no-code scraping 这个圈子里，其实主要就三种方法，而且选错方法会让你白白浪费大量时间和预算。
我们把 AI scraping、传统 no-code scraping，以及 API-based scraping 放在一起对比，帮你看清它们真正的差异。没有废话，只讲事实：搭建时间、灵活性、价格，以及最适合的使用场景。
读完这篇，你会非常清楚哪一种方法最适合你的需求。
📌 赶时间的人先看这里：总结
这篇文章对比了三种 no-code scraping 方法，帮助你按自己的项目需求做选择。
核心问题： 你的项目应该用哪种 no-code scraping 方法？
对比维度： AI scraping、传统 click-and-point 工具、API-based scrapers 的上手难度、灵活性、价格、适用场景，以及各自更推荐的工具。
快速结论：
- AI scraping 最简单：对非技术用户最友好，也能适配网站变化
- Click-and-point 工具最适合：你需要精细控制、且网站几乎不变的场景
- API-based scraping 性价比最高：但对技术能力有要求
你将学到： 每种方法的工作原理、它们的关键差异、各自什么时候用最划算，以及哪些工具效果最好。
本文内容一览
- AI Scraping：用自然语言“说清楚”就能抓取
- 传统 No-Code Scraping：Click-and-Point 工具
- API Based Scraping：介于技术与 no-code 的折中方案
- 最终结论：到底该选哪一种？
AI Scraping
AI scraping 是目前最新一代的 no-code 数据提取方式。它用 AI 来理解你的目标，并自动判断该怎么从网页里把数据拿出来。
核心理念
AI scraping 工具通常基于大语言模型（LLM）和机器学习，从网站里抽取数据。你只需要用自然语言说明你想要什么数据，技术细节交给 AI 处理。
它有很多叫法（AI no-code scraping、AI data scraping、AI web scraping），但本质都一样：用 AI 工具抓取网页数据，不用写代码，也不用配置复杂 selector。
它和传统方式最大的不同在于：
↳ 传统 scraper 是按你制定的固定规则执行
↳↳ AI scraper 能理解上下文，并适应变化
↳↳↳ 结果就是：维护更少，灵活性更强
AI 不只是去找某个固定的 HTML 元素，它能理解“product price”指的是商品的价格信息，不管网站把价格放在什么结构里。
上手难度
在三种方法里，AI scraping 的搭建最省事。
典型流程：
- 选择你的 AI scraping 工具
- 输入目标网站 URL
- 用自然语言描述你要抓取的数据
- 运行 scraper
**时间成本：**多数网站大约 5 分钟就能搞定[1]。你不需要懂 HTML、CSS selector 或网站结构，AI 会根据你的描述自动判断从哪里取数据。
这里有个视频，演示我如何在 6.04 分钟内用 AI scraping agent 抓取一个电商网站 📺
**你最需要的能力：**表达清晰。只要你能把需求描述清楚，AI scraping 基本几分钟就能跑起来。
你可能会喜欢的 AI scraping 模板
我们经常为用户制作 scraping 模板 ❤️。下面这些你可能用得上：
- How to scrape the YC Startup directory
- How to scrape properties from Zillow
- How to scrape real estate agents from Zillow
- How to scrape properties from AirBnB
- How to scrape businesses from Yellow Pages
- How to scrape an e-commerce shop
- How to scrape case studies from a website
这些模板在 Datablist app 里也能直接用，真的只要点几下就能开始。如果你想让我们帮你做一个专属模板，可以在这里联系：/contact 👈🏽
灵活性
在“灵活性”这点上，AI scraping 基本是碾压其它方案。
当出现以下情况时，AI scraping 往往能自动适配：
↳ 网站改版、布局重做
↳↳ 内容出现在意想不到的位置
↳↳↳ 不同页面用不同的 HTML 结构
传统的 no-code 或代码 scraper 会因为依赖固定 HTML 元素而“断掉”。AI scraper 关注的是“意义”，所以即便页面结构变了也更容易继续工作。这也意味着：AI scraper 一次配置好，稳定性通常更强。
**举个例子：**你要抓取多个电商站点的商品信息。每个站点的 HTML 结构都不一样。用 AI scraping 时，你可以用同一段 prompt，让 AI agent 针对不同网站自动调整。
**局限：**AI scraping 更擅长抓取公开可见的数据。对于复杂登录、强验证流程或登录墙之后的数据，它通常不如定制化 scraper 来得稳。
价格
AI scraping 通常单次操作成本更高，因为它需要算力去理解页面并处理数据。
常见计费方式：
- 订阅制（包含一定 credits）
影响成本的因素：
- JavaScript 很重的网站更贵（需要渲染）
- 翻页、多个步骤的任务会增加成本
- 简单目录页更便宜
**真实场景参考：**抓取某个目录网站里的 1,000 条企业 listing，很多 AI scraping 工具大概会消耗 500–1,000 credits。具体要看页面复杂度和你提取的数据量。
**值不值？**对非技术用户来说，通常非常值。你花钱买的是省时间、几乎零维护，以及最关键的：省心。所以 AI scraping 也可以理解为“无痛 scraping”。
使用场景与最佳实践
AI scraping 最适合用在那些“它的优势能真正发挥价值”的场景里。
最佳使用场景：
- 同时抓取多个结构不同的网站
- 你不想碰技术细节
- 维护时间很贵（人力成本高）
- 目标网站更新频繁
- 需要理解上下文的多类型数据提取
- 不想折腾传统 no-code scraper 或 API
**什么时候 AI scraping 是明智选择：**你要做市场调研，抓取多个竞品网站数据，但这些竞品网站用的建站工具和布局都不一样。AI scraping 可以用同一套 prompt 覆盖大多数情况。
AI scraping 最佳实践：
- prompt 写得清晰、具体，明确字段与规则
- 尽量给例子，准确率会更高[2]
- 先小规模测试，再扩大到大数据量
- 在 prompt 里用分段标签（section labels）组织需求
如果你想更深入，这里有一份很实用的指南：了解 如何写好 AI agent 的 prompt 👈🏽
最推荐的工具
如果你要做 AI scraping，Datablist 对非技术用户来说是非常突出的选择[3]。
为什么 Datablist 好用：
- 真正的自然语言 prompting[4]（不需要技术背景）
- 多个专用 AI agents，针对不同 scraping 任务优化[5]
- 内置生态，包含 60+ lead generation 工具
- 自动处理 JavaScript 渲染与 pagination[6]
- 定价亲民，$25/月起
- 自带 bulk enrichment 能力
**差异点：**Datablist 不只是一个 AI scraper，而是完整的 lead generation 平台：包含 AI scraping，同时还有 email finder、sales navigator scraper 和清洗工具。你可以先 scrape 一份名单，然后立刻 enrichment 联系方式，不用在不同工具之间来回切换。
**Datablist 的核心优势：**你获得的不仅是 AI scraping，还有一套面向 data enrichment、lead list building 等工作流的自动化平台，整体成本通常比很多单一 scraping 工具更低。
📘 AI Scraping 也属于 No-Code Scraping
从定义上说，AI scraping 是 no-code scraping 的一个分支，因为你不需要任何 coding 技能。之所以它更“简单”，是因为你只要用自然语言下指令，而不是理解网页结构。
Traditional No-Code Scraping (Click-and-Point Tools)
Click-and-point scraper 是最早一批“no-code”解决方案：你用鼠标在页面上点选数据，而不是写代码。在本节中，我们也把它称为“传统 no-code scraper”。
传统 No-Code Scraper 的核心理念
传统 no-code scraping 依赖可视化界面：你在网页上点击元素，告诉工具要提取什么。
**基本流程：**你在工具内打开网站，依次点击商品名、价格、描述等字段。工具会记录你的点击动作，并根据这些选择生成 scraper。
**背后发生了什么：**工具会把你的点击转换成 CSS selectors 或 XPath 规则。你虽然没写代码，但你实际上在创建一套“强依赖 HTML 结构”的硬规则。
**为什么也叫 no-code：**你不用写 Python 或 JavaScript，但你仍然需要理解网站信息是怎么组织的，有时还得排查为什么元素选不对。
上手难度
Click-and-point 工具的学习曲线属于“中等偏上”，很多新手会低估它。
搭建流程：
- 下载并安装工具（很多是桌面端软件）
- 在工具里打开目标网站
- 点选你要提取的每个数据点
- 需要的话配置 pagination 规则
- 测试抓取结果是否正确
- 元素选错时进行 debug
- 保存并运行 scraper
**时间成本：**中等复杂的网站一般要 30–60 分钟。
❗️ 注意这个坑
Click-and-point 工具有个隐藏复杂度：元素不一定能被正确选中。有时候你点的是手机号，结果选中的是整个联系信息模块，而且你还不一定能修复——因为问题可能出在网站本身的结构上，而不是你的配置。如果遇到这种情况，抓取之后通常需要再做数据清洗。
传统 no-code scraper 常见的新手挫败点：
- 点一个元素却选中了完全不相关的内容
- 不停找客服支持变成日常
- pagination 规则不按预期工作
- 数据混在一起，无法分字段
- 网站更新后 scraper 直接失效
**谁会觉得简单：**对技术比较熟、愿意看教程的人能掌握 click-and-point 工具。但通常需要花几个小时学习，才能进入高效使用状态。
灵活性
Click-and-point 工具天生就“偏刚性”：它只会按你配置的方式提取数据。
一旦网站变化会怎样：
↳ 页面改版会让 scraper 直接报废
↳↳ 很小的 CSS 调整也可能导致抓取失败
↳↳↳ 你往往得从头重建 scraper
**维护成本：**网站更新很频繁。常见电商站点可能每个季度就会变一次。每次变动都意味着你要重新配置，而这个时间通常和第一次搭建差不多。
**抓多个网站时：**你要抓 5 个竞品网站，就得做 5 套不同配置。每个网站更新都会独立导致对应 scraper 失效。
**它的优势：**当网站长期稳定（例如某些政府数据库或结构固定的目录站），click-and-point 工具一旦配置正确，确实能稳定、可重复地输出一致数据。
价格
Click-and-point 工具通常是订阅制，并按功能分档。
常见价格区间：
- 入门版：$50–100/月
- 专业版：$150–300/月
- 企业版：$500+/月
影响成本的因素：
- 你能创建多少个 scraping 任务
- 每月可抓取的页面数量
- 是否支持云端定时任务
- 高优先级支持与高级功能
**容易被忽略的隐性成本：**网站更新后你用于维护的时间也是真金白银。比如你每个月要花 5 小时修复坏掉的 scraper，即便订阅费不高，综合成本也会很可观。
**性价比结论：**对于很少变化的网站，click-and-point 工具在搭好后可能很划算；但对于变化频繁的网站，维护时间会让它变得昂贵。这种情况下，你可以考虑用 AI scraping agent。
使用场景与最佳实践
当场景不会触发它的短板时，click-and-point 工具表现非常好。
最佳使用场景：
- 抓取长期稳定、很少更新结构的网站
- 你需要对提取逻辑进行精细控制
- 反复抓同一个网站
- 偏桌面端工作流，不需要云端工具
**什么时候 click-and-point 是正确选择：**你要抓一个政府数据库，它每天更新数据，但页面结构几乎不变。一旦配置正确，click-and-point 工具就能每天稳定抓到新数据（前提是工具能在你点选时正确提取到你要的字段）。
最佳实践：
- 记录 scraper 配置细节，方便出问题时快速复原
- 做监控，尽早发现 scraper 停工
- 为每月维护预留时间
- 在扩大量级前彻底测试
**什么时候不要用 click-and-point：**如果你要抓多个经常更新的现代网站（例如电商），维护会非常痛苦。每次改版都需要你手动介入。
最推荐的工具
Octoparse 是市场上最成熟、最知名的 click-and-point scraping 工具之一。
另外，这里有一篇更新的文章：我对比了 最佳 no-code scrapers（按易用性、集成与定价） 👈🏽
为什么是 Octoparse：
- 界面成熟，迭代多年
- 常见场景教程非常全
- 桌面端应用，功能强
- 文档与社区支持相对完善
**代价：**Octoparse 需要投入时间学习。功能强但界面复杂。定价从 $83/月起，对个人或小团队不算便宜。
**适合谁：**有一定技术舒适度、需要经常抓稳定网站的团队，并且能接受学习成本与订阅费用。
💡 传统 Scraper 依然有它的位置
Click-and-point 工具并不差，只是现在有了 AI scraping 这种更省事的方法后，它的“黄金时代”过去了。但对于政府目录这类多年不变的网站，它依旧很好用。
API Based Scraping
API-based scraping 处在“代码”和“no-code”之间：严格来说你不需要写 scraping 逻辑，但你需要一定技术基础才能用好。
核心理念
API-based scrapers 提供预先搭好的 API endpoint，专门用于某些网站或某类场景的抓取。
**它怎么工作：**你发起一次 API 请求（带上参数，比如要抓取的 URL、需要哪些字段），服务端返回结构化数据。抓取逻辑已经写好了，你要做的是通过 API 参数进行配置。
**从定义看它接近 no-code，但你需要懂：**如何发 API 请求、处理认证 token、解析 JSON 返回，并把结果接入你的工作流。这通常需要编程能力，或者至少能熟练使用 Postman 之类工具。
常见 API scraping 方式：
- 特定网站的 API（例如某些 LinkedIn scraper APIs）
- 通用 scraping API（对任意 URL 生效）
- 模板化 API（内置热门网站的预设 scraper）
**关于命名的争议：**有人叫它 no-code（因为你没写抓取逻辑），也有人叫 low-code（因为你需要技术技能）。更准确的说法是：它介于两者之间。
上手难度
API-based scraping 的技术门槛，通常让它很难算“纯 no-code”。
搭建流程：
- 注册并获取 API credentials
- 阅读文档，理解参数与限制
- 用 Postman 或 curl 测试请求
- 处理认证与 rate limiting
- 解析 JSON 或 XML 响应
- 把结果接入你的应用或工作流
- 为失败请求做 error handling
**时间成本：**如果你熟悉 API，大约 1–2 小时；如果边学边做，会久很多。
需要的技术能力：
- 理解 REST API 与 HTTP 请求
- 能处理 JSON 数据结构
- 会用 token、header 等认证方式
- 有基础编程能力把结果集成到流程里
灵活性
API-based scrapers 的灵活性属于“中等”，而且完全取决于服务商。
**你能控制什么：**多数 API 允许你指定提取字段、设置速率、选择输出格式，并通过参数调整部分行为。
**你控制不了什么：**底层抓取逻辑是黑盒。API 不支持某个网站或数据类型，你就没办法改它。
**网站变化时：**优秀的 API 提供商会自动维护并适配网站更新；不靠谱的提供商可能几周不更新，导致你的流程一直坏着。
**依赖风险：**你完全受制于提供商。如果对方停服、涨价、或停止维护某些 scraper，你的工作流会直接断裂。
**什么时候“灵活性”最关键：**当你要抓的网站 API 不支持，或你需要的提取方式 API 不允许，你就没有空间了。这时定制 scraper 或 AI scraping 可能更合适。
价格
对于高频、规则明确、页面简单的抓取任务，API-based scraping 往往是最省钱的。
常见计费方式：
- 按请求计费（通常每次成功抓取只要几分钱）
- 包月订阅（含一定请求量）
- credits 体系（量大有折扣）
**成本对比参考：**如果你每月抓取 10,000 个简单页面，API 方案可能只要 $50。相同量级用 AI scraping 可能是 $70–80，但搭建时间会少很多。
什么时候 API scraping 最便宜：
- 长周期项目，开发投入不是主要问题
- 大量抓取简单、稳定的网站
- 使用热门网站的预置 scraper
**什么时候会变贵：**当你需要的抓取更“定制化”，但 API 支持不好，你会在调试与试错上浪费大量时间和预算。原本“便宜”的方案，可能直接变成不可用。
**隐性成本：**集成与维护 API 的开发时间。如果你不懂技术，就得找人做，成本结构会瞬间改变。
使用场景与最佳实践
API-based scraping 最适合技术团队做高频、重复性强的抓取。
最佳使用场景：
- 大规模抓取（成千上万甚至百万级页面）
- 把抓取嵌入到产品或内部系统
- “每页成本”比“易用性”更重要
最佳实践：
- 正式绑定供应商前，充分测试
- 做好失败请求的错误处理
- 监控成功率，及时发现 scraper 失效
- 准备备选方案，以防供应商停服或改条款
**什么时候别选 API scraping：**如果你不懂技术、团队也没有开发，API scraping 会让你很痛苦。你省下来的钱没有意义，因为你根本落不了地。
最推荐的工具
API-based scraper 的“最佳选择”取决于你要抓什么，但下面这些是比较稳的选项：
-
**通用 web scraping：**ScrapingBee 和 Bright Data 通常比较可靠，能自动处理 proxies、浏览器渲染和反爬策略。
-
**特定平台：**选择专门的 APIs（LinkedIn scrapers、Amazon scrapers 等）。它们会针对平台做优化，处理该站点特有的挑战。
选择时重点看：
- 文档是否清晰，示例是否完整
- 稳定性与支持响应
- 定价透明，没有隐藏费用
- 对你目标网站的成功率
**现实情况：**即便是最好的 API-based scrapers，也需要技术能力。如果“发 API 请求”听起来就很复杂，那就选 AI scraping——它通常能带来更高的可控性与更强的安心感。
💡 API Scraping 省钱但更吃技术
API-based scraping 在大规模项目里每页成本最低，但想用得好必须有技术能力。不要只因为便宜就选它——如果你实现不了，省下来的钱都是假象。记住一句老话：买得便宜，往往要付两次钱。
最终结论：到底该选哪一种？
把三种方法对比完后，你可以按下面的标准快速做决定。
选择 AI Scraping 的情况
- 你不懂技术，想要最省事的方案
- 你的维护时间很贵
- 目标网站经常改版、更新频繁
- 你希望随时调整提取字段而不想重做配置
**最适合：**非技术用户、小团队、lead list building、市场调研、竞品分析（competitive intelligence），以及“时间与易用性比每页省几分钱更重要”的项目。
**最佳工具：**Datablist（自然语言指令的真正 no-code 体验）。
选择 Click-and-Point 工具的情况
- 你抓取的网站非常稳定、很少变结构
- 你愿意学习一些技术概念
- 网站更新时你能接受做维护
- 你更喜欢桌面端应用，而不是 web-based 工具
**最适合：**具备一定技术舒适度的团队、稳定的政府/机构网站，以及“配置时间不是主要问题”的项目。
**最佳工具：**Octoparse（功能成熟，资料完善）。
选择 API-Based Scraping 的情况
- 你有技术能力，或团队里有开发
- 你需要高频抓取（每天上千页甚至更多）
- 你最关心的是每页成本
- 你需要把抓取集成到应用或系统里
**最适合：**技术团队、高并发抓取、应用集成、开发时间充足且“单位成本优先”的场景。
**推荐工具：**通用抓取选 ScrapingBee 或 Bright Data；特定平台则选专门的 APIs。
大多数人的推荐选择
**对 80% 的用户来说，AI scraping 都是最合适的选择。**它的易用性、灵活性和几乎零维护，足以抵消每页成本略高这一点。
no-code scraping 已经变了。以前要靠技术能力或花几个小时配置的事，现在只要把需求说清楚，几分钟就能跑起来。
下面是 3 个最简单的理由，说明为什么建议你优先从 AI scraping 开始：
- 上手最简单
- 灵活性最强
- 几乎不需要维护
如果后续你要把量级提升到每天 10,000+，再切换到 API-based scrapers 做成本优化也不迟。
Frequently Asked Questions
最高效的 No-Code Scraping 方法是哪一种？
“高效”要看你衡量的是哪种效率。如果你是技术团队、且需要高并发抓取，API-based scraping 在成本效率上最好。若你不懂技术，AI scraping 在搭建与维护的时间效率上最强。对大多数人来说，AI scraping 通过消除技术门槛和维护工作，提供了整体最优的效率。
AI Scraping 比 No-Code Scraping 更好吗？
AI scraping 本身就是 no-code scraping 的一种，只是更先进。大家常问的其实是：“AI scraping 比 click-and-point 工具更好吗？”大多数场景答案是肯定的。AI scraping 能自动适配网站变化，对技术要求更低，维护更少，综合成本也往往低于 click-and-point 工具。
AI Scraping 很贵吗？
AI scraping 的单页成本通常比 API-based 方法更高，但往往低于 click-and-point 工具的综合成本（尤其把维护时间算进去）。例如抓取 1,000 条目录 listing，通常会消耗 800–1,200 credits（具体取决于工具和页面复杂度）。它的价值在于几乎零维护、无需技术知识，能为非技术用户省下大量时间和人力成本。
什么是 AI No-Code Scraping？
AI no-code scraping（也就是 AI scraping）指用人工智能从网站提取数据，而不需要写代码或配置技术 selector。你用自然语言描述你要的数据，AI 理解意图并处理技术细节。它把 no-code 的易用性和 AI 的自适应能力结合起来，能自动适配不同网站结构。
可以把多种 Scraping 方法混合使用吗？
可以，而且很多团队就是这么做的。用 AI scraping 做探索性工作、新网站验证、或需要高灵活性的场景；当你确定某些任务是高频、重复、且规则稳定的，再把这些任务切到 API-based 方法来降低成本。但要考虑到：你会接触更多技术概念，也需要投入集成与维护时间。