
在数据采集、搜索监控、内容聚合等场景中,传统爬虫工具往往面临维护成本高、反爬适配复杂、扩展性差等问题。Crawlee作为Apify推出的新一代爬虫框架,正在成为越来越多开发者的选择。
那么,如何使用Crawlee构建稳定、可扩展的爬虫系统?本文将从基础概念到实战流程,系统讲清楚Crawlee的使用方法。
在讨论如何使用Crawlee之前,先简单了解它的定位。
Crawlee是一个基于Node.js的爬虫与自动化框架,支持:

建议使用Node.js18+版本,保证兼容性。
npxcrawleecreatemy-crawler cdmy-crawler npminstall
创建完成后,项目结构通常包括:
src/main.js:爬虫主逻辑src/routes.js:请求处理逻辑storage/:本地数据存储目录对于不依赖JS渲染的网站,可以使用CheerioCrawler。
import{CheerioCrawler}from'crawlee'; constcrawler=newCheerioCrawler({asyncrequestHandler({request,$,log}){consttitle=$('title').text(); log.info(`Titleof${request.url}:${title}`); }, }); awaitcrawler.run(['https://example.com']);
当页面依赖JS渲染时,可以使用PlaywrightCrawler。
import{PlaywrightCrawler}from'crawlee'; constcrawler=newPlaywrightCrawler({asyncrequestHandler({page,request}){consttitle=awaitpage.title();console.log(`Titleof${request.url}:${title}`); }, }); awaitcrawler.run(['https://example.com']);
Crawlee内置RequestQueue,无需手动维护URL列表。
awaitcrawler.addRequests([ {url:'https://site.com/page1'}, {url:'https://site.com/page2'}, ]);
支持:
在真实业务中,网络环境与IP质量往往是决定Crawlee是否稳定运行的关键因素。
常见问题包括:
在一些需要多地区数据验证或长期稳定采集的场景中,可以搭配如IPFLY提供的静态住宅代理或数据中心代理,为Crawlee提供更稳定的网络出口,从而降低异常率并提升成功率。
Crawlee默认支持Dataset存储:
import{Dataset}from'crawlee'; awaitDataset.pushData({url:request.url, title, });
支持导出格式:
非常适合后续的数据分析与报表处理。结合合理的网络代理策略(如IPFLY提供的多地区代理资源),可以让Crawlee在复杂环境下依然保持稳定运行,更适合真实业务场景。
适合。其队列与并发管理机制,天然支持规模化采集。
核心在于:
如果你希望搭建一个:维护成本低、支持动态页面以及可扩展、可自动化的爬虫系统,那么Crawlee是非常值得选择的方案。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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