检测到反机器人保护
- Cloudflare
- 企业级WAF和机器人管理。使用JavaScript挑战、验证码和行为分析。需要带隐身设置的浏览器自动化。
- Akamai Bot Manager
- 通过设备指纹、行为分析和机器学习进行高级机器人检测。最复杂的反机器人系统之一。
- 速率限制
- 限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。
- WAF
- IP封锁
- 封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
- 浏览器指纹
- 通过浏览器特征识别机器人：canvas、WebGL、字体、插件。需要伪装或真实浏览器配置文件。
关于GitHub
了解GitHub提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
全球开发者平台
GitHub 是领先的 AI 驱动型开发者平台，托管了超过 4.2 亿个代码仓库。作为 Microsoft 旗下的平台，它是全球开源协作、版本控制和软件创新的核心枢纽。
数据的丰富性与多样性
抓取 GitHub 可以获取海量的技术数据，包括仓库元数据（stars、forks、语言）、开发者资料、公开邮箱，以及 commit 和 issues 等实时动态。
战略业务价值
对于企业而言，这些数据对于识别顶尖人才、监控竞争对手的技术栈，以及对新兴框架或安全漏洞进行情绪分析至关重要。
为什么要抓取GitHub？
了解从GitHub提取数据的商业价值和用例。
市场情报：追踪哪些框架 star 增长最快，以预测行业转型。
精准获客：识别特定技术的顶尖贡献者，进行高度针对性的招聘。
安全研究：大规模监控公共仓库中泄露的密钥或漏洞。
竞品监控：实时追踪竞争对手的发布周期和文档更新。
情绪分析：分析 commit 信息和 issue 讨论，以评估社区健康状况。
内容聚合：为特定技术领域构建顶级仓库的精选仪表盘。
抓取挑战
抓取GitHub时可能遇到的技术挑战。
严格的速率限制：未认证的抓取被严格限制在每分钟仅几次请求。
动态选择器：GitHub 频繁更新 UI，导致标准 CSS selectors 经常失效。
IP 封禁：来自单一 IP 的激进抓取会导致立即的临时或永久封禁。
登录墙：访问详细的用户数据或公开邮箱通常需要验证账号登录。
结构复杂：贡献者或嵌套文件夹等数据需要深度、多层级的爬取。
使用AI抓取GitHub
无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。
工作原理
描述您的需求
告诉AI您想从GitHub提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
AI提取数据
我们的人工智能浏览GitHub，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
获取您的数据
接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
为什么使用AI进行抓取
AI让您无需编写代码即可轻松抓取GitHub。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述，AI就会自动提取。
How to scrape with AI:
- 描述您的需求: 告诉AI您想从GitHub提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
- AI提取数据: 我们的人工智能浏览GitHub，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
- 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
- 反爬虫绕过：自动处理浏览器指纹和 header 管理以规避检测。
- 可视化选择：无需编程；使用点击式界面处理复杂的 DOM 变化。
- 云端运行：在 24/7 计划任务上运行 GitHub 抓取程序，无需消耗本地硬件资源。
- 自动翻页：无缝导航数千页的仓库搜索结果。
- 数据集成：将提取的 GitHub 数据直接同步到 Google Sheets、Webhooks 或您自己的 API。
GitHub的无代码网页抓取工具
AI驱动抓取的点击式替代方案
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取GitHub。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
常见挑战
学习曲线
理解选择器和提取逻辑需要时间
选择器失效
网站更改可能会破坏整个工作流程
动态内容问题
JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
验证码限制
大多数工具需要手动处理验证码
IP封锁
过于频繁的抓取可能导致IP被封
GitHub的无代码网页抓取工具
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取GitHub。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
- 安装浏览器扩展或在平台注册
- 导航到目标网站并打开工具
- 通过点击选择要提取的数据元素
- 为每个数据字段配置CSS选择器
- 设置分页规则以抓取多个页面
- 处理验证码（通常需要手动解决）
- 配置自动运行的计划
- 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
- 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
- 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
- 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
- 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
- IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封
代码示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Real browser headers are essential for GitHub
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
def scrape_github_repo(url):
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extract star count using stable ID selector
stars = soup.select_one('#repo-stars-counter-star').get_text(strip=True)
print(f'Repository: {url.split("/")[-1]} | Stars: {stars}')
elif response.status_code == 429:
print('Rate limited by GitHub. Use proxies or wait.')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_github_repo('https://github.com/psf/requests')使用场景
最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。
优势
- ●执行速度最快（无浏览器开销）
- ●资源消耗最低
- ●易于使用asyncio并行化
- ●非常适合API和静态页面
局限性
- ●无法执行JavaScript
- ●在SPA和动态内容上会失败
- ●可能难以应对复杂的反爬虫系统
如何用代码抓取GitHub
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Real browser headers are essential for GitHub
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
def scrape_github_repo(url):
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extract star count using stable ID selector
stars = soup.select_one('#repo-stars-counter-star').get_text(strip=True)
print(f'Repository: {url.split("/")[-1]} | Stars: {stars}')
elif response.status_code == 429:
print('Rate limited by GitHub. Use proxies or wait.')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_github_repo('https://github.com/psf/requests')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run(query):
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context()
page = context.new_page()
# Search for repositories
page.goto(f'https://github.com/search?q={query}&type=repositories')
# Wait for dynamic results to render
page.wait_for_selector('div[data-testid="results-list"]')
# Extract names
repos = page.query_selector_all('a.Link__StyledLink-sc-14289xe-0')
for repo in repos[:10]:
print(f'Repo found: {repo.inner_text()}')
browser.close()
run('web-scraping')Python + Scrapy
import scrapy
class GithubTrendingSpider(scrapy.Spider):
name = 'github_trending'
start_urls = ['https://github.com/trending']
def parse(self, response):
for repo in response.css('article.Box-row'):
yield {
'name': repo.css('h2 a::text').getall()[-1].strip(),
'language': repo.css('span[itemprop="programmingLanguage"]::text').get(),
'stars': repo.css('a.Link--muted::text').get().strip()
}
# Pagination logic for next trending pages if applicable
next_page = response.css('a.next_page::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Set user agent to avoid basic bot detection
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36');
await page.goto('https://github.com/psf/requests');
const data = await page.evaluate(() => {
return {
title: document.querySelector('strong.mr-2 > a').innerText,
stars: document.querySelector('#repo-stars-counter-star').innerText,
forks: document.querySelector('#repo-network-counter').innerText
};
});
console.log(data);
await browser.close();
})();您可以用GitHub数据做什么
探索GitHub数据的实际应用和洞察。
开发者人才获取
招聘人员根据开发者对顶级开源项目的贡献，构建高绩效人才数据库。
如何实现：
- 1搜索目标语言（如 Rust）中 star 数最高的仓库。
- 2抓取“贡献者”列表以寻找活跃开发者。
- 3提取公开个人资料数据，包括位置和联系方式。
使用Automatio从GitHub提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用GitHub数据做什么
- 开发者人才获取
招聘人员根据开发者对顶级开源项目的贡献，构建高绩效人才数据库。
- 搜索目标语言（如 Rust）中 star 数最高的仓库。
- 抓取“贡献者”列表以寻找活跃开发者。
- 提取公开个人资料数据，包括位置和联系方式。
- 框架采用率追踪
市场分析师通过追踪库 stars 的随时间增长情况，来判断哪些技术正在赢得市场。
- 每日监控一系列竞争对手的仓库 URL。
- 记录 star 和 fork 数量的增量。
- 生成关于框架增长速度的报告。
- SaaS 工具获客
SaaS 公司通过寻找使用特定竞争对手库或框架的开发者来识别潜在客户。
- 抓取特定开源库的“Used By”部分。
- 识别正在使用这些工具的组织和个人。
- 通过仓库文件结构分析其技术栈。
- 安全密钥检测
网络安全团队爬取公共仓库，以便在被利用前发现泄露的 API keys 或凭据。
- 使用正则表达式在公共仓库中爬取近期 commits 以查找 key。
- 根据组织名称识别敏感仓库。
- 自动化提醒，以便立即进行密钥轮换和事件响应。
- 学术技术研究
研究人员通过抓取 commit 信息和代码历史来分析软件工程实践的演变。
- 选择一组具有长期历史数据的项目。
- 提取特定时间段内的 commit 信息和 diff 内容。
- 对开发者协作模式进行 NLP 分析。
抓取GitHub的专业技巧
成功从GitHub提取数据的专家建议。
优先使用 REST API：GitHub 为个人访问 token 提供每小时 5,000 次请求的额度。
轮换 User-Agent：始终使用真实浏览器的 User-Agent 池来模拟人类流量。
住宅代理：使用高质量的住宅代理以避免“429 Too Many Requests”错误。
尊重 Robots.txt：GitHub 限制抓取搜索结果；请大幅拉开请求间隔。
增量抓取：仅抓取自上次运行以来的新数据，以最小化请求量。
处理 Captcha：在高频访问期间，需准备好应对 GitHub 基于 Arkamai 的挑战。
用户评价
用户怎么说
加入数千名已改变工作流程的满意用户
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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