我要先说一个有点大胆，但我很有把握的判断。
这篇文章会改变你评估和理解 No-Code Scraping 工具的方式。原因很简单：
AI 已经改变了我们对 No-Code Scraping 的认知，但很多人还在用旧标准做判断。玩法变了，规则也该变。
我们直接进入正题。
📌 赶时间先看总结
这篇文章不再把 No-Code Scraping 工具和写代码做比较，而是用新的、以用户体验为中心的标准来排名。如果你赶时间，先看这个总结：
问题： 大多数 No-Code Scraping 工具对比文章仍在用过时标准，把工具和写代码相比，而不是评估它们是否真的好用。
为什么这是问题： 当你搜索 No-Code 工具时，你想要的是像煮鸡蛋一样简单的东西，而不是一个只是“比 Python 简单”的工具。
解决方法： 用新的评估标准：真正的易用性（3 步完成）、实用性（到底能做什么）和价格（个人与小团队是否负担得起）。
你会学到什么： 如何用正确标准评估 No-Code Scraping 工具、2025 年前 5 款工具的详细评测，以及哪款最适合你的需求。
排名：
- Datablist - 最适合非技术用户的综合选择
- Octoparse - Click-and-point 模式的先行者
- Outscraper - 入门成本最低
- Apify - 最适合懂技术、想要更多选择的用户
- Browse AI - 最适合监控网站变化
本文内容概览
5 款最佳 No-Code 爬虫工具速览
| 工具 | 最适合 | 易用性 | 能力 | 价格 | 核心亮点 |
|---|---|---|---|---|---|
| Datablist | 用自然语言爬取、完整生态、灵活工作流 | ●●●●● | ●●●●● | $25/mo | "Scrape this and get me emails" 真的能跑通 |
| Outscraper | Google Maps、Yellow Pages、最低预算 | ●●●● | ●● | $10 | $10 入门，无长期承诺 |
| Octoparse | 可视化界面、桌面应用、教程丰富 | ●●● | ●●●● | $83/mo | 最佳 click-and-point 界面 |
| Apify | 选择多、技术灵活、几乎覆盖任何网站 | ●● | ●●●● | $49/mo | 1000+ 预构建 actors |
| Browse AI | 网站监控、价格追踪、提醒 | ●●● | ●●● | $49/mo | 实时变化检测 |
🏆 最终赢家
对大多数人来说： Datablist 胜出，因为它是真正接近 No-Code 的工具：支持自然语言、可处理任意网站，并且在 $25/mo 的价格点上包含 60+ 个 Lead Gen 工具。
Buyer Guide：重新定义“最佳工具”的选择标准
我们先从我认为最重要的一部分开始。之所以说它最重要，是因为它会告诉你：No-Code 工具真正该达到什么标准。
如果你已经有自己的选择标准，可以直接跳到工具对比。否则，先想一想：你在网上看到的大多数“最佳 No-Code Scraping 工具”文章，其实已经不太相关，也跟不上现在的工具发展。
根本问题在这里：
↳ 很长一段时间里，我们把“易用”定义错了（这对 No-Code 爬虫尤其关键）
↳↳ 易用性不该再拿来和写代码比较，而应该和煮鸡蛋、系鞋带这种日常动作比较
↳↳↳ 当你搜索 No-Code Scraping 工具时，你要的不是“比 Python 简单”
↳↳↳↳ 你要的是完全不需要技术背景的工具。
↳↳↳↳↳ AI Scraping 正是通过自然语言爬取来实现这一点。
当然，实用性和价格也同样重要。它们共同决定了哪款工具才是 2025 年真正值得选择的 No-Code Scraping 工具。
易用性：煮鸡蛋标准
大多数时候，易用性都被拿来和写代码比较。对非技术用户来说，这并不合理。所以这篇文章会换一种方式：我会把易用性和煮鸡蛋比较。
煮鸡蛋是世界上最简单的事情之一：
- 把鸡蛋放进水里
- 根据想要的熟度等待 X 分钟
- 把鸡蛋取出来煮鸡蛋只需要 3 步。
这就是新的易用性标准：3 步。 超过 3 步，就要扣分。
是否真正 No-Code？
易用性的第二部分，是你是否必须先学一个新的技术概念才能使用它。
真正的 No-Code 意味着：
- 不需要懂 HTML、CSS 或 JavaScript
- 不需要学习 DOM 结构或 selectors
- 不需要先看几个小时教程才能开始
- 不需要理解技术黑话
如果一个 No-Code Scraping 工具要求你理解网站结构、点击 HTML 元素，或者配置 CSS selectors，它就不是真正的 No-Code。 它只是把代码包了一层更好看的界面。
实用性：它到底能帮你做什么？
工具的实用性很好定义：你能用它做什么？
我们会根据用户选择 Scraping 工具时最常见的需求来评估：
- 爬取复杂网站
- 获取大量数据
- 自动化重复任务
高级爬取能力
这个工具能处理吗？
- 依赖 JavaScript 动态加载内容的网站？
- 跨多页的分页结果？
- 复杂导航和多步骤流程？
JavaScript 渲染是现代 Web Scraping 最大的技术挑战之一，因为超过 70% 的现代网站依赖 JavaScript 动态加载内容。能处理的网站越复杂，工具越有价值。
集成与生态
没人会为了好玩去爬数据。 你爬数据，是为了用它增长业务。因此，你应该能直接使用工具拿到的数据，而不是在 10 个平台之间来回切换。
基于这个标准，最好的 No-Code Scraping 工具通常具备：
- 面向不同用例的多种 scrapers
- 与工作流中其他工具的集成
- 数据 enrichments 能力（找 email、手机号等）
一个只把原始数据导出成 CSV 然后让你自己处理的 scraper，远不如一个完整数据生态中的 scraper 有用。
定时自动化
你不会想每天从零开始设置同一个任务。
好的 No-Code scrapers 应该支持：
- 定时自动运行 scraping tasks
- 监控网站变化
- 把多个 actions 串成工作流
价格：为真实用户优化，而不是为大企业预算优化
如果价格只适合企业采购预算，而不适合个人用户和小团队，再好的 No-Code Scraping 工具也没意义。
我们会从这几个角度评估价格：
- 起步价（能不能用较低成本测试？）
- 透明度（费用清楚，还是隐藏很多？）
- 灵活性（按需付费，还是被锁进昂贵套餐？）
- 价值（同样的钱，你到底得到了什么？）
如果一个工具要求你“contact sales”，或者起价就是 $500/month，那它并不是为大多数需要爬数据的人设计的。
接下来，我们逐个深入看看这些工具在新标准下表现如何。
Datablist：非技术用户的综合首选
Datablist 不是典型的 scraping 工具。准确说，它甚至不是一个以 scraping 为主的工具。
Datablist 是一个用于自动化 Lead Generation 工作流的平台，帮助用户通过 60 多个不同工具 来查找、清洗和 enrich 数据，包括 AI Agents、Email Finders、AI processors、Technology enrichments 等。
此外，Datablist 还支持你构建按计划或按需运行的自动化工作流。 下面是 Datablist 用户常用的一些实际场景：
- 构建 Lead Lists
- 用 AI 个性化 emails
- 清洗并去重 CRM
- 一次从 19 个招聘网站爬取 job postings
- 在不影响账号安全的情况下爬取 LinkedIn Sales Navigator 搜索结果
Datablist 的不同之处在于：它从一开始就是为了彻底消除技术摩擦而设计的。 它不要求你理解网站结构，也不让你点击 HTML 元素，而是使用能理解自然语言指令的 AI。
📘 Datablist 总结
最适合： 想要真正 No-Code Scraping 的非技术用户，同时需要完整的 Lead Generation 生态，包括 data enrichment、cleaning、deduplication 和 automation。
核心优势
- 使用自然语言的 AI-powered scraping，不需要技术知识
- 一个平台内集成 60+ 个 Lead Generation 工具
- 支持响应快、沟通直接
价格： $25/month 起，每月包含 5,000 个免费 credits
易用性： ⭐⭐⭐⭐ (4/5) - 如果不计算注册流程，Datablist 在模板化用例中符合 3 步标准。对用户自定义用例来说，通常是 4 步。
实用性： ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) - 可爬取无需登录的网站，并包含 60+ 其他工具
价格： ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) - 价格最友好，credit 系统灵活
易用性：Datablist 的得分
Datablist 符合 3 步标准：
- 选择 AI Agent 和预构建模板
- 设置限制并选择输出字段
- 运行 scraper
不需要技术知识。不需要懂 HTML 或 CSS。不需要点击网页元素。
表格界面，上手就熟悉
Datablist 使用大家熟悉的 spreadsheet 界面。用过 Excel 或 Google Sheets 的人，基本可以马上理解。界面本身没有学习成本。
AI Scrapers 只需要自然语言指令
这就是它真正简单的原因。 你不需要配置 selectors，也不需要点击元素，只要告诉 AI 你想要什么："Go to this website and extract the company name, address, and email"
就这样。 AI 会自己判断如何浏览网站并提取数据。
大量开箱即用模板，也支持配置
针对常见用例，Datablist 提供预构建模板：
- 从 Yellow Pages 爬取 businesses
- 从 Zillow 爬取 properties
- 从 Airbnb 爬取 properties
- 从 Shopify stores 爬取 products
- 批量爬取网站上的 case studies
但和其他基于模板的工具不同，如果你需要不同的数据点，可以用自然语言自定义这些模板。
实用性：Datablist 能做什么
3 个 AI Agents，适合不同任务
Datablist 提供多个针对不同场景优化的 AI agents。我们有 2 个 agents 帮你获取数据，还有 1 个 agent 帮你调研、查找、提取，甚至回答问题。
- AI Scraping Agent: 适合深度爬取单个网站
- **AI Research Agent:** 可以搜索多个来源，并在列表上规模化运行 AI search
- AI Agent - Run on Collection Items: 用于在其他 collections 中的 items 上做数据获取和信息调研
可爬取任意网站
只要网站不在登录墙后面，Datablist 的 AI agents 都可以处理：
- JavaScript-heavy sites（通过 "Render HTML" 选项）
- 分页目录
- 复杂导航结构
- 电商目录
- Directory listings
Data Enrichment、Cleaning 和高级 Deduplication
除了 scraping，Datablist 还提供 60 多个不同工具：
- Waterfall Email Finders: 查找已验证 email 地址
- Mobile Phone Number Enrichments: 获取直拨手机号
- LinkedIn Scraper: 从 LinkedIn profiles 提取数据
- Sales Navigator Scraper: 安全爬取 Sales Navigator
- AI Processors: 用 AI 转换和清洗数据
- Deduplication Tools: 智能去重
- Technology Enrichments: 查找公司使用的 tech stack
这意味着你可以在同一个平台里完成：爬取列表、补充 emails 和 phone numbers、清洗数据，并准备好用于 outbound。
Datablist’s enrichments
定时自动化
Datablist 允许你构建自动化工作流，按计划或按需运行。你可以把多个 actions 串联起来：
- 每天爬取一个 directory
- 为新增记录查找 websites
- 用 company data 做 enrichment
- 导出到 CRM
价格：透明且灵活
起步价： $25/month
你会得到：
- 每月包含 5,000 个免费 credits
- 可访问平台内全部 60+ 工具
- 支持灵活购买额外 credits（不需要升级整个套餐）
- 没有强行 follow-up 的销售流程
Credit 系统：
- 按使用量计费
- 只为成功操作付费
- 成本随复杂度变化（directories 比 JavaScript-heavy sites 更便宜）
- 示例：爬取 700 条 Zillow properties 大约消耗 1,000-1,500 credits
为什么这种价格模式合理
和那些强制你购买高价月度套餐的竞争对手不同，Datablist 的灵活 credit 系统意味着：
- 你可以从小规模开始，充分测试
- credits 用完了？可以一次性加购，而不是升级套餐
- 不需要长期合同或承诺
Octoparse：Click-and-point 模式的先行者
Octoparse 是可视化 Web Scraping 的早期代表之一。它是一个 click-and-point 工具，从“不写代码”的角度看确实是 no-code。 但如果想用得好，你仍然需要理解网站结构。
📘 Octoparse 总结
最适合： 熟悉可视化界面，并愿意花时间学习网站结构的用户
核心优势： 成熟的 point-and-click 界面，文档不错，教程很多
价格： $83/month 起
易用性： ⭐⭐⭐ (3/5) - 需要理解网站结构
实用性： ⭐⭐⭐⭐ (4/5) - 能处理大多数网站，但网站结构变化时容易失效
价格： ⭐⭐ (2/5) - 对个人用户和小团队来说偏贵
易用性：学习曲线不低
Octoparse 不符合 3 步标准。 典型流程包括：
- 下载并安装桌面应用
- 打开你想爬取的网站
- 点击页面元素，告诉 Octoparse 要提取什么
- 配置分页和导航
- 测试并调试 scraper
- 运行提取任务
隐藏的复杂度
虽然你不需要写代码，但你仍然在做这些事：
- 学习如何识别正确的 HTML 元素
- 理解分页在不同网站上的差异
- 当选错数据时排查问题
- 看教程来理解最佳实践
最大问题： 一旦网站更新结构，你往往需要从头重新配置。这意味着重新看教程、重新搭建 scraper。
没有 Web App
你必须把 Octoparse 下载并安装到电脑上。它没有基于浏览器的选项，这让上手过程增加了额外摩擦。
实用性：Octoparse 能做什么
能处理大多数网站
Octoparse 可以爬取：
- 静态 HTML 网站
- JavaScript-heavy pages（内置浏览器渲染）
- 分页目录
- 使用 AJAX 加载的网站
生态有限
Octoparse 主要专注于 scraping。如果你需要 data enrichment 或查找联系人信息，就需要先导出数据，再使用其他工具。
Cloud-Based Automation
更高阶套餐包含 cloud scraping，可以让你在电脑不开机的情况下定时运行 scraping tasks。
价格：偏高端定位
起步价： $83/month（按年计费）
你会得到：
- 桌面应用
- 每月有限数量的 tasks 和 pages
- 基础 automation 功能
- Cloud scraping 仅在更高套餐中提供
为什么这个价格是门槛
$83/month 对很多只是偶尔需要爬取数据的个人用户和小团队来说，已经超出预算。对重度用户来说它有价值，但入门门槛很高。
Outscraper：预算友好的模板型工具
Outscraper 是一个基于模板的 scraping service，重点从 Google Maps、Yellow Pages、社交媒体网站等热门目录和平台提取数据（他们也提供 API）。
📘 Outscraper 总结
最适合： 只需要从受支持目录爬取数据，并且想要最低成本方案的用户
核心优势： 起步价很低，针对热门目录有预构建模板
价格： $10 起，一次性购买 credits
易用性： ⭐⭐⭐⭐ (4/5) - 如果你的用例匹配模板，确实简单
实用性： ⭐⭐ (2/5) - 仅限预构建模板（以及 API）
价格： ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) - 入门成本最低
易用性：简单，但限制明显
当你的用例匹配模板时，Outscraper 符合 3 步标准：
- 选择你想爬取目录对应的模板
- 输入搜索参数
- 运行 scraper
但这种简单性有一个很大的限制。
只能使用它们的模板爬取
Outscraper 不支持 custom scraping。如果它没有为你需要的网站提供预构建模板，你就没法用它。你无法爬取：
- 竞争对手的网站
- 行业特定的小众 directory
- 任何自定义网站
这会严重限制工具的实用性。
实用性：仅限受支持网站
特定目录表现强
Outscraper 在这些场景有不错模板：
- Google Maps business listings
- Yellow Pages
- Trustpilot reviews
- Google Search results
- Social media profiles（有限）
没有自定义能力和灵活性
由于你被锁定在预构建模板中，你不能：
- 请求不同的数据字段
- 修改提取逻辑
- 爬取 catalog 之外的网站
没有生态
Outscraper 本质上只是一个 scraping service。如果你需要 enrichment 或查找已验证联系人信息，就需要导出后使用其他工具。
价格：最低入门成本
起步价： $10 一次性购买 credits
你会得到：
- Pay-as-you-go credit 系统
- 可访问全部预构建模板
- 无月度承诺
为什么这个价格适合部分用户
如果你的需求只是偶尔爬取 Google Maps 或 Yellow Pages，Outscraper 的性价比很高。低入门门槛也让测试变得容易。
但模板限定的模式意味着，多数用户最终仍会需要更灵活的方案。
Apify：适合技术型用户的 Scraping Marketplace
Apify 是一个由预构建 "actors"（独立 scraping scripts）组成的 marketplace，面向特定网站和用例。你可以把它理解成 Web Scraping 领域的 Android 应用商店。
📘 Apify 总结
最适合： 懂技术、想要更多选择，并且不介意调整配置的用户
核心优势： Marketplace 很大，几乎能找到你能想到的任何网站对应的 actor
价格： 有免费套餐，付费套餐 $49/month 起
易用性： ⭐⭐ (2/5) - 体验高度取决于具体 actor
实用性： ⭐⭐⭐⭐ (4/5) - 覆盖面很强，但质量不稳定
价格： ⭐⭐⭐ (3/5) - 可能便宜，也可能因用量变贵
易用性：体验不稳定
Apify 不符合 3 步标准。 体验差异非常大：
对于简单 Actors：
- 找到你需要的 actor
- 输入 URL 或搜索参数
- 运行 actor
对于复杂 Actors：
- 找到你需要的 actor
- 阅读文档，理解配置选项
- 配置多个输入参数
- 理解 proxy 设置和 anti-bot 机制
- 运行 actor，并希望它能正常工作
- 失败后调试
核心问题
大多数 actors 并不是 Apify 官方构建或维护的，而是由社区成员创建。这意味着：
- 质量差异很大
- 文档可能很少或已经过时
- 网站变化后 actors 可能失效
- 支持取决于创建者是否有空
实用性：选择范围无可匹敌
几乎什么都有对应 Actor
Apify 的 marketplace 包含这些 actors：
- Social media scraping（Instagram、Twitter、Facebook、LinkedIn）
- E-commerce platforms（Amazon、eBay、Shopify）
- Search engines（Google、Bing）
- Travel sites（Booking.com、Airbnb、TripAdvisor）
- Business directories
- News sites
- ……以及更多
如果你想爬取某个网站，大概率能找到对应 actor。
Custom Actor Development
对高级用户来说，Apify 允许你用 JavaScript 构建自己的 actors。这提供了最大灵活性，但也基本违背了 No-Code 工具的初衷。
生态有限
和 Octoparse、Outscraper 一样，Apify 主要专注于 scraping。要真正使用数据，通常还需要其他工具，不过它可以连接 Zapier、Make 等平台。
价格：成本波动较大
起步价： 有免费套餐，付费套餐 $49/month 起
你会得到：
- 访问 actor marketplace
- Credit-based system
- Cloud-based execution
- Scheduling 和 automation
为什么价格可能不好估算
Apify 的价格高度取决于：
- 你使用哪些 actors（有些更贵）
- 你爬取多少数据
- 是否需要 proxies
对数据量大的 scraping tasks 来说，成本可能很快上升。免费套餐适合测试，但严肃使用通常需要付费套餐。
Browse AI：网站监控与简单爬取
Browse AI 将自己定位为一款易用 scraper，重点是持续监控网站变化。它采用类似 Octoparse 的 point-and-click 界面，但流程基于浏览器。
📘 Browse AI 总结
最适合： 需要监控网站变化，以及执行简单 scraping tasks 的用户
核心优势： 适合跟踪价格变化、库存更新和内容变化
价格： 有免费套餐，付费套餐 $49/month 起
易用性： ⭐⭐⭐ (3/5) - 界面容易上手，但元素选择可能让人烦躁
实用性： ⭐⭐⭐ (3/5) - 最适合监控，复杂爬取能力有限
价格： ⭐⭐⭐ (3/5) - 轻量使用时还算合理
易用性：上手简单，调准很烦
Browse AI 部分符合 3 步标准：
- 安装浏览器扩展
- 点击你想提取的元素
- 保存并运行 robot
但元素选择存在明显问题。
元素选择问题
例如，当你点击一个电话号码时，Browse AI 可能会选中：
- 整个联系人区块，而不只是电话号码
- 包含其他文本的父级 HTML 元素
- 多个数据片段混在一起
这意味着你经常会得到需要手动清洗的混合结果。界面一开始看起来简单，但后面会花时间重新整理数据结构。
实用性：为监控而设计
变化检测表现强
Browse AI 擅长：
- 监控电商网站价格变化
- 跟踪库存或 stock updates
- 检测竞争对手网站内容修改
- 当特定元素变化时发出提醒
不太适合一次性大规模爬取
对于大规模或复杂 scraping tasks，Browse AI 不太适合：
- 元素选择问题会带来数据质量问题
- 扩展到数千个页面会很痛苦
- 没有 data enrichment，但可以和 Make、Zapier 等集成
价格：中档选择
起步价： 有免费套餐，付费套餐 $49/month 起
你会得到：
- 浏览器扩展
- Scheduled monitoring 和 alerts
- Cloud-based robots
- 低阶套餐 credits 有限
价值定位
如果你的主要用例是监控网站变化，Browse AI 的价值不错。但如果你要爬取大型数据集或复杂网站，元素选择问题会让它的价值下降。
总结：哪款工具适合你？
按照新的评估标准看完这五款工具后，结论如下：
最佳综合 No-Code Scraper：Datablist
Datablist 在三个标准上都胜出：
- 易用性： 唯一真正不需要技术知识的 No-Code 方案
- 实用性： 可爬取任意网站，并提供 60+ Lead Gen 与 automation 工具
- 价格： 最实惠，并且 credit 系统基于实际价值灵活计费
如果你符合这些情况，选择 Datablist：
- 你真的想用自然语言完成 No-Code Scraping
- 你需要的不只是 scraping，而是完整的 Lead Generation 生态
- 你希望预算花得最值
最佳桌面端选择：Octoparse
如果你不介意学习曲线，Octoparse 是一个稳妥选择。
如果你符合这些情况，选择 Octoparse：
- 你愿意花时间学习网站结构
- 你需要基于桌面端、功能较强的 scraping
- 预算不是主要问题
最佳预算选择：Outscraper
Outscraper 对特定目录来说性价比很高。
如果你符合这些情况，选择 Outscraper：
- 你只需要爬取 Google Maps、Yellow Pages 或其他受支持目录
- 你想要绝对最低成本
- 你不需要 custom scraping 能力
最佳多样性选择：Apify
Apify marketplace 的覆盖广度很难被超过。
如果你符合这些情况，选择 Apify：
- 你懂技术，也能接受配置工作
- 你需要爬取一个非常具体的网站，并且已经有对应 actor
- 你不介意处理质量和文档差异
最佳监控工具：Browse AI
Browse AI 是为变化检测而设计的。
如果你符合这些情况，选择 Browse AI：
- 你的主要目标是监控网站变化
- 你需要价格追踪或库存提醒
- 你不需要大规模数据提取
结论：No-Code Scraping 的标准该提高了
自从 AI 被广泛采用后，No-Code Scraping 行业已经发生了很多变化。对最佳 No-Code Scrapers 的比较参数和评估标准，也应该跟着改变。
旧的评估方式，是把工具和写代码相比。 但这不是用户真正想要的。当你搜索 No-Code 方案时，你要的是像系鞋带或煮鸡蛋一样简单的工具，而不是一个只是“比 Python 简单”的工具。
这篇文章提出了新的评估标准：
- 易用性： 是否符合 3 步标准？是否真的不需要技术知识？
- 实用性： 是否能爬取复杂网站？是否提供 enrichment 和 automation？是否有生态？
- 价格： 个人用户和小团队是否负担得起？
基于这些标准，Datablist 是大多数用户的明确赢家。 实际上，它是唯一既兑现真正 No-Code Scraping 承诺，又能以合理价格提供完整 Lead Generation 生态的工具。
No-Code Scraping 工具常见问题
哪款 Scraping 工具最容易上手？
Datablist 是最容易上手的 scraping 工具，因为它不需要任何技术知识。虽然 Datablist 本身并不是以 scraping 为主的工具，但它的 AI Agent 允许你用自然语言描述想要的数据，不需要理解 HTML、CSS 或网站结构。和那些仍然要求你点击元素或配置 selectors 的“no-code”工具不同，Datablist 才是真正省心的选择。
最好的 No-Code Scrapers 有哪些？
2025 年最好的 No-Code Scrapers 是：
- Datablist - 综合最佳，适合用 AI 和自然语言做真正 No-Code Scraping。包含 60+ Lead Generation 工具。$25/month 起。
- Octoparse - 最适合习惯 point-and-click 界面的用户。需要理解网站结构。$83/month 起。
- Outscraper - 最佳预算选择，适合爬取 Google Maps 等受支持目录。仅限预构建模板。$10 起。
- Apify - 多样性最佳，拥有数千个预构建 actors。质量不稳定，需要一定技术理解。$49/month 起。
- Browse AI - 最适合监控网站变化和价格追踪。元素选择可能让人烦躁。$48/month 起。
非技术用户最适合哪些 Scrapers？
在 No-Code Scrapers 中，Datablist 是非技术用户的最佳选择，因为它移除了所有技术要求。你只需要用自然语言描述想要的数据，AI 会处理剩下的事情。不需要理解 HTML、CSS、selectors 或网站架构。
Octoparse 是非技术用户的第二选择，前提是你愿意花时间学习 point-and-click 界面。它不要求写代码，但仍要求理解网站结构，这对真正非技术用户来说可能有挑战。
爬取分页网站用哪款 Scraper 最好？
Datablist 是爬取分页网站的最佳 scraper，因为它的 AI Agent 可以在无需手动配置的情况下自动处理 pagination。你只需要启用 pagination、设置页数，AI 就会自动浏览所有页面。
Octoparse 和 Apify 等工具也能处理 pagination，但需要你手动配置分页逻辑、识别“next page”按钮，并在分页模式变化时排查问题。Datablist 的 AI 会自动适应。