Scrape.do

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Scrape.do 是一項數據抓取服務。它透過輪換代理伺服器、無頭瀏覽器和驗證碼處理來繞過封鎖。從目標網頁取得原始數據,使用來自所需地區的代理伺服器,並且只需為成功的請求付費。 0
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What is Scrape.do?

Scrape.do 是一個強大的網頁抓取 API 和輪換代理解決方案,旨在簡化資料收集流程,同時繞過反爬蟲系統。無論您是進行市場調查、訓練 AI 模型還是自動化工作流程,Scrape.do 都能處理代理伺服器、無頭瀏覽器和 CAPTCHA 驗證等複雜問題,讓您可以專注於最重要的部分——您的資料。

為何選擇 Scrape.do?

Scrape.do 透過提供以下功能,消除了網頁抓取過程中常見的障礙:

  • 自動代理伺服器輪換:存取遍布 150 多個國家/地區的 9500 萬多個代理伺服器,以實現不間斷的全球資料存取。

  • 託管無頭瀏覽器:像真實使用者一樣呈現網頁、自動化互動,並確保完整載入資料。

  • 反爬蟲繞過技術:抓取任何網站而不會被封鎖,即使是具有嚴格反爬蟲措施的網站。

  • 極速閘道:體驗業界領先的速度,以獲得即時結果。

只需一行程式碼,您就可以將 Scrape.do 整合到您的工作流程中,並在幾秒鐘內開始收集資料。

主要功能

  • 遍布 150 多個國家/地區的輪換代理伺服器
    自動為每個請求輪換 IP,確保匿名性並避免被封鎖。非常適合從特定地區進行地理定位資料。

  • 無頭瀏覽器自動化
    模擬真實使用者互動,例如點擊按鈕、滾動頁面以及等待動態內容載入。

  • 支援多種資料格式
    根據目標網站的回應,以 HTML、JSON、XML、MD 等格式檢索資料。

  • 可自訂請求
    微調標頭、Cookie、JavaScript 渲染和地理目標鎖定,以滿足您的特定需求。

  • LLM 就緒的資料收集
    使用單個參數以 Markdown 格式抓取整個網站,非常適合訓練大型語言模型 (LLM)。

  • 透過 Webhooks 進行即時通知
    透過在資料處理完成時接收即時更新來自動化工作流程。

使用案例

  1. 市場調查
    一家行銷公司需要監控多個電子商務平台上的競爭對手定價。借助 Scrape.do,他們可以即時抓取產品列表,使用住宅代理來避免被偵測,並在沒有中斷的情況下收集準確的資料。

  2. AI 模型訓練
    一家科技新創公司想要訓練 AI 模型來分析客戶評論。透過利用 Scrape.do 以 Markdown 格式提取資料的能力,他們可以有效地從各種網站收集評論資料集,從而節省時間和資源。

  3. 全球電子商務擴張
    一家線上零售商計畫擴展到新市場,但需要有關消費者偏好的本地化資料。使用 Scrape.do 的地理定位代理,他們抓取區域電子商務網站以識別趨勢產品並優化其庫存策略。

為何開發人員喜愛 Scrape.do

  • 快速整合:只需最少的程式碼即可在 30 秒內完成設定。

  • 僅為成功付費:僅針對成功的請求消耗積分,確保成本效益。

  • 可靠的效能:以 99.9% 的正常運行時間保證和全天候專家支援為後盾。

  • 可擴展的解決方案:無論您是小型企業還是大型企業,Scrape.do 都能適應您的需求。

立即開始

立即註冊並獲得 1,000 個免費積分以探索 Scrape.do 的功能。無需信用卡。


More information on Scrape.do

Launched
2020-04
Pricing Model
Free Trial
Starting Price
$29/mo
Global Rank
351452
Follow
Month Visit
98.3K
Tech used
Cloudflare Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,JSDelivr,Hugo,Google Fonts,Bootstrap,Clipboard.js,Popper.js,Gzip,OpenGraph,HSTS

Top 5 Countries

17.09%
13.23%
7.28%
5.18%
4.68%
United Kingdom United States Canada India Pakistan

Traffic Sources

3.79%
0.8%
0.12%
8.66%
50.88%
35.77%
social paidReferrals mail referrals search direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Scrape.do was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-17.
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