Web Scraping Club创始人谈2026年网页抓取：AI简化工具但反爬更难

AI 在改进什么、为什么可靠采集依然困难、客户需求正在如何变化——以下内容整理自我们与 Pierluigi Vinciguerra 的 AMA 问答。

AI 写出代码的第一版；抓取 API 负责提取；浏览器 agent 点击操作交互部分。

但一个只跑一次的 scraper 算不上数据管道。更难的问题是：当你每天都需要完整、正确的数据时，会发生什么变化？

正如 The Web Scraping Club 创始人 Pierluigi Vinciguerra 在我们最近的 Reddit AMA 中所说：

真正变难的是反爬绕过，因为从几年前到现在，它们已经进化了。

他补充说，工具本身变得更容易了。工具数量多得多，AI 也让它们更容易接入管道。

Pierluigi 从事抓取至少 12 年。他创办第一家网络数据公司时就开始做这行。

这让他同时拥有三个视角：他构建 scraper、报道行业动态，也看到客户实际购买什么。

在第十四期 r/WebScrapingInsider AMA 中，我们问 Pierluigi 哪些事情变容易了、哪些依然困难。我们还问了成本正在如何转移，以及这对出售数据集的人意味着什么。

以下是讨论中最重要的六点洞察。

TL;DR 6 点洞察 01构建更容易，可靠依赖仍难AI 和更好的工具加快了第一个 scraper 的诞生。可靠的交付仍然来自质量控制和最佳实践。 广泛提取、批量采集和交互式任务各自需要不同的工具和经济模型。 Pierluigi 的 AI 配置之所以有效，是因为他团队的问题排查知识先被写了下来。 完整性是另一个独立问题。要检查总量、历史和深层分页，而不只是单行数据。 支出正从工程时间转向工具和代理。 小而精准的请求正转向 AI 工具。整站数据集则是 Data Boutique 看到需求所在。 一位 redditor 问，过去两年哪些事情变容易了，哪些变难了。很多人有同样的问题。

Pierluigi 的回答是进展并不均衡。工具和集成改善了很多，但反爬防御也进步了。

如果把一个抓取项目拆成几个阶段，这就说得通了：

AI 显然加快了前两个阶段。它不会自动处理后两个阶段。

Pierluigi 明确指出了可靠性来自哪里：

请记住，数据管道的可靠性是由数据质量控制和最佳实践造就的

他还把日常修复与最难的目标区分开来。他说，在防护严密的网站上，工作更接近研发而非维护。

这并不意味着每条管道都越来越难运行。只是进展在工作流各环节并不一致。

你花一个下午搭出来的 scraper，仍然需要和花一周搭出来的做同样的检查。

要点 从整个采集流程来评判进展。更快的首次构建很有价值，但它不能证明你能交付可靠的数据。 好几位 redditor 问了类似“我该用哪个工具”的问题。

Pierluigi 总是用另一个问题来回答：工作负载长什么样？

他的主要划分是在两类任务之间。一类是从许多来源取少量记录。

另一类是整站数据，反复采集。

对于广泛抓取，可以想想新闻聚合器：许多网站，每个只取几页。他说这过去需要为每个来源写一个 scraper，而抓取 API 现在消除了大部分工作量。

对于重度抓取，他仍然推荐专用 scraper。在 Python 里，他的标准技术栈是 Scrapy、curl_cffi，以及针对更难网站的浏览器方案。

在这里，AI 帮助编写和维护代码。它不负责提取每一条记录。

用他的话说，用 AI 工具采集完整的零售商商品目录“会太贵”。

它们是不同的用例：浏览器 agent 用于与网站交互、保存用户会话、小型抓取任务。传统抓取用于大规模数据采集，用于构建更大的数据集

综合来看，这些选项大致如下：

他举的例子提到了 50 万行以上的运行规模。这展示的是规模，而非通用的盈亏平衡点。

你的分界线在哪里，取决于你的数据来源、刷新频率以及每个选项的成本。

要点 先描述任务，再选技术栈： 当被问及他团队的 AI 技术栈时，Pierluigi 没有从模型或工具说起。他从入职培训说起：

我把我的 AI 技术栈当作一个新入职的开发。

他把自己的最佳实践、标准、工作流和工具文档写成了技能。这样当 scraper 出问题时，AI 已经知道排查顺序。

首先，是 IP 问题吗？然后，是选择器问题，还是网站需要更好的工具？

准备工作是故事的重要部分。他说搭建花了两三个月。

工作流必须变成技能和流程。目标是让 AI 在处理问题时几乎表现得确定无疑。

他认为这值得。对于标准网站，他估计现在每个 scraper 的维护平均只需几分钟。

这个数字把一次修复所需的一小时，摊到了什么都没坏的几个月里。

他对“自愈”这个标签也很谨慎：

嗯，并不是真正的自愈；我希望留在循环中了解发生了什么，但这是我的选择。

它也并非万能。反爬保护最难的那 10% 网站，比如中国电商网站，仍然需要人工处理。

他没有分享完整架构。他也没有描述生产环境中的完全自主修复。

他描述的可以变成一份起步清单。这是我们对他的方法的解读，不是他的规范：

要点 在你期望 AI 稳定执行之前，先把有经验的工程师做的事情写下来。大部分可靠性就存在于那份文档里。 一次修复可以让 scraper 重新跑起来。它不能告诉你整个数据集是否都回来了。

一位注重 QA 的 redditor 指出，一次运行可以是绿灯，但输出却是错的。Pierluigi 同意这一点，并指出了这个问题最难的形式：

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）