屏幕抓取技术（Screen Scraping）是一种从计算机屏幕或应用程序界面中提取数据的技术，通过模拟用户操作或直接解析界面元素，将非结构化或半结构化的数据转换为结构化数据，以便进一步处理或分析。

核心原理 模拟用户操作 通过模拟键盘输入、鼠标点击等操作，自动化完成数据采集。

示例：使用工具点击网页按钮、填写表单，然后抓取生成的结果。

解析界面元素 直接读取屏幕上的像素数据或控件属性（如文本框内容、表格数据）。

示例：从ERP系统界面抓取订单信息，无需访问底层数据库。

技术实现方式 基于坐标的抓取 通过预先定义的屏幕坐标定位元素，适合固定布局的界面。

缺点：界面更新后需重新调整坐标。

基于控件的抓取 识别界面控件（如按钮、文本框）的属性（如名称、ID），动态适配界面变化。

示例：通过Windows API获取Excel单元格内容。

基于图像识别的抓取 使用OCR（光学字符识别）技术识别屏幕图像中的文字。

示例：从扫描的PDF中提取文本。

基于API或协议的抓取 直接调用应用程序的API接口或网络协议（如HTTP、TCP/IP）获取数据。

示例：通过SAP GUI Scripting访问SAP系统数据。

应用场景 数据迁移 将旧系统中的数据迁移到新系统。

示例：从老旧ERP系统抓取客户信息，导入CRM系统。

自动化测试 模拟用户操作，验证应用程序功能是否正常。

示例：使用Selenium抓取网页内容，验证登录流程。

数据整合 从多个系统中抓取数据，生成统一报表。

示例：从不同部门的系统中抓取销售数据，生成总览报表。

RPA（机器人流程自动化） 作为RPA工具的核心技术之一，实现端到端自动化流程。

优缺点 优点： 无需源代码：无需访问应用程序的源代码或数据库。

快速部署：适用于封闭系统或无法直接访问数据的场景。

成本低：相比API开发，屏幕抓取技术实现成本更低。

缺点： 稳定性差：界面更新可能导致抓取失败。

效率低：逐像素解析或模拟操作速度较慢。

安全性风险：直接操作界面可能触发安全机制。

开源框架 SikuliX：基于图像识别的自动化工具。

PyAutoGUI：Python库，支持跨平台屏幕操作。

专用工具 特定领域工具（如Excel抓取工具、网页数据抓取工具）。

发展趋势 与AI结合 使用机器学习优化元素识别，提高抓取准确率。

示例：通过深度学习识别动态生成的网页内容。

低代码/无代码化 提供可视化界面，降低技术门槛。

示例：UiPath Studio允许用户通过拖拽组件实现屏幕抓取。

云原生支持 在云端部署屏幕抓取任务，实现跨设备协作。

示例：通过云服务抓取全球各地系统的数据。

总结 屏幕抓取技术是自动化领域的重要工具，尤其在数据迁移、RPA等场景中发挥关键作用。

尽管存在稳定性与效率的挑战，但随着AI与低代码技术的发展，屏幕抓取技术正朝着更智能、更易用的方向演进。