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。
- WAF
关于Open Collective
了解Open Collective提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
关于 Open Collective
Open Collective 是一个独特的财务和法律平台，旨在为社区领导的组织、open-source 软件项目和邻里协会提供透明度。通过作为一种去中心化的筹款工具，它允许“集体”在无需正式法律实体的情况下筹集资金和管理支出，通常利用财务托管人进行行政支持。像 Babel 和 Webpack 这样的重大技术项目都依赖该平台来管理其社区资助的生态系统。
该平台以其激进的透明度而闻名。每一笔交易，无论是来自大公司的捐赠还是社区聚会的小额支出，都会被记录并公开可见。这为研究世界上一些最关键的 open-source 依赖项的财务状况和支出习惯提供了丰富的数据。
抓取 Open Collective 对于希望对 open-source 经济进行市场研究的组织来说具有极高的价值。它允许用户识别企业赞助线索，跟踪开发者资金趋势，并审计关键软件项目的财务可持续性。这些数据是直接观察全球开发者社区内资本流动的窗口。
为什么要抓取Open Collective？
了解从Open Collective提取数据的商业价值和用例。
分析关键 open-source 依赖项的可持续性
为 B2B 服务识别潜在的企业赞助线索
监控不同技术栈的去中心化资金趋势
进行点对点财务系统的学术研究
审计非营利组织和社区团体的支出透明度
跟踪竞争对手在社区项目赞助中的参与情况
抓取挑战
抓取Open Collective时可能遇到的技术挑战。
管理用于深度嵌套数据提取的复杂 GraphQL 查询
处理动态 Next.js 注水和无限滚动分页
在高频请求时绕过 Cloudflare 防护
应对 API 和 Web 端点上的严格频率限制
使用AI抓取Open Collective
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Open Collective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Open Collective，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Open Collective。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Open Collective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Open Collective，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:
- 无需编写 GraphQL 查询即可提取复杂的财务数据
- 自动处理 JavaScript 渲染和无限滚动
- 安排定期运行以监控项目预算变化
- 通过分布式云执行绕过反爬虫措施
Open Collective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Open Collective。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
Open Collective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Open Collective。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
# Open Collective GraphQL 端点
url = 'https://api.opencollective.com/graphql/v2'
# 获取集体基本信息的 GraphQL 查询
query = '''
query {
collective(slug: "webpack") {
name
stats {
totalAmountReceived { value }
balance { value }
}
}
}
'''
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
try:
# 向 API 发送 POST 请求
response = requests.post(url, json={'query': query}, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 提取并打印名称和余额
collective = data['data']['collective']
print(f"Name: {collective['name']}")
print(f"Balance: {collective['stats']['balance']['value']}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {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Open Collective
Python + Requests
import requests
# Open Collective GraphQL 端点
url = 'https://api.opencollective.com/graphql/v2'
# 获取集体基本信息的 GraphQL 查询
query = '''
query {
collective(slug: "webpack") {
name
stats {
totalAmountReceived { value }
balance { value }
}
}
}
'''
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
try:
# 向 API 发送 POST 请求
response = requests.post(url, json={'query': query}, headers=headers)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 提取并打印名称和余额
collective = data['data']['collective']
print(f"Name: {collective['name']}")
print(f"Balance: {collective['stats']['balance']['value']}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_opencollective():
with sync_playwright() as p:
# 启动支持 JS 的浏览器
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://opencollective.com/discover')
# 等待集体卡片加载
page.wait_for_selector('.CollectiveCard')
# 从 DOM 中提取数据
collectives = page.query_selector_all('.CollectiveCard')
for c in collectives:
name = c.query_selector('h2').inner_text()
print(f'Found project: {name}')
browser.close()
scrape_opencollective()Python + Scrapy
import scrapy
import json
class OpenCollectiveSpider(scrapy.Spider):
name = 'opencollective'
start_urls = ['https://opencollective.com/webpack']
def parse(self, response):
# Open Collective 使用 Next.js；数据通常位于 script 标签内
next_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if next_data:
parsed_data = json.loads(next_data)
collective = parsed_data['props']['pageProps']['collective']
yield {
'name': collective.get('name'),
'balance': collective.get('stats', {}).get('balance'),
'currency': collective.get('currency')
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://opencollective.com/discover');
// 等待动态内容加载
await page.waitForSelector('.CollectiveCard');
// 遍历元素以提取名称
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.CollectiveCard')).map(el => ({
name: el.querySelector('h2').innerText
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
})();您可以用Open Collective数据做什么
探索Open Collective数据的实际应用和洞察。
open-source 增长预测
通过跟踪特定集体类别的财务增长率来识别趋势技术。
如何实现：
- 1提取特定标签下顶级项目的月收入
- 2计算复合年增长率 (CAGR)
- 3可视化项目资助健康状况以预测技术采用趋势
使用Automatio从Open Collective提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用Open Collective数据做什么
- open-source 增长预测
通过跟踪特定集体类别的财务增长率来识别趋势技术。
- 提取特定标签下顶级项目的月收入
- 计算复合年增长率 (CAGR)
- 可视化项目资助健康状况以预测技术采用趋势
- SaaS 潜在客户挖掘
识别那些可能需要开发工具、托管或专业服务的资金充足的项目。
- 按预算和筹资总额筛选集体
- 提取项目描述和外部网站 URL
- 通过关联的 GitHub 仓库验证技术栈
- 企业慈善审计
追踪大型企业在 open-source 贡献预算上的支出去向。
- 抓取顶级项目的贡献者名单
- 区分组织资料与个人资料
- 按企业实体汇总贡献金额
- 社区影响研究
分析去中心化团体如何分配资金，以了解其社会影响。
- 抓取特定集体的完整交易分类账
- 对支出进行分类（差旅、工资、硬件）
- 生成社区团体资源分配报告
- 开发者招聘管道
根据社区管理和贡献历史，寻找特定生态系统中的活跃领导者。
- 抓取关键技术集体的成员列表
- 将贡献者与其公开社交资料进行交叉比对
- 识别活跃的维护者以进行高层拓展
抓取Open Collective的专业技巧
成功从Open Collective提取数据的专家建议。
优先使用官方 GraphQL API 而非网页抓取，以获得更稳定且结构化的结果。
在抓取前端时，请在选择器中使用 'data-cy' 属性，以便在网站更新期间获得更好的稳定性。
实施 2-5 秒的随机延迟，以模仿人类浏览行为并避免触发频率限制。
如果您需要通过 /discover 页面进行大批量搜索，请使用旋转的住宅代理。
检查 robots.txt 文件，确保您的抓取频率符合网站允许的抓取延迟参数。
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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