu作为消息队列
分布式架构
03
Mechanical Soup
开发语言：Python
GitHub（4.5K）：
https://github.com/MechanicalSoup/MechanicalSoup
Mechanical Soup是一个Python库，旨在模拟人类在使用浏览器时与网站的交互。它基于Python的Requests（用于HTTP会话）和BeautifulSoup（用于文档导航）构建。可自动存储和发送cookie，遵循重定向，遵循链接，并提交表单。
优点：
模拟人类行为的能力