> [!NOTE]
> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai) · [上游 README](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/blob/HEAD/README.md)
> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
## 🚀 **想要一种更快、更简单的规模化爬取方式（仅需 5 行代码）？** 请访问我们的增强版：[**ScrapeGraphAI.com**](https://scrapegraphai.com/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=oss_cta&ut#m_content=top_banner)! 🚀
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# 🕷️ ScrapeGraphAI：只需爬取一次
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[](https://pepy.tech/projects/scrapegraphai)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://discord.gg/gkxQDAjfeX)
[ScrapeGraphAI](https://scrapegraphai.com) is a *web scraping* python library that uses LLM and direct graph logic to create scraping pipelines for websites and local documents (XML, HTML, JSON, Markdown, etc.).
只需说明你想提取哪些信息，库会替你完成！
## 🚀 集成
ScrapeGraphAI 可与主流框架和工具无缝集成，增强你的爬取能力。无论你使用 Python 或 Node.js 开发、使用 LLM 框架，还是与无代码平台协作，我们都提供全面的集成选项..
更多信息请参阅以下[链接](https://scrapegraphai.com)
**集成**：
- **API**: [Documentation](https://docs.scrapegraphai.com/introduction)
- **SDKs**: [Python](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/python), [Node](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/javascript)
- **LLM Frameworks**: [Langchain](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/langchain), [Llama Index](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/llamaindex), [Crew.ai](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/crewai), [Agno](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/agno), [CamelAI](https://github.com/camel-ai/camel)
- **Low-code Frameworks**: [Pipedream](https://pipedream.com/apps/scrapegraphai), [Bubble](https://bubble.io/plugin/scrapegraphai-1745408893195x213542371433906180), [Zapier](https://zapier.com/apps/scrapegraphai/integrations), [n8n](http://localhost:5001/dashboard), [Dify](https://dify.ai), [Toolhouse](https://app.toolhouse.ai/mcp-servers/scrapegraph_smartscraper)
- **MCP server**: [Link](https://smithery.ai/server/@ScrapeGraphAI/scrapegraph-mcp)
## 🚀 快速安装
Scrapegraph-ai 的参考页面可在 PyPI 官方页面查看：[pypi](https://pypi.org/project/scrapegraphai/).
```bash
pip install scrapegraphai
# IMPORTANT (for fetching websites content)
playwright install
```
**注意**：建议在虚拟环境中安装本库，以避免与其他库发生冲突 🐱
## 💻 用法
有多种标准爬取流水线可用于从网站（或本地文件）提取信息。
最常用的是 `SmartScraperGraph`，它根据用户提示和源 URL 从单个页面提取信息。
```python
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
# Define the configuration for the scraping pipeline
graph_config = {
"llm": {
"model": "ollama/llama3.2",
"model_tokens": 8192,
"format": "json",
},
"verbose": True,
"headless": False,
}
# Create the SmartScraperGraph instance
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="Extract useful information from the webpage, including a description of what the company does, founders and social media links",
source="https://scrapegraphai.com/",
config=graph_config
)
# Run the pipeline
result = smart_scraper_graph.run()
import json
print(json.dumps(result, indent=4))
```
> [!NOTE]
> 对于 OpenAI 及其他模型，你只需修改 llm 配置！
> ```python
>graph_config = {
> "llm": {
> "api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY",
> "model": "openai/gpt-4o-mini",
> },
> "verbose": True,
> "headless": False,
>}
>```
输出将如下所示的字典：
```python
{
"description": "ScrapeGraphAI transforms websites into clean, organized data for AI agents and data analytics. It offers an AI-powered API for effortless and cost-effective data extraction.",
"founders": [
{
"name": "",
"role": "Founder & Technical Lead",
"linkedin": "https://www.linkedin.com/in/perinim/"
},
{
"name": "Marco Vinciguerra",
"role": "Founder & Software Engineer",
"linkedin": "https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/"
},
{
"name": "Lorenzo Padoan",
"role": "Founder & Product Engineer",
"linkedin": "https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/"
}
],
"social_media_links": {
"linkedin": "https://www.linkedin.com/company/101881123",
"twitter": "https://x.com/scrapegraphai",
"github": "https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai"
}
}
```
还有其他流水线可用于从多个页面提取信息、生成 Python 脚本，甚至生成音频文件。
| 流水线名称 | 说明 |
|-------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| SmartScraperGraph | 单页爬取器，仅需用户提示和输入源。 |
| SearchGraph | 多页爬取器，从搜索引擎前 n 条搜索结果中提取信息。 |
| SpeechGraph | 单页爬取器，从网站提取信息并生成音频文件。 |
| ScriptCreatorGraph | 单页爬取器，从网站提取信息并生成 Python 脚本。 |
| SmartScraperMultiGraph | 多页爬取器，根据单一提示和源列表从多个页面提取信息。 |
| ScriptCreatorMultiGraph | 多页爬取器，生成用于从多个页面和源提取信息的 Python 脚本。 |
这些图（graph）各自都有 multi 版本，可并行调用 LLM。
可通过 API 使用不同的 LLM，例如 **OpenAI**、**Groq**、**Azure**、**Gemini**、**MiniMax** 等，也可通过 **Ollama** 使用本地模型。
若要使用本地模型，请确保已安装 [Ollama](https://ollama.com/)，并使用 **ollama pull** 命令下载模型。
## 📖 文档
[](https://colab.research.google.com/drive/1sEZBonBMGP44CtO6GQTwAlL0BGJXjtfd?usp=sharing)
ScrapeGraphAI 文档见[此处](https://docs.scrapegraphai.com/introduction).
## 🆚 开源版 vs 托管 API
ScrapeGraphAI 提供两种形态：**本开源库**由你自行部署运行，以及通过 [Python](https://github.com/ScrapeGraphAI/scrapegraph-py) 和 [JS/TS](https://github.com/ScrapeGraphAI/scrapegraph-js) SDK 调用的**托管云 API**。下表说明两者的差异，便于你选择合适方案。
| | 开源版 (`scrapegraphai`) | 托管 API (`scrapegraph-py` / `scrapegraph-js`) |
|---|---|---|
| **它是什么** | 由你自行运行的 Python 库 | 通过 SDK 调用的托管云服务 |
| **运行位置** | 你自己的基础设施（自托管） | ScrapeGraphAI 云端 |
| **LLM** | 自带（OpenAI、Groq、Gemini、Azure，或通过 Ollama 本地运行） | 由平台托管 |
| **浏览器 / JS 渲染** | 自行配置（Playwright） | 托管（隐身模式，`auto`/`fast`/`js` 模式） |
| **代理与反爬** | 自行负责 | 已包含 |
| **扩展与维护** | 自行负责 | 全托管 |
| **成本模式** | LLM token + 自有基础设施 | 按用量付费积分 |
| **认证** | 使用你自己的 LLM 密钥 | `SGAI_API_KEY` |
| **能力** | 图流水线（SmartScraper、Search、Speech、ScriptCreator…） | Scrape、Extract、Search、Crawl、Monitor、History |
| **搭建工作量** | 配置较多 | 最少——API 密钥 + 一次调用 |
| **许可证** | MIT | SDK 为 MIT；API 服务为付费 |
**选择开源库**，若你需要完全控制、本地/自托管数据、本地 LLM（Ollama）或精细成本调优——并愿意自行管理浏览器、代理与扩展。
**选择托管 API**，若你需要零基础设施、托管 JS 渲染与反爬、内置 **Crawl** 与定时 **Monitor** 任务，以及最快上线路径——按积分计费。
- 开源库：https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai
- Python SDK：https://github.com/ScrapeGraphAI/scrapegraph-py
- JS/TS SDK：https://github.com/ScrapeGraphAI/scrapegraph-js
- API 文档：https://docs.scrapegraphai.com/introduction
## 🤝 参与贡献
欢迎贡献并加入我们的 Discord 服务器，与我们讨论改进并向我们提出建议！
请参阅[贡献指南](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/blob/main/CONTRIBUTING.md).
[](https://discord.gg/uJN7TYcpNa)
[](https://www.linkedin.com/company/scrapegraphai/)
[](https://twitter.com/scrapegraphai)
## 🔗 ScrapeGraph API 与 SDK
若你正在寻找将 ScrapeGraph 集成到系统中的快捷方案，请查看我们强大的 API [这里！](https://scrapegraphai.com)
[](https://scrapegraphai.com)
我们提供 Python 和 Node.js 两套 SDK，便于集成到你的项目中。请在下方查看：
| SDK | 语言 | GitHub 链接 |
|-----------|----------|-----------------------------------------------------------------------------|
| Python SDK | Python | [scrapegraph-py](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/python) |
| Node.js SDK | Node.js | [scrapegraph-js](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/javascript) |
官方 API 文档可在此查看 [这里](https://docs.scrapegraphai.com/introduction).
## 📈 遥测（Telemetry）
我们收集匿名使用指标以提升软件包质量与用户体验。这些数据帮助我们优先改进并确保兼容性。若要退出，请设置环境变量 SCRAPEGRAPHAI_TELEMETRY_ENABLED=false。更多信息请参阅文档 [这里](https://docs.scrapegraphai.com/introduction).
## ❤️ 贡献者
[](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/graphs/contributors)
## 🎓 引用
若你在研究中使用了本库，请使用以下文献引用我们：
```text
@misc{scrapegraph-ai,
author = {Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
title = {Scrapegraph-ai},
year = {2024},
url = {https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai},
note = {A Python library for scraping leveraging large language models}
}
```
## 作者
| | 联系方式 |
|--------------------|----------------------|
| Marco Vinciguerra | [](https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/) |
| Lorenzo Padoan | [](https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/) |
## 📜 许可证
ScrapeGraphAI 采用 MIT 许可证。更多信息请参阅 [LICENSE](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/blob/main/LICENSE) 文件。
## 致谢
- 感谢所有项目贡献者及开源社区的支持。
- ScrapeGraphAI 仅用于数据探索与研究目的。我们不对库的滥用承担责任。
由 [ScrapeGraph AI](https://scrapegraphai.com) 用 ❤️ 打造
[Scarf tracking](https://static.scarf.sh/a.png?x-pxid=102d4b8c-cd6a-4b9e-9a16-d6d141b9212d)