文档解析API与网页抓取API（2026年）

要点总结：

• 文档解析API 用于从您拥有的文件（如PDF、图片及邮件）中提取结构化数据。
• 网页抓取API 通过解析HTML或渲染内容，从公开网页收集信息。
• 选择哪种方案取决于数据来源：您收到的文件与您主动监测的网站数据。
• 许多团队采用混合工作流，先利用网页抓取采集文档，再通过解析API实现可靠JSON提取。

文档解析API与网页抓取API

文档解析API 可将PDF、扫描图片和邮件等文件转化为结构化JSON。它分析文档布局和文本内容，自动提取键值对与表格信息，让发票管理、采购单追踪、邮件入库等流程自动化变得更容易。

网页抓取API 则通过程序化抓取网页，解析HTML或渲染后的DOM，直接从网站采集数据。当没有官方API时，抓取通常用于监控产品列表、追踪价格变化、聚合新闻内容或构建数据集。

二者都实现数据提取，但源头区别显著：文档解析API处理您自有的文件，网页抓取API针对访问的网页内容。本文将对比其优势与局限，给出决策树、对比表，并呈现真实使用场景。想进一步了解数据自动化，可参阅我们的 数据提取API指南。

文档解析API与网页抓取API的运行机制

文档解析API和网页抓取API都属于数据提取范畴，但运行逻辑和解决方案迥异。了解二者实际工作方式，是判断何种方案适合企业需求的第一步。

据 Scrapingdog 研究，34.8%的开发者现已采用网页抓取API，趋势明显从自定义脚本向结构化、现成的数据自动提取流程倾斜。

文档解析API

文档解析API专注于从您已拥有或合法获得的文件中提取结构化数据，例如PDF、扫描件、含附件的邮件及部分Office文档。无需手动录入，API会解析文档布局和文本，发现关键信息点。

• 输入： PDF、扫描件、图片、邮件、Office文档。
• 输出： 干净、结构化的JSON，包括键值对、表格及您自定义的字段。
• 原理： 利用OCR与解析规则，自动检测文本区块、数字、表格，并映射为统一格式，方便下游系统（CRM、ERP、数据库）处理。
• 典型场景： 自动处理发票与收据、解析采购单、财务报表、批量客户表单。许多团队还用解析API将邮件转换为结构化数据，连接Zapier、Make、n8n等工具自动触发业务流。

网页抓取API

网页抓取API则专注于从开放网络直接提取数据。它无需处理文件，而是从网站采集数据并转为可用格式。抓取流程可能包含获取原始HTML、借助无头浏览器渲染页面及用选择器或JS解析目标字段。

• 输入： 网站URL、HTML内容或JSON接口地址。
• 输出： 解析后的结构化JSON或CSV，适合分析与集成。
• 原理： API加载网页、分析DOM树，通过CSS选择器或XPath等规则采集产品名称、价格、新闻标题等字段。有些工具还会处理代理与反爬策略，实现大规模抓取。
• 典型场景： 监控竞品电商价格、汇总产品目录、聚合新闻文章、追踪招聘/活动/目录等信息（当没有官方API时）。

设计之初，文档解析API适合处理您拥有或收到的文件，网页抓取API则专精于收集公开网页内容。

决策树：您该选哪一种API？

选择文档解析API还是网页抓取API，核心在于数据源头以及实现目标。下面的决策流程与说明，有助于您快速判断：

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1. 您的数据是PDF、图片或邮件附件，并且您合法拥有？

   → 用文档解析API。文件会转化为干净的JSON，自动提取字段，支持表格行项目，无需人工输入。

2. 您的数据是公开网页或在线数据集？

   → 用网页抓取API。它会采集HTML或渲染页面，让您抓取所需数据，如产品列表、新闻文章等。

3. 需要同时处理文件和网页？

   → 推荐采用混合方案。例如可用抓取API下载供应商门户PDF，再递交解析API提取结构化内容。

4. 需要表格或行项目数据（如发票、收据、采购单）？

   → 文档解析API此时表现最佳。它专为结构化表格和财务数据设计，准确度和一致性很高。

5. 需要实时监控动态数据（如价格变动、突发新闻）？

   → 这种情况首选网页抓取API，能持续采集网站内容并同步最新更新。

该决策树可帮助您快速匹配需求与工具，部分场景也适合组合二者实现。

文档解析API与网页抓取API对比

将文档解析API与网页抓取API优劣一览对比有助于更明晰抉择。下表从输入输出、安全合规等标准，帮您直观判断哪种方案更适合同步您的自动化工作流。

何时选网页抓取API（以及如何合规运用）

当所需信息仅出现在网站而非文件形式时，网页抓取API是最佳选择。不用等待供应商或客户传送，可直接批量采集数据，适合市场调研、价格监控、知识聚合等场景，且需求经常更新。

据 Browsercat 产业数据显示，全球网页抓取市场2024年约为10.1亿美元，有望在2032年增至24.9亿美元，复合年增长率达11.9%。

典型抓取场景包括：

• 跨多个电商网站监控价格或库存
• 聚合不同渠道新闻头条或公告
• 无官方API时，批量收集职位、名录、活动等数据

由于网页抓取涉及采集非自有信息，务必合规操作。最佳实践包括：

• 抓取前仔细阅读robots.txt与服务条款
• 设置合理频率，避免给目标服务器造成负担
• 有条件时采用数据缓存，减少重复采集
• 明确标识爬虫身份，杜绝伪装
• 若网站提供API，优先使用官方接口

网页抓取的现实挑战还在于结构极易变动。HTML微小调整就可能让选择器失效，导致数据丢失或错误。建议务必搭建监控与告警及时修正。

此外，许多自动化流程并非抓取单一环节。例如，先通过抓取采集PDF，再交由文档解析API生成结构化JSON，实现二者优势互补。

网页抓取API的挑战与局限

网页抓取API可实现实时采集，但存在诸多值得关注的障碍与成本。清楚了解这些挑战有助于合理配置自动化流程，明晰使用场景边界。

Octoparse 最新分析指出，只有约50%网站易于抓取，30%有中等难度，剩下20%由于结构或反爬防护格外艰难。

网站频繁变化

大部分网页并非为抓取而设计。哪怕微小的HTML结构更改，如CSS类名变动、页面布局调整，都可能让抓取规则与API失效，甚或增加维护成本，需持续监控以保证数据管道稳定。

反爬技术与限制

不少网站采用Captcha、IP限流、会话校验或Bot检测。为避免抓取受阻，工程团队往往用代理轮换、管理UA字段及请求频率等方法，但这也带来更多技术负担。

法律与道德风险

网页抓取的法律环境较为模糊。抓取公开数据通常被允许，但若无视服务条款、robots.txt、绕过付费墙等行为，则有合规与法律风险。企业需制定道德规范，并在不确定时事先请教法律顾问。

数据质量与一致性难题

网站原本针对人浏览设计，非机器消费。抓取数据常需附加清洗或校验。HTML结构杂乱、JS动态加载、重复记录等都可能造成杂乱的数据集，需在下游处理前进一步“保洁”。

扩展性障碍

大规模抓取远不是简单加大请求数就能实现。高并发需要稳健的基础设施来管理重试、报错和任务分发，其代理、服务器、监控等成本变高。

长期可持续性隐忧

对于持续业务流程，仅靠抓取往往脆弱。数据管道需要不断调整，而标准化文档输入或官方API机制会更可靠。企业若开展长期项目，需考虑维护资源投入。

何时选择文档解析API更合适

当您所需信息主要以文件（PDF、扫描件、带附件邮件）形式获取，文档解析API显然是更高效的选择。它可自动把未结构化文档变为结构化数据，省去一遍遍手动录入数据库或ERP的时间精力。

据 Sphereco 统计，企业数据约80%为非结构化（如邮件、PDF、扫描文档），文档解析API价值尤其突出，可大幅解锁效率与洞察力。

典型应用包括：

• 发票与收据处理：提取供应商名称、日期、金额、表格行项目等，提升应付自动化
• 采购单与对账单：快速导出订单号、金额、付款条件等，便于财务核对
• 表单与合同解析：拉取如客户详情、签约日期等标准化字段
• 运营邮件自动化：如订单确认、发货通知、预约申请等，解析为JSON自动对接下游系统

文档解析API的最大亮点就是数据准确且一致。它不仅仅能够抽取文本，还能标准化格式、校验字段，通过Webhook直接送入您的应用或数据库，免除清洗环节。

与网页抓取不同，文件结构变动远远低于HTML页面。一旦配置好解析方案，同一规则可批量处理海量文档，长期运维压力小。

如您的业务强依赖供应商文件、客户报表或邮件，文档解析API很可能是更持久、更高效的自动化路径。

混合模式：真实场景中的协同

在诸多业务流程中，文档解析与网页抓取并非对立面，而是互为补充。实际数据来源常兼有文件与网页，二者结合能构建更完善自动化解决方案。

常见混合模式包括：

• 先抓取再解析PDF：如供应商门户可下载发票/报表PDF，抓取API先登录获取，解析API随后抽取行项目、总金额等字段。
• 解析后用抓取API丰富上下文：解析发票后，需补充供应商分类或行业基准，可用抓取API采集行业外部公开数据，解析API保障财务明细准确。
• 邮件解析结合网站校验：订单确认、发货通知等常以邮件形式收到，可直接解析，再联动抓取API实时核查库存或价格。
• 智能分析与信息融合：获得文档结构化JSON后，再结合网站数据，叠加分析、归类或产品映射，实现多源数据的动态应用。

混合方案既能发挥解析API在结构化输出的优势，又能通过抓取API扩展数据广度，帮助团队减少人工，推动端到端自动化。

Parseur到底是文档解析API还是网页抓取API？

Parseur 是一款强大的文档和邮件解析API，可将非结构化文件直接转为结构化JSON。不像网页抓取API那样直接采集网站内容，Parseur聚焦于您或用户自有的文档与邮件，让自动化更加稳定可靠，无需担忧网页结构变更、抓取限制或渲染兼容性问题。借助Parseur，可轻松自动化各类发票、收据、采购单或表单处理流程。

实际用途与特性

• Parseur能做什么？ 可自动接收邮件、PDF、图片、Office文档，输出易集成的结构化JSON，包含键值字段与行项目表格，通过Webhook或API直接访问。
• 数据处理机制： Parseur作为您授权下的处理者身份，支持数据处理协议（DPA），透明公开子处理方，允许自定义数据保留与删除策略，数据全程加密，并支持Webhook签名交付。
• 最适用团队： 文件主要通过邮件传递（如发票、收据、采购单、财务报表），希望低代码实现结构化数据自动提取的团队。

Parseur API的核心优势

Parseur API 的独特价值在于其兼具API和Web应用。开发者可直接集成API，客服和运营团队则能通过Web应用监控、复核并完善解析，无需额外开发复杂管理工具。

此组合省去开发者自建监控和管理界面的时间与负担。Web端点击即可定义JSON schema与字段、随时调整说明书并校验抽取效果；既保障技术和业务团队协作高效，也让集成极致轻量。

与高度依赖网页结构却易碎的抓取API不同，Parseur处理的是您已有的文件，成为关键业务自动化的更稳健基石。

Parseur如何保障数据处理安全

虽然Parseur不是网页抓取API，但正为文档与邮件的高效安全处理而设计。依靠Parseur，团队可放心将PDF、扫描图片、邮件附件变为结构化JSON，大规模对接自动化流程。

Parseur对数据安全、隐私和合规的高度承诺让其脱颖而出。企业用户无需担忧数据管理风险，可始终信赖其服务标准。

Parseur数据管理重点

为文档和邮件而生

Parseur接收PDF、图片、邮件内容后，通过Webhook或API输出干净结构化JSON，省去手工开发，实现发票管理、采购单自动化或邮件驱动集成。

数据始终归您控制

您完全拥有提交给Parseur的数据，仅基于您的指令进行处理，可自主配置数据保留策略，最短可保留一天。处理后立即删除功能支持解析后随时彻底移除文件。

数据存储位置

Parseur数据均加密安全地存储在欧盟（荷兰），位于Google Cloud Platform（GCP）数据中心，GCP本身持有ISO 27001认证。查看更多信息。

安全加密体系

全部数据静态加密（AES-256）、传输全程加密（TLS v1.2及以上）。已禁用过时传输协议。Parseur采用Let’s Encrypt SSL证书，全球业界标准，确保Parseur服务器、第三方应用及您的浏览器之间通信安全。

基础架构监控与渗透测试

Parseur持续监控其基础设施与相关依赖，发现漏洞即时修补。同时，定期委托独立第三方公司执行渗透测试，遵循OWASP Top 10与SANS 25等安全框架。企业客户可申请完整报告。2025年，Parseur荣获了 Astra渗透测试证书，进一步证明其网络安全韧性。

密码与账号保护

Parseur绝不存储明文密码。采用PBKDF2+SHA-256加密算法，配合512位salt、60万加密轮次，标准远高于NIST建议，确保账号安全。

业务可靠性与SLA保障

Parseur目标运行时间为99.9%及以上，具备自动重试和回退机制，确保服务波动时数据不丢失。邮件采集可自动重试至24小时，关键流程双路机制冗余。企业客户可升级至99.99%高可用并享额外基础设施保障。查看在线率历史

GDPR及隐私优先

Parseur完全符合GDPR规范，只作为您的受控数据处理者。您为数据控制者，拥有文档主权。Parseur绝不出售或共享您的数据，仅在您明确请求支持时由内部成员访问，成员全员接受GDPR与数据保护培训。详细了解Parseur与GDPR。

突发事件响应与数据泄露通告

极少数情况下，如发生数据泄露，Parseur承诺48小时内通知所有客户，确保合规和信息透明。您也可查阅Parseur的安全与隐私总览。

法律与合规重点一览

文档解析与网页抓取API的合法合规性需高度关注。两者都涉及数据处理，但合规要点因数据源和应用场景而异。

企业务必确保拥有文档数据的合法基础。通常需与数据所有者签约，明确控制者/处理者角色，根据相关法规（如GDPR）设立数据处理协议，优化保留/删除策略，并兼顾数据泄露告警、最小化原则等。

网页抓取的法律环境更复杂。即使抓取公开数据在部分司法辖区可行，许多网站会通过服务条款或robots.txt明确禁抓，绕过限制甚至强行访问将极大提升法律和合规风险。建议实施网页抓取前，务必咨询法律顾问，确保操作合法合约合规。

如涉及跨境数据传输，特别是欧盟及其它严格监管区用户/数据，也需规划合规机制。

结语：为您的数据选择最佳API方案

文档解析与网页抓取API各自对自动化采集发挥着不可或缺的作用，但服务对象和业务场景有本质区别。对于拥有自身文件（如发票、报表、邮件）的业务，更适合用解析API实现高效、准确的数据提取。

Experlogix 研究显示，文档自动化可将处理时间缩短至20%，凸显解析API带来的效率提升。

如果目标数据只存在于公开网站（如产品目录、价格列表），则宜选网页抓取API。不少流程也会结合：先抓取采集文件，再用解析API输出结构化数据。

核心结论：请用数据源头选API。如果数据来自PDF、扫描或邮件，解析API节省时间且更准；若纯属网页数据，则可选抓取API。对于多源任务，双API同用才能覆盖全部自动化需求。

常见问题解答

许多读者在比较文档解析和网页抓取时有共同疑问。以下是一些最常见问题的解答，帮助您澄清二者的区别与实际应用场景。

文档解析和网页抓取是一样的吗？

并不是。文档解析针对您已经拥有或收到的文件（如PDF、扫描图片或电子邮件），而网页抓取则通过分析HTML或渲染内容，从网站提取数据。

Parseur是网页抓取API工具吗？

不是。Parseur 是一个文档和邮件解析 API，并非网页抓取工具。它不会爬取或获取网页内容，而是帮助您将已拥有的文档（如邮件、PDF、图片或Office文件），直接转换为结构化的JSON格式。这让其非常适合发票、收据、采购单等流程的自动化处理，无需自建复杂的内部工具。

网页抓取合法吗？

这取决于具体情况。抓取公开数据有时是允许的，但网站通常会在服务条款或robots.txt中设限。务必审核相关规定，并在操作前咨询法律顾问。

应该在什么情况下避免抓取？

如果数据位于付费墙之后、受到严格访问控制，或被网站服务条款明确禁止，应避免抓取。试图绕过这些限制可能带来合规与法律风险。

最后更新于 2025年12月4日