2025 年，隨著 Web 技術的演進和反爬機制的升級，工具生態也會進一步優化。以下是 2025 年爬蟲 & 自動化測試的前沿工具預測，結合行業趨勢和現有技術發展方向：
🚀 2025 年推薦組合（預測版）
1. 爬蟲領域
| 場景 | 2024 推薦 | 2025 升級建議 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 動態渲染爬蟲 | Playwright/Puppeteer | ? 仍為首選，但關注 Playwright 2.0+ | 微軟持續更新，CDP 協議更成熟 |
| 純 HTTP 爬蟲 | Requests/httpx | ? 升級到 curl_cffi（模擬瀏覽器 TLS 指紋） | 對抗 Cloudflare 等反爬 |
| 分布式爬蟲 | Scrapy + Playwright | ? Scrapy + Playwright 2.0 或 Ferret（新興 Golang 爬蟲框架） | Ferret 性能更高，適合超大規模 |
| 無頭瀏覽器集群 | Playwright Cluster | ? Browserless 2.0（Docker 化瀏覽器池） | 更穩定的無頭瀏覽器管理 |
2. 自動化測試領域
| 場景 | 2024 推薦 | 2025 升級建議 | 原因 |
|---|---|---|---|
| Web 自動化測試 | Playwright/Cypress | ? Playwright 2.0 + AI 輔助測試（如 Microsoft Copilot 集成） | 自動化生成測試腳本 |
| 移動端測試 | Appium | ? 升級到 Appium 3.0（支持 Flutter/React Native 更好） | 跨平臺移動應用趨勢 |
| 低代碼測試 | Cypress | ? Keploy（AI 錄制回放） | 減少手動編寫測試用例 |
🔥 2025 年值得關注的新興工具
1. Ferret（Golang 高性能爬蟲）
- 優勢：比 Scrapy 更快的并發模型，內置 DOM 解析和自動化。
- 適用場景：需要處理 千萬級頁面 的爬蟲項目。
- 示例：
package mainimport ("github.com/MontFerret/ferret/pkg/drivers""github.com/MontFerret/ferret/pkg/runtime" )func main() {query := `LET doc = DOCUMENT("https://example.com")WAIT_ELEMENT(doc, "button#load-more")CLICK(doc, "button#load-more")RETURN doc`res, _ := runtime.Run(query)println(res) }
2. curl_cffi（Python 仿瀏覽器 HTTP 請求）
- 優勢：模擬瀏覽器 TLS 指紋，繞過 Cloudflare 5 秒盾。
- 對比 Requests：
# 傳統 requests 會被攔截 import requests r = requests.get("https://nowsecure.nl") # 可能返回 403# curl_cffi 可繞過 from curl_cffi import requests r = requests.get("https://nowsecure.nl", impersonate="chrome110") print(r.status_code) # 200
3. Browserless（無頭瀏覽器云服務）
- 優勢：免維護 Chrome 集群，直接調用 API 渲染頁面。
- 2025 改進：支持 WebGPU 渲染 和 更便宜的計費模型。
4. Keploy（AI 驅動的測試工具）
- 優勢：錄制用戶操作自動生成測試用例，適合復雜 Web App。
- 示例：
# 錄制測試 keploy record -- npm start# 回放測試 keploy test
📊 技術選型決策樹（2025）
💡 2025 年關鍵趨勢
- AI 滲透工具鏈：如 GitHub Copilot 生成爬蟲/測試代碼。
- 反爬升級：需要更精細的 TLS 指紋模擬（如
curl_cffi）。 - Web3 爬蟲需求增長：需要支持 以太坊 RPC 和 IPFS 的工具。
- 無服務化（Serverless）爬蟲：如 Cloudflare Workers 爬蟲。
🎯 最終建議
- 保守派：繼續用 Playwright + Scrapy（生態穩定）。
- 前沿派：嘗試 Ferret（Golang） + curl_cffi（應對未來反爬）。
- 企業級：Browserless 云服務 + Keploy 測試（減少運維成本）。
2025 年的技術棧會更傾向于 AI 輔助 + 高性能底層工具，但核心邏輯不變：用對的工具解決對的問題。
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