如何抓取 MakerWorld:3D model 数据与设计师统计

学习如何抓取 MakerWorld 以获取 3D model 列表、下载量和创作者统计数据。高效提取有价值的 3D 打印趋势和设计师数据...

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可用数据7 字段
标题描述图片卖家信息发布日期分类属性
所有可提取字段
model 标题设计师姓名设计师资料 URL下载次数点赞数收藏数打印成功数model 描述类别标签图片库 URL上传日期最后更新日期耗材要求打印机兼容性用户评分评论文本
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
CloudflareRate LimitingBrowser FingerprintingDynamic CSS ClassesCAPTCHA

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。
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。
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。
Dynamic CSS Classes
验证码
验证人类用户的挑战-响应测试。可以是基于图像、文本或不可见的。通常需要第三方解决服务。

关于MakerWorld

了解MakerWorld提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

3D 打印的顶级中心

MakerWorld 是由 Bambu Lab 开发的综合性 3D model 共享平台,旨在与其 3D 打印机生态系统无缝集成。与传统仓库不同,MakerWorld 专注于通过其 Bambu Studio 和 Handy App 集成实现“一键打印”体验,托管高质量的 3D 文件(STL、3MF)和详细的打印配置文件。

数据丰富的社区生态系统

该网站包含丰富的数据,包括 model 标题、详细描述、下载次数、点赞数和创作者个人资料信息。3D 打印社区广泛利用它来发现新项目,并通过社交指标和打印成功率追踪各种设计的受欢迎程度。平台将内容组织成不同的类别,如功能工具、装饰艺术和机械零件。

战略商业价值

抓取 MakerWorld 对于市场研究、识别增材制造中的热门类别以及监控设计师的表现具有重要价值。数据可用于汇总 3D 资产,分析开源硬件生态系统的增长,并监控 3D 打印市场中的竞争资产。这些信息有助于企业和研究人员了解 3D modeling 的消费者偏好和技术趋势。

关于MakerWorld

为什么要抓取MakerWorld?

了解从MakerWorld提取数据的商业价值和用例。

追踪 3D 打印市场趋势和各类别中的热门利基

分析创作者增长和设计师受欢迎程度指标,以便挖掘人才

为 3D model 搜索引擎和资产管理系统汇总元数据

监控特定类别(如功能件或装饰件)的新上传内容

对 3D 打印资产和打印配置文件表现进行竞争分析

根据热门 model 研究耗材使用情况和材料流行度

抓取挑战

抓取MakerWorld时可能遇到的技术挑战。

高度依赖 JavaScript 进行内容渲染(React SPA 架构)

利用动态 Material UI 类名的复杂 CSS 选择器

激进的 Cloudflare 机器人检测和封锁机制

通过无限滚动和“加载更多”按钮实现的动态内容加载

对高频个人资料请求和 API 端点的频率限制

使用AI抓取MakerWorld

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MakerWorld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MakerWorld,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

无需配置即可处理复杂的 JS 渲染 React 页面,实现无代码操作
自动管理动态和懒加载的列表网格及图片
定时抓取以追踪下载量增长,无需人工干预
通过 AI 驱动的提取功能自动绕过浏览器检测和选择器不稳定性
直接导出为 JSON、CSV 或 Google Sheets,以便立即进行市场分析
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MakerWorld。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MakerWorld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MakerWorld,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:
  • 无需配置即可处理复杂的 JS 渲染 React 页面,实现无代码操作
  • 自动管理动态和懒加载的列表网格及图片
  • 定时抓取以追踪下载量增长,无需人工干预
  • 通过 AI 驱动的提取功能自动绕过浏览器检测和选择器不稳定性
  • 直接导出为 JSON、CSV 或 Google Sheets,以便立即进行市场分析

MakerWorld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MakerWorld。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

MakerWorld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MakerWorld。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

# 由于 Cloudflare 和 React 渲染,基础 requests 在 MakerWorld 上经常失败
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    # 这可能会返回 Cloudflare 验证或 JS 骨架屏
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 注意:实际内容不会出现在这里,因为它需要 JS 渲染
        print('已访问网站,但内容是动态的。')
    else:
        print(f'被 Cloudflare 封锁:HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'错误: {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MakerWorld

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 由于 Cloudflare 和 React 渲染,基础 requests 在 MakerWorld 上经常失败
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    # 这可能会返回 Cloudflare 验证或 JS 骨架屏
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 注意:实际内容不会出现在这里,因为它需要 JS 渲染
        print('已访问网站,但内容是动态的。')
    else:
        print(f'被 Cloudflare 封锁:HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'错误: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_makerworld():
    with sync_playwright() as p:
        # 使用类似隐身的标头启动
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://makerworld.com/en/models', wait_until='networkidle')
        
        # 等待通过 React 渲染的 model 卡片
        page.wait_for_selector("div[data-testid='model-card']")
        
        models = page.query_selector_all("div[data-testid='model-card']")
        for model in models:
            # 使用标准属性通常比 CSS 类更稳定
            title = model.query_selector('h3').inner_text()
            print(f'找到 model: {title}')
            
        browser.close()

scrape_makerworld()
Python + Scrapy
import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class MakerworldSpider(scrapy.Spider):
    name = 'makerworld'
    start_urls = ['https://makerworld.com/en/models']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(
                url,
                meta=dict(
                    playwright=True,
                    playwright_page_methods=[
                        # 等待 model 卡片加载
                        PageMethod('wait_for_selector', "div[data-testid='model-card']"),
                    ],
                )
            )

    def parse(self, response):
        # Scrapy-playwright 允许解析经 JS 渲染的 HTML
        for model in response.css("div[data-testid='model-card']"):
            yield {
                'title': model.css('h3::text').get(),
                'downloads': model.css('span.stats-downloads::text').get(),
                'link': response.urljoin(model.css('a::attr(href)').get())
            }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // 设置真实的 User-Agent
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0');
  
  await page.goto('https://makerworld.com/en/models', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // 等待 React 组件挂载
  await page.waitForSelector("div[data-testid='model-card']");
  
  const models = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll("div[data-testid='model-card']"));
    return cards.map(card => ({
      title: card.querySelector('h3')?.innerText,
      link: card.querySelector('a')?.href
    }));
  });
  
  console.log(models);
  await browser.close();
})();

您可以用MakerWorld数据做什么

探索MakerWorld数据的实际应用和洞察。

3D 打印市场分析

分析哪些类型的 model(功能性 vs 装饰性)最受欢迎,以了解全球市场需求。

如何实现:

  1. 1抓取热门类别的 model 元数据和下载次数
  2. 2每周汇总指标以追踪增长率随时间的变化
  3. 3将趋势可视化,以识别新兴的 3D 打印利基市场

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

您可以用MakerWorld数据做什么

  • 3D 打印市场分析

    分析哪些类型的 model(功能性 vs 装饰性)最受欢迎,以了解全球市场需求。

    1. 抓取热门类别的 model 元数据和下载次数
    2. 每周汇总指标以追踪增长率随时间的变化
    3. 将趋势可视化,以识别新兴的 3D 打印利基市场
  • 创作者影响力追踪

    识别表现优秀的设计师,以发掘人才或寻求硬件领域的赞助机会。

    1. 抓取创作者个人资料页面,获取总下载量和粉丝统计数据
    2. 每月监控每个设计师的新上传频率
    3. 根据互动与下载比率对创作者进行排名
  • 材料需求预测

    通过分析平台上热门 model 所需的材料类型来预测耗材需求。

    1. 从 model 打印配置文件中提取“耗材要求”
    2. 汇总热门 model 所需的材料
    3. 分析需求量最大的耗材颜色和类型(PLA、PETG 等)
  • 3D 资产搜索聚合器

    构建来自 MakerWorld 等多个平台的 3D model 可搜索索引,方便用户发现。

    1. 从 MakerWorld 提取 model 标题、标签和缩略图 URL
    2. 在带有全文搜索功能的集中式数据库中索引元数据
    3. 提供指向原始 MakerWorld 列表页面的深层链接以引导流量
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MakerWorld的专业技巧

成功从MakerWorld提取数据的专家建议。

始终使用带有 ‘Stealth’ 插件的无头浏览器,以绕过 Cloudflare 的高级机器人检测。

针对稳定的属性(如 data-testid)进行抓取,而不是经常变化的动态 Material UI 类名。

实现模拟真人的滚动行为,以高效触发懒加载图片和统计数据的加载。

监控 Network 选项卡,寻找在带有正确标头和 token 的情况下可能访问的内部 JSON API 端点。

使用高质量的住宅代理,以避免在大规模或多线程数据提取过程中被封锁 IP。

在请求和操作之间设置随机延迟,以模仿真实用户行为并保持低调。

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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