针对这个问题，我猜你应该不会写代码，那自然就推荐你使用一些No-codeWebScraper。因为，它们对技术小白比较友好。
这些工具通常不要你懂任何代码（例如：Python、HTML、CSS、XPath等），也不需要你写任何一句代码，就能轻松地从页面中采集数据。
ChromeWebstore上名列前茅的一些扩展插件：
InstantDataScraper
WebScraper-FreeWebScraping
DataScraper-EasyWebScraping
NoCodingDataScraper-EasyWebScraping
Listly-FreeDataScraper,Extractor
Simplescraper—afastandfreewebscraper
……
它们能满足你基础的数据采集需求，感谢它们的存在，让采集数据变得容易。建议你都去了解和试用一下，每个工具都有自己突出的地方，选择一个用得趁手的就好！
当我在使用它们抓取一些复杂的页面时，或多或少，都有些不理想。
举个例子：如下图所示，要抓取全部类目下的分析数据，需要按顺序的不停的切换类目，然后再提取数据，这就让很多采集器罢工了。
作为一个赋有创造力的程序员，擅长于发明轮子。当市面上的工具不能满足自己的需求时，我想是时候创造一个更好的工具了！
在这里，我要推荐自己开发的一个浏览器插件，它叫：DataPicker-Powerfulwebdatascraper。
DataPicker是一个专业的网络数据采集器，它可以从任何网页上提取或采集数据，然后导出数据为Excel或JSON文件。
它非常的简单易用，对技术小白很友好，因为你不用写任何代码，只需几个点击就可以采集数据了。
主要功能亮点：
★免费公共配方（数量不断增加中++）★深度抓取（例如抓取搜索引擎结果、商品列表商品详情）★批量抓取（支持同时抓取多个详情页、搜索多个关键词）★自动填写表单（例如输入文字、点击元素、选中选项等）★提交表单（例如搜索关键词、登录、注册等）★自动翻页抓取数据（支持多种翻页方式）★数据去重（已抓取并存储的数据不会再次抓取）★数据清洗（支持对每列数据设置一系列转换器来清洗数据）★可视化配方编辑器（小白友好的编辑器，不懂代码也没关系）★支持私有页面数据提取（比如需要登录才能访问的页面）★支持单页应用数据提取（React、Vue、Angular等开发的页面）★支持Webhook设置（采集到数据后自动推送到给你）★支持将数据导出为.json，.csv，.xls，xml文件（不限次数，不限大小）
公开配方
可能你还不知道什么配方？它是一组动作指令的集合，告知DataPicker如何从页面中抓取数据？
我管它叫：配方。
DataPicker提供大量的公开配方，覆盖上百个网站，供你免费使用。
当然，如果这些配方不能满足你，你也可以创建自己的配方。
你还可以把自己的配方分享给大家，一起构建一个强大的配方生态。
有时候，帮助别人就是在帮助自己。
使用配方
得益于公开配方的存在，你可以完全不用关心配方的实现，只需使用它，就能轻松的从页面中抓取数据。
配方的使用也很简单，只需点击配方卡片上的「Crawl」按钮，就能开始抓取数据了。
就像这样：
配方编辑器
DataPicker提供了一个简单易用的配方编辑器，你可以通过它，在任何网站上轻松的创建配方。
我们内置了很多节点，例如：打开页面、滚动页面、点击元素、输入文本、提取数据等。
通过这些节点自由组合，我们就可以在很多复杂场景下抓取数据，模拟人的行为去访问任何网站。
提取数据
当然，要从网站中提取数据，最重要的在于，如何找到目标元素的CSSSelector或XPath？
如果你懂代码（HTMLCSS）并且熟悉浏览器，那么，你可以通过Devtools来找到它们。
如果你不懂代码，那很抱歉，这可能变得无从下手。
为了解决这个问题，DataPicker提供了一个好用的元素查找器。
通过它，你只要动动鼠标，就能轻松的生成选择器了。
如图所示，打开「高级查找器」后，只需在页面中点击想要的数据，就能自动的生成选择器了。
填写表单
我们可以模拟在页面中输入内容，然后提交表单。这是一项很酷的功能，有了它，我们就可以做更加自动化的工作。
例如：模拟在Bing搜索引擎输入“helloworld”关键词。
批量搜索
得力于「填写表单」和「提交表单」节点，我们可以完成一些批量工作。
例如：从Bing中同时检索多个关键词。
如图所示，我们同时检索「helloworld」和「JavaScript」两个关键词并提取结果。
哇哦~漂亮的数据！
数据去重
DataPicker支持数据去重，我们只需要选定去重字段就可以了。
你可以选择一个或者多个字段作为唯一索引，这样数据在存储时就会检查唯一性。如果重复了，就不会存储。
通常，我们以链接作为唯一索引是一个不错的实践。
数据清洗
DataPicker支持简单的数据清洗，我们可以把一些不必要的文本噪音修剪掉，只保留想要的内容。
我们提供以下几种转换器：
TrimSpace（修剪空格）例如：把“helloworld”的前后空格剪掉，得到“helloworld”
ExtractData（提取数据）例如：从“Comments:”提取数字“”
ReplaceData（替换数据）例如：把“Hi~小白”替换为“Hi~小青”
ModifyData（修饰数据）例如：在“NiceDay”添加后缀“NiceDay-Neal”
TransitionType（转换类型）例如：把字符串“”转换为数字
数据导出
DataPicker支持以下几种文件格式的导出，能满足你不同场景的需求：
json
csv
xls
xml
OK~我们把提取到的「shopbop-products」导出来看一下吧！
Nice数据之美，不过如此！
这就是我创造的扩展插件，它叫：DataPicker，一个专业的网络数据采集器。
我还在不断的打磨它，励志把它做成最好用的采集器！