在不写一行 Python 的前提下，完全可以通过浏览器插件、可视化 SaaS、表格函数以及 RPA 等低门槛工具高效完成数据采集。**关键在于尊重站点规则、选择合规路径、结合零代码与低代码组件搭建稳定流程**。基于 Web Scraper、ParseHub、Apify 等方案，配合 Google Sheets/Excel 的清洗与 Zapier/Make 的编排，**实现从网页抓取到结构化存储与自动同步的闭环**，并在动态页面与反爬场景下使用云端渲染与合理限速策略降低维护成本。

## 一、核心思路与合规边界：不写 Python 也能稳定抓取
无代码与低代码抓取的本质，是以“可视化选择器 + 云端或本地自动化 + 表格/数据库清洗”的方式替代脚本工程。你可以通过浏览器插件定义 CSS/XPath 选择器，或在 SaaS 中用“点击—选择—导出”的流程，迅速将非结构化网页变成表格化数据。**这种方式弱化了编程门槛，却同样需要清晰的数据模型、字段映射与更新频率规划**。当目标站点结构较稳且数据字段清晰时，无代码采集的产能和上线速度往往优于从零写脚本。

合法合规是数据采集的第一原则。广泛遵循的 robots.txt 协议已在 IETF 发布为标准（IETF, 2022），其中对允许与禁止抓取的路径做了机器可读的声明。**在开始任何网页抓取前，应先检查 robots.txt，并结合站点的服务条款（Terms of Service）与版权政策做可行性评估**。对于需要登录、包含会员权益或有明显反爬措施的内容，应优先寻找官方 API 或公开数据接口，避免规避限制导致合规与信誉风险。

行业最佳实践建议在请求频率、并发数与访问时间窗口上保持“礼貌抓取”，并提供可靠的来源归因。Google Search Central 对 robots 规则与抓取礼仪有清晰说明（Google, 2023），包括如何设置延迟、识别可抓与不可抓的资源。**在无代码方案中，同样可以配置限速、重试与失败告警，将“技术正确性”与“业务合规性”绑定在一起**。这不仅降低封禁与阻断概率，也能长期稳定维护你的数据资产与品牌声誉。

## 二、零代码方案：浏览器插件与云端可视化平台
浏览器插件是入门门槛最低的路径。以 Web Scraper（webscraper.io）为例，你可在页面上可视化圈选列表、详情、分页与下一页链接，自动抽取文本、链接、图片与属性，再导出为 CSV/JSON。**类似的 Data Miner、Instant Data Scraper 也面向静态页面与简单动态内容**，非常适合电商目录、博客索引、新闻列表等结构较规整的场景。其局限在于需要打开浏览器、依赖本机网络与性能，对复杂登录或重度 JS 渲染场景的适配能力有限。

在线可视化平台则进一步提供“云端运行 + 定时计划 + 失败重试”。ParseHub、Apify、Import.io 等支持在其云容器中加载页面、执行点击、滚动、等待与提取步骤，并将结果推送到 Google Sheets、S3 或 Webhook。**这类 SaaS 的优势在于集成了渲染引擎与任务编排，能处理单页应用（SPA）与无限滚动等复杂交互**，并支持监控、版本化与团队协作。成本上通常采用任务量、并发或数据量计费，适合持续运行的业务型抓取项目。

一个典型零代码流程示例是“采集电商分类页的商品列表”。你可用 Web Scraper 创建 Sitemap，配置“列表选择器”提取商品块，再在每个商品块内圈选标题、价格、评分与详情链接，添加分页选择器抓取多页。**运行完成后导出 CSV 并导入表格清洗；如遇滚动加载，可改用 ParseHub/Apify 在云端设置滚动与等待动作**。此路径避免编写脚本，却能较快形成结构化数据输出，适合快速验证与小团队数据补齐任务。

## 三、低代码方案：Google Sheets、Excel Power Query 与自动化编排
Google Sheets 的 `IMPORTXML`、`IMPORTHTML`、`IMPORTFEED` 等函数可直接将网页数据拉入单元格。你可用 `IMPORTXML(url, xpath)` 抽取标题、价格等字段，或用 `IMPORTHTML(url, "table", index)` 读取页面表格。**其优势是轻量与协同，适合静态页面或内容结构稳定的站点**；不足在于对重度 JS 渲染不友好、存在配额限制，且在目标站点频繁变动时公式易失效。最佳实践包括给 XPath 预留容错、用辅助列做格式化，并设置合理刷新节奏。

Excel 的 Power Query（获取与转换）为企业环境提供更强的数据整形能力。通过“自网页”连接可自动识别表格与列表，或以高级参数自定义请求头与查询字符串，再在可视化界面进行拆列、透视、合并与去重。**Power Query 的优势在于可重复清洗流程与一键刷新，且 M 语言支持复杂转换**。若需与内部系统对接，可配合 SharePoint/OneDrive 实现集中存储与计划刷新，保证数据采集与加工链路的可控与可追踪。

当站点提供官方 API 或半公开接口时，可将 Zapier 或 Make（原 Integromat）用于低代码编排：以 Webhook 触发，HTTP 模块请求接口，解析 JSON 并写入 Google Sheets/Airtable 或推送到数据库。**这种“API 优先”的抓取方式天然合规与稳定，且更易于增量更新与错误恢复**。对于没有 API 的网页，你也可将 ParseHub/Apify 的云任务作为一步，触发完成后再由自动化平台做清洗、通知与归档，形成端到端流水线。

## 四、RPA 录制与桌面流程：在无需代码下复刻人类操作
RPA（机器人流程自动化）适合那些必须在真实浏览器或客户端中逐步点击的场景。Microsoft Power Automate Desktop 提供了“打开网页—等待—点击—提取文本—写入 Excel/CSV”的可视化步骤，**无需 Python 也能在本地稳定执行重复任务**。你可以为不同站点录制独立流程，并在任务计划中定时运行，或在发生异常时截屏与日志记录，方便定位 DOM 变化导致的步骤失效。

对更偏浏览器侧的用户，可使用 Selenium IDE 或 Katalon Recorder 等录制型插件。它们通过记录点击、输入与等待，生成可回放的测试脚本，并允许插入条件、循环与变量。**在不导出为代码的前提下，你仍可用内置命令提取元素属性与文本，最后统一导出数据文件**。这种方案更贴近“前端测试”的思路：以稳定的定位策略（CSS、XPath、ARIA）和恰当的等待（显式/隐式）来提高成功率。

为提升 RPA 的可靠性，需关注三个要点。其一，尽量使用稳定的元素定位器，如 data-* 属性或可预期的层级结构，减少对文本或位置的依赖。其二，**设置足够的超时与重试，并在弹窗、Cookie 提示、懒加载等节点增加“显式等待”**。其三，将关键字段的校验（数量、必填、格式）与日志写入流程内，保证失败可追踪、可复现、可恢复，避免一次偶发渲染异常让整批数据失真。

## 五、动态页面与反爬应对：云端渲染、限速策略与合规边界
单页应用与无限滚动要求工具具备 JS 渲染与交互能力。Apify 等云端平台通过内置无头浏览器加载页面，执行滚动、点击“加载更多”、等待 XHR 完成等动作，再统一解析 DOM 输出。**在很多场景下，页面的数据源其实来自内部的 JSON 或 GraphQL 接口**，可通过开发者工具的 Network 面板观察请求，若站点许可，优先使用这些更稳定的接口，减少对前端结构变化的敏感性与维护成本。

反爬策略常见于访问频率限制、IP 封禁与指纹校验。合规前提下，你可降低并发、增加请求间隔并随机化顺序，必要时使用信誉良好的代理池（如具备合规资质的住宅/数据中心代理），并设置正确的 Accept-Language 与 User-Agent。**在零代码/低代码平台中，合理的限速与重试配置往往比盲目加并发更有效**，既减少触发风控的概率，也避免对目标站点造成负载压力，提高可持续运行的概率（Google, 2023）。

涉及验证码、登录态与付费内容时，应将“尊重访问边界”作为第一原则。若站点以验证码保护高价值数据，不建议使用任何规避手段，而应联系数据所有方或购买合规数据服务。**对必须登录的页面，可使用平台提供的安全凭证库与会话保持，但需遵守条款，不要共享或滥用账号**。在团队协作中，建议记录每个数据源的许可状态、刷新频率与联系人，将权限与审计纳入流程文档，避免合规风险的累积与外溢。

## 六、数据清洗、存储与协作治理：让采集结果可用、可查与可控
数据采集只是起点，清洗与标准化决定可用度。建议为每个数据源定义“字段字典”与唯一键（如商品 ID、URL、标题+来源），**在 Google Sheets/Excel 中使用分列、去重、映射与正则替换实现格式统一**。对价格、时间与货币等字段统一时区与小数规则，并记录来源 URL 与抓取时间戳，便于回溯。通过简单的校验列（例如长度、缺失率、正态范围）及时标注异常，必要时回放任务修正。

存储上，轻量项目适合用 Google Sheets、Airtable 或 CSV 档案；持续项目可将结果落地到数据库或对象存储，并以 Zapier/Make 触发增量更新和通知。**若团队需要对外部系统同步，如 CRM、BI 或搜索索引，可设计“原始层—清洗层—服务层”的分层表结构**，确保上游变更不直接影响下游消费。配套的版本号、批次号与差分日志，可让数据对账与回滚更直观，提升整体可观测性与信任度。

当数据采集服务于产品研发、需求验证或测试数据准备时，流程管理与沟通协作至关重要。**你可以在 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)（研发项目全流程管理系统）中为每个数据源建立需求、任务与验收标准**，将合规审查清单、变更记录与风险评估沉淀到知识库，以看板追踪抓取频率、失败率与修复进度。通过与表格/自动化平台的 Webhook 集成，形成“采集—清洗—验收—发布”的闭环，提高跨职能团队的透明度与交付确定性。

## 七、工具对比与选型实例：从需求出发，组合拳更有效
不同方案在学习曲线、动态渲染、导出能力与成本上差异明显。**选型时先明确数据体量、变更频率、页面复杂度与合规要求，再决定是以插件为主，还是以云端 SaaS 与自动化平台编排为主**。当场景包含登录、滚动与复杂交互，倾向采用具备云端渲染的服务；当数据稳定且规模可控，插件与表格函数能以极低成本快速落地；而涉及多系统落地时，应加入编排与质量监控。

| 工具/组合 | 学习曲线 | JS 渲染支持 | 适合场景 | 导出/对接 | 费用区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| Web Scraper 插件 | 低 | 弱（依赖浏览器） | 静态页、规则稳定列表 | CSV/JSON、本地 | 免费/低 |
| ParseHub（SaaS） | 中 | 强（云端渲染） | SPA、滚动加载、定时任务 | CSV/JSON、API | 中 |
| Apify（SaaS） | 中 | 强（Actors/云端） | 复杂交互、规模化 | API、存储集成 | 中/高 |
| Google Sheets + IMPORTXML | 低 | 弱（静态为主） | 小规模、轻清洗 | 表格直接可用 | 免费/低 |
| Excel Power Query | 中 | 中（分析型） | 企业清洗与整形 | Excel/CSV/数据库 | 低/中 |
| Zapier/Make 编排 | 中 | N/A（对接为主） | API 拉取与任务编排 | 多系统联动 | 低/中 |

在方法论上，可用“五问”快速筛选：数据是公开可抓且允许的吗？页面是静态还是动态？采集频率与时效性要求如何？是否需要对接下游系统？预算与可维护人力有多大？**据此搭建“插件/表格—SaaS—编排—质量监控”的最小可行链路，逐步演进**。不要一开始就追求复杂与全面，先以小范围自动化验证稳定性，再扩展任务量与并发，控制总拥有成本（TCO）。

举三个常见实例。价格监测：用 Apify/ParseHub 云端任务处理滚动与选择器，定时推送至 Google Sheets，再以 Zapier 将价格波动阈值发至邮件/IM。招聘信息订阅：Web Scraper 抓取职位列表，Excel Power Query 做去重与字段清洗，Make 将新增职位写入 Airtable。**新闻与政策追踪：若站点提供 RSS/Atom，优先以 `IMPORTFEED`+Zapier 路由到数据库；无 RSS 时，再以插件/云端渲染补齐**。这类“组合拳”能在不写 Python 的前提下覆盖 80% 以上的业务采集需求。

参考与资料来源
1) IETF. 2022. RFC 9309: The Robots Exclusion Protocol.
2) Google Search Central. 2023. Control crawling and indexing with robots.txt.

可以使用专门的数据采集工具或浏览器插件，比如Octoparse、ParseHub等，这些工具提供可视化界面，帮助用户通过点击选取网页元素来抓取数据，无需编写代码。

利用工具和浏览器插件采集数据

我没有编程基础，想知道有没有不使用Python等编程语言，直接从网页提取数据的方式？

有哪些不用编程语言也能采集网页数据的方法？

Excel自带网络查询功能，用户可以通过“数据”选项中的“从网页获取数据”功能，输入网页地址，直接将网页表格数据导入工作表中，实现简单的数据抓取。

Excel的网络查询功能

有没有办法用常用的软件像Excel来抓取网页上的数据，而不需要写程序？

如何用Excel获取网页上的数据？

一些网站提供官方API接口，允许用户直接下载结构化数据，或者带有导出数据格式（如CSV、Excel）的功能。通过注册账号和调用这些接口或使用导出选项，可以绕开复杂的编程操作。

利用网站API和数据导出功能

如果我想收集某些网站的数据，但又不想写代码，有没有其他途径能够获得这些数据？

网页数据下载时如何避免复杂的编程操作？

PingCodeDocs

本文系统阐述了在不使用Python的情况下进行数据采集的可行路径，强调遵守robots.txt与站点条款，通过浏览器插件、可视化SaaS、表格函数与RPA构建端到端流程，并用云端渲染、限速与日志提升在动态页面下的稳定性；同时覆盖清洗存储、自动化编排与协作治理，给出工具对比与选型实例，帮助以合规、低门槛和可维护的方式实现规模化抓取。

不用Python如何爬取数据

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