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如何爬取 Lapa Ninja 获取设计灵感

了解如何爬取 Lapa Ninja 以提取超过 7,300 个落地页设计、类别和高清截图。是竞争性 UI/UX 研究的完美选择。

免费开始抓取
Lapa Ninja favicon
lapa.ninja中等
覆盖率:Global
可用数据8 字段
标题价格描述图片卖家信息发布日期分类属性
所有可提取字段
设计标题类别使用的字体调色板平台 (Webflow, Framer 等)发布年份源网站 URL缩略图 URL全页截图 URL视频录制 URL模板价格作者姓名
技术要求
需要JavaScript
无需登录
有分页
无官方API
检测到反机器人保护
Rate LimitingIP BlockingCloudflare

检测到反机器人保护

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。
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。
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。

关于Lapa Ninja

了解Lapa Ninja提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

全球领先的落地页画廊

Lapa Ninja 是一个顶级的落地页画廊和设计资源网站，成立于 2015 年。它收录了超过 7,300 个精选的落地页设计和超过 15,000 张全页网站截图，是 UI/UX 专业人士寻找灵感的必备工具。该平台按行业、颜色、年份和平台组织内容，全面展示了当前的网页设计趋势。

数据的价值所在

该网站是涵盖 SaaS、电子商务、个人作品集和 AI 驱动平台等多个类别的活跃档案库。对于爬取者而言，这些数据在市场研究中极具价值，因为它提供了一个结构化的视角，展示了顶尖公司如何构建其首页、使用哪些字体以及行业内目前主流的设计系统（如 Webflow 或 Framer）。

策划与结构

与普通的设计网站不同，Lapa Ninja 专注于功能性的落地页。每个条目都标注了技术元数据，如调色板和字体选择，从而实现超越单纯图片的特定数据提取。这使其成为构建设计情报数据库或训练网页设计 machine learning model 的理想来源。

关于Lapa Ninja

为什么要抓取Lapa Ninja？

了解从Lapa Ninja提取数据的商业价值和用例。

分析不同行业的 UI/UX 设计趋势

监控竞争对手的落地页结构和 CTA 布局

为内部创意情绪板聚合设计灵感

构建用于基于 AI 的网页设计生成或分类的数据集

跟踪 Webflow 和 Framer 等网页平台随时间推移的普及程度

抓取挑战

抓取Lapa Ninja时可能遇到的技术挑战。

无限滚动机制需要先进的浏览器自动化技术

图像的懒加载需要增量滚动配合

大型截图文件可能会触发频率限制或带宽上限

搜索和过滤结果的动态渲染

使用AI抓取Lapa Ninja

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

1

描述您的需求

告诉AI您想从Lapa Ninja提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。

2

AI提取数据

我们的人工智能浏览Lapa Ninja，处理动态内容，精确提取您要求的数据。

3

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

轻松处理无限滚动和懒加载资源
基于云端的执行，避免下载截图时的本地带宽问题
定时运行以每天自动检测并爬取新增的设计
轻松导出到 Google Sheets 或 Airtable 等结构化格式
免费开始抓取
无需信用卡提供免费套餐无需设置

AI让您无需编写代码即可轻松抓取Lapa Ninja。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:
  1. 描述您的需求: 告诉AI您想从Lapa Ninja提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
  2. AI提取数据: 我们的人工智能浏览Lapa Ninja，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
  3. 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:
  • 轻松处理无限滚动和懒加载资源
  • 基于云端的执行，避免下载截图时的本地带宽问题
  • 定时运行以每天自动检测并爬取新增的设计
  • 轻松导出到 Google Sheets 或 Airtable 等结构化格式

Lapa Ninja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Lapa Ninja。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

1
安装浏览器扩展或在平台注册
2
导航到目标网站并打开工具
3
通过点击选择要提取的数据元素
4
为每个数据字段配置CSS选择器
5
设置分页规则以抓取多个页面
6
处理验证码（通常需要手动解决）
7
配置自动运行的计划
8
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

Lapa Ninja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Lapa Ninja。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
  1. 安装浏览器扩展或在平台注册
  2. 导航到目标网站并打开工具
  3. 通过点击选择要提取的数据元素
  4. 为每个数据字段配置CSS选择器
  5. 设置分页规则以抓取多个页面
  6. 处理验证码（通常需要手动解决）
  7. 配置自动运行的计划
  8. 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

# Set headers to mimic a browser
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
url = 'https://www.lapa.ninja/'

try:
    # Send request
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    # Parse HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    posts = soup.select('.post-item')
    # Iterate and print
    for post in posts:
        title = post.select_one('h3').text.strip()
        print(f'Found Design: {title}')
except Exception as e:
    print(f'Request failed: {e}')

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Lapa Ninja

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Set headers to mimic a browser
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
url = 'https://www.lapa.ninja/'

try:
    # Send request
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    # Parse HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    posts = soup.select('.post-item')
    # Iterate and print
    for post in posts:
        title = post.select_one('h3').text.strip()
        print(f'Found Design: {title}')
except Exception as e:
    print(f'Request failed: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_lapa():
    with sync_playwright() as p:
        # Launch headless browser
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://www.lapa.ninja/post/')
        
        # Handle infinite scroll
        for _ in range(5):
            page.evaluate('window.scrollBy(0, 1500)')
            page.wait_for_timeout(2000)
        
        # Extract design titles
        titles = page.locator('.post-item h3').all_text_contents()
        print(f'Extracted {len(titles)} designs')
        browser.close()

scrape_lapa()
Python + Scrapy
import scrapy

class LapaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'lapa_ninja'
    start_urls = ['https://www.lapa.ninja/post/']

    def parse(self, response):
        # Loop through each design item
        for post in response.css('.post-item'):
            yield {
                'title': post.css('h3::text').get(),
                'link': post.css('a::attr(href)').get(),
                'image': post.css('img::attr(src)').get()
            }
        
        # Follow simple pagination link if available
        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();
  const page = await browser.newPage();
  // Go to homepage with network idle condition
  await page.goto('https://www.lapa.ninja/', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // Extract titles using document evaluation
  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.post-item h3')).map(h => h.innerText);
  });
  
  console.log('Design Titles:', data);
  await browser.close();
})();

您可以用Lapa Ninja数据做什么

探索Lapa Ninja数据的实际应用和洞察。

设计趋势分析

营销机构可以跟踪不同领域中如 Bento Grids 或深色模式等设计美学的演变。

如何实现：

  1. 1每月爬取 SaaS 类别中的所有列表
  2. 2提取调色板和字体选择
  3. 3对比 12 个月的数据以可视化风格变迁

使用Automatio从Lapa Ninja提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。

您可以用Lapa Ninja数据做什么

  • 设计趋势分析

    营销机构可以跟踪不同领域中如 Bento Grids 或深色模式等设计美学的演变。

    1. 每月爬取 SaaS 类别中的所有列表
    2. 提取调色板和字体选择
    3. 对比 12 个月的数据以可视化风格变迁
  • AI model 训练

    开发者可以构建一个高质量的精选落地页数据集，用于训练 UI/UX 生成 model。

    1. 爬取全页截图及其对应的类别
    2. 将截图与提取的元数据（字体、平台）配对
    3. 将配对数据输入生成式设计 model
  • 设计师的潜在客户开发

    自由职业设计师可以找到那些多年未更新落地页的公司。

    1. 按年份属性（如 2018-2020）过滤结果
    2. 提取原始网站 URL
    3. 验证当前的实时网站是否与旧截图匹配，并联系对方提供重新设计服务
  • 市场份额研究

    市场研究人员可以追踪哪些网站构建工具（Webflow, Framer, Wix）正在赢得市场。

    1. 爬取 2020 年以来所有设计的平台属性
    2. 按年份汇总每个平台的数量
    3. 识别初创领域增长最快的设计技术
不仅仅是提示词

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

Automatio结合AI代理、网页自动化和智能集成的力量，帮助您在更短的时间内完成更多工作。

AI代理
网页自动化
智能工作流

抓取Lapa Ninja的专业技巧

成功从Lapa Ninja提取数据的专家建议。

使用每次 500px 的增量滚动，确保触发懒加载 (lazy-loaded) 图像

针对特定的年度子文件夹（如 /year/2025/）进行抓取，以提高增量爬取 (delta-scraping) 的效率

直接从源代码中找到的 CDN URL 提取图像，以节省页面渲染时间

在请求之间设置 1-3 秒的随机延迟，以规避频率限制 (rate limiters) 的监测

如果计划下载数千张高分辨率截图，建议使用住宅代理

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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