spider

让 AI 智能体轻松抓取网页数据,告别反爬烦恼

spider 是一个用 Rust 编写的开源网络爬虫引擎,专为 AI 智能体和大型语言模型设计,用于高效获取网页数据。它解决了传统爬虫在数据提取、并发处理和反爬策略上的痛点,提供快速、可靠且可扩展的网页抓取能力。核心能力包括:支持 JavaScript 渲染页面(通过 headless Chrome)、智能数据提取(可转换为 Markdown 或 JSON)、内置 IP 轮换和反检测机制、支持自定义抓取规则和并发控制。其 Rust 实现保证了高性能和低资源占用,适合大规模数据采集场景。项目目前处于成长阶段,API 和功能迭代较快。

开源 freemium 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 2734
维护状态 较活跃
是否开源
定价模式 freemium

项目数据

分类智能体
开发团队spider-rs
所属国家
定价模式freemium
价格说明提供在线网页服务,有免费额度和付费升级选项,具体价格需访问官网查看。
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Rust
技术栈/模型ai-agent,automation,crawler,headless-chrome,rust,scraping,spider,web-crawler,web-data,web-scraping
GitHub 星标★ 2734
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2018-01-07 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 7 步

环境要求

  • 已安装 Rust 与 Cargo(使用 cargo add / cargo install 方式时必需)
  • 已安装 Node.js 与 npm(安装 Node.js 包时需要)
  • 已安装 Python 与 pip(安装 Python 包时需要)
  • 抓取 JavaScript 渲染页面时,本机需可用 Chrome
  • 使用 spider.cloud 托管爬取时需自备服务与密钥(本地运行不需要)

安装与启动步骤

  1. 1添加 Rust 库依赖

    在 Rust 项目根目录执行,把 spider 作为依赖写入 Cargo.toml,自动选用 2.x 版本。

    cargo add spider
  2. 2编写最小爬虫示例

    把代码写入项目源文件(如 main.rs),它会在页面到达时流式打印状态码和 URL,抓完自行停止。

    use spider::{tokio, website::Website};
    
    #[tokio::main]
    async fn main() {
        let mut website = Website::new("https://example.com");
        let mut rx = website.subscribe(16);
    
        tokio::spawn(async move {
            while let Ok(page) = rx.recv().await {
                println!("{}  {}", page.status_code, page.get_url());
            }
        });
    
        website.crawl().await;
        website.unsubscribe();
    }
  3. 3按需调整抓取配置

    所有配置项都有默认值,只设置需要的:限制并发、链接深度、请求间隔、robots、子域名、UA 与反检测。

    let mut website = Website::new("https://example.com")
        .with_limit(50)
        .with_depth(10)
        .with_delay(500)
        .with_respect_robots_txt(true)
        .with_subdomains(true)
        .with_user_agent(Some("MyBot/1.0"))
        .with_stealth(true)
        .build()
        .unwrap();
  4. 4安装命令行工具

    不写代码、直接在终端抓取时使用,安装后即可作为命令行工具运行。

    cargo install spider_cli
  5. 5安装 Python 包

    Python 项目里通过 pip 安装官方包,包名与 crate 名不同,注意是下划线形式。

    pip install spider_rs
  6. 6安装 Node.js 包

    Node.js 项目里通过 npm 安装官方包,安装后按 README 示例调用即可。

    npm i @spider-rs/spider-rs
  7. 7安装 MCP 服务

    想让 Claude、Cursor 等 MCP 客户端直接调用爬虫时安装该二进制,随后在客户端中配置。

    cargo install spider_mcp

关键配置

配置项必填说明示例
limit并发请求数量上限,用于控制抓取压力50
depth跟随链接的最大深度10
delay请求之间的暂停间隔,单位毫秒500
respect_robots_txt是否遵守目标站点的 robots.txttrue
user_agent请求使用的 User-Agent 标识MyBot/1.0
stealth开启反检测/隐藏特征,降低被封风险true

如何确认成功

运行示例后,终端会按到达顺序持续打印每个页面的状态码和 URL,且抓取结束后程序自行退出,即表示成功。

常见问题

Q:本地运行需要 API 密钥或注册服务吗?

A:不需要。README 明确说明本地运行无需密钥、无需服务,只有使用 spider.cloud 托管爬取时才涉及账号与密钥。

Q:抓不到 JavaScript 渲染的页面怎么办?

A:在 Cargo.toml 中启用 features = ["chrome"] 并调用 crawl_smart()。Spider 会先尝试 HTTP,只对确实需要的页面启动 Chrome。

Q:Rust、Python、Node.js 该装哪个?

A:按你的技术栈选一个即可:Rust 用 cargo add spider,命令行用 cargo install spider_cli,Python 用 pip install spider_rs,Node.js 用 npm i @spider-rs/spider-rs。

Q:如何避免爬得太快被目标站限制?

A:调小 with_limit、调大 with_delay,并开启 with_respect_robots_txt(true) 与 with_stealth(true),配置项均有默认值可按需覆盖。

注意事项

  • 项目处于成长阶段,API 与功能迭代较快,升级前建议先看对应版本的文档。
  • with_delay 的单位是毫秒,不要按秒填写。
  • 本地只需把 spider 作为依赖引入即可,无需任何云端服务或密钥。
  • README 未给出 Windows 专用安装命令,Rust 相关命令在 Windows 上同样通过 cargo 执行。

核心亮点

  • Rust 实现,性能高且内存安全,适合高并发抓取
  • 内置 headless Chrome 支持,能处理 JavaScript 渲染的现代网页
  • 提供 Markdown/JSON 输出,直接适配 LLM 上下文

不足之处

  • 项目较新,API 可能不稳定,文档尚不完善
  • 高级功能(如分布式抓取)需依赖外部服务或自行扩展

适用场景

  • 为 RAG 系统抓取网页知识库
  • 自动化采集竞品数据供 AI 分析
  • 构建实时数据管道供智能体调用

替代项目

Scrapy、Playwright、Firecrawl

项目介绍

spider 是自动化工作流领域的开源项目,由 spider-rs 开发,2018 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(2,734)位列前 30%,在自动化工作流分类中处于中上游。

近 45 天,它的 GitHub 星标从 2,647 增加到 2,734,净增 87。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-23。提供在线网页服务,有免费额度和付费升级选项,具体价格需访问官网查看。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:为RAG系统抓取网页知识库。同类可对比的替代方案包括 Scrapy、Playwright、Firecrawl。

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