国内数据收集服务比较文章很多。
问题在于，大部分是关于陈旧地图。
阅读了十篇比较文章并缩小了候选，但有一个地方无法打开网站。
向另一个地方询问后，得到的答复是“我们没有这样的服务”。
你的时间就这样消失了。本文基于2026年8月重新绘制地图。
比较之前要做的两件事是生死确认和行业确认。
3行摘要
- 在国内，“数据收集四家公司”中经常提到的 Listly·Datahunt·CODEF·HashScraper 是提供解决不同问题的服务 — 少量自助提取 / AI学习数据构建 / 认证机构数据连接 / 管理型网页收集。
- 截至2026年8月，两个方面已更新。 Datahunt的官方网站无法访问（考虑引入时必须确认运营情况），CODEF提供基于认证的数据'连接'服务，与网页抓取不同领域。
- 因此，重点不是“哪个更好”，而是 “我的数据在哪张地图上”。本文的自我诊断5个问题提供了答案。
目录
2026年，需要更新比较的前提
"Listly vs Datahunt vs CODEF vs HashScraper."
搜索时，这个对阵表仍然存在。但是现在这个对阵表有两个错误。
首先，Datahunt目前的官方网站(thedatahunt.com)在2026年8月无法访问。 虽然该公司被称为AI学习数据构建和标记领域的代表性公司，但如果现在考虑引入，首先应确认运营状况。本文对Datahunt的描述基于过去公开资料。
其次，CODEF本来就不是一个爬虫公司。 该服务基于共同认证等用户认证，通过标准API将银行、卡片、公共机构持有的数据“连接”起来。这与从网页“收集”数据的爬虫活动在数据来源、技术和法律结构上都是不同的独立业务领域。
四家公司的比较文章总是产生不同的赢家的原因就在这里。
因为本来就不是同一场比赛，排名表只反映了作者的情况。
四家不在同一片土地上：逐行准确定义
重新绘制地图会得到这样的结果。这四家公司位于不同的大陆上。
Listly是一个浏览器扩展程序，可以通过几次点击将屏幕上显示的列表和表格提取到Excel中，是国内的无代码数据提取工具。 从安装到首次提取，这是四项服务中最快的一项。
Datahunt是一家国内数据构建公司，通过项目为单位执行AI学习用数据的收集、加工和标记。 人工审查的高质量数据集是其优势 — 但如前所述，目前需要先确认运营状况。
CODEF是一项服务，基于共同认证等用户认证，将金融和公共机构的数据通过标准化API连接起来。 这是从机构获取“我的数据”的领域，而不是从网页获取公开数据的领域。
HashScraper是一项国内管理型网页数据收集服务，从开发爬虫到阻止封锁和网站更改维护都由其代为运营，企业只需接收结果数据。 需要持续、大量接收网页公开数据的企业是其服务对象。
在同一个“数据收集”招牌下，销售的产品完全不同。
四家比较表
| 类别 | Listly | Datahunt* | CODEF | HashScraper |
|---|---|---|---|---|
| 服务方式 | 浏览器扩展程序(自助提取) | 项目型数据构建 | 基于认证的数据连接API | 管理型收集订阅 |
| 主要数据领域 | 屏幕上显示的表格·列表 | AI学习数据(收集·加工·标记) | 金融·公共机构结构化数据(需要本人认证) | 网页公开数据(电商·评论·新闻·公告等) |
| 目标用户 | 个人·非开发从业者 | 拥有AI·数据团队的企业 | 拥有开发团队的企业(API集成) | 企业(包括非开发部门) |
| 维护主体 | 用户 | 公司(在项目范围内) | API是CODEF的，集成代码是用户的 | 公司(包括在订阅中) |
| 价格结构 | 免费+订阅(根据官方网站标准) | 项目·合同制 | 基于API使用量(根据官方网站标准) | 月订阅(包括开发·维护) |
| 可扩展性 | 少量·手动执行为主 | 根据项目规模 | 在提供的API范围内 | 目标网站·项目·周期扩展 |
* Datahunt的官方网站在2026年8月无法访问，因此根据过去公开资料整理。由于详细费用和功能可能会有变化，建议最终确认以各公司官方网站为准。
在表中，需要关注的行有两行。主要数据领域（在哪个大陆）和维护主体（谁在驾驶）。其他都是结果。
我们公司的数据在哪张地图上？自我诊断5个问题
检查一下。比起十篇比较文章，这五行更为简洁。
- [ ] 所需数据是 网页公开信息 还是 通过本人认证获取的机构数据？
- [ ] 目的是 业务收集 还是 为AI模型构建数据集？
- [ ] 一次性就够了，还是 每天·每周重复？
- [ ] 如果网站更改导致收集停止， 有人可以修复吗？
- [ ] 最近一个月内直接确认了候选公司的 官网·运营状况 吗？
如果第一项是“机构数据”，则本次比较本身就是不必要的 — 这是CODEF的大陆。如果是“网页公开数据”，且需要定期收集且无人修复，则选择管理型收集是更明智的选择。
然后是第五个问题。在2026年的比较中，这是首要问题。
选择更新的地图的四个步骤
第一步。确定数据的大陆 — 机构结构化数据（账户·交易·证明）需要通过认证API连接（CODEF），AI学习数据集构建是项目型数据构建公司，网页公开数据（商品·评论·新闻·公告）需要收集方式（Listly或HashScraper）。
第二步。根据重复性选择方法 — 一次性·少量情况下，自助工具足够。每天·每周重复需要稳定运营的方式。整体方法概述在 网页数据提取4种方法比较 中有总结。
第三步。确认运营主体 — 制定收集规则，网站更改时有人可以修复吗？如果没有，就需要外包方式。HashScraper将整个运营包括在月度订阅中，拥有超过5000个网站收集经验和99.7%的数据准确性，代替500多家企业的收集运营。
第四步。通过年度总成本和运营状况验证 — 不仅考虑工具费用，还包括你的时间、维护和数据缺失，进行比较(年度总成本(TCO)比较框架)，并通过 选择网络爬虫服务之前的7个验证问题 来确认运营历史。
今天要做的事情不是选择公司，而是第一步 — 确定我的数据的大陆。
常见问题
Q. 对于金融数据收集，Datahunt和CODEF哪个更适合？
A. 取决于“金融数据”的类型。如果是机构拥有的结构化数据，如账户、交易记录、证明，需要通过认证API连接的目的，则CODEF更合适 — 但这不是爬取，而是另一个领域。金融领域的AI学习数据集构建是Datahunt一直在做的事情，但截至2026年8月，官方网站无法访问，因此需要先确认运营状况。如金融产品信息、公告、新闻、评论等网页公开数据的持续收集，则属于HashScraper等管理型收集服务的范畴。
Q. Listly和Datahunt哪个数据收集速度更快？
A. 两者的衡量标准不同。如果是“立即在屏幕上的数据”，Listly更快。Datahunt是项目型，从需求协商开始，需要处理包括标记在内的大规模过程（现在需要确认运营状况）。如果需要稳定运行每天重复收集的速度，则管理型收集比这两项更合适。
Q. 选择国内服务还是海外工具更好？
A. 如果目标是国内网站为主，国内服务更有优势。因为可以用中文沟通需求，积累了对国内网站的应对经验。HashScraper在8年的运营中没有涉及到任何收集相关的法律问题。
Q. 是否可以同时使用这四项服务？
A. 可以。因为它们不是互相替代，而是不同大陆的工具。每日研究使用Listly，机构数据连接使用CODEF，定期收集网页公开数据使用HashScraper并行组合实际上是自然的。
结论
对于“国内四家公司中哪家最好？”这个问题，在2026年的答案是这样的。
- 将此页面的表格导出到Excel → Listly
- AI学习数据集构建·标记 → 数据构建专业公司（曾是Datahunt代表，但目前无法访问官网 — 需要确认运营状况）
- 金融·公共机构数据的认证基础连接 → CODEF（与爬取不同领域）
- 持续大量收集网页公开数据 → HashScraper
HashScraper位于这四个选择中的第四个大陆。其他三个问题可能需要选择其他服务。
在选择服务之前，先更新地图。
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如果您对数据收集的大陆感到困惑，请告诉我们您的目标和目的。我们可以免费为您进行诊断，确定管理型网页收集是否适合，或者是否需要其他方式。新用户注册时可获得5万积分，以先验证收集质量。
