
详解AI采集框架Crawl4AI,打造智能网络爬虫
前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!Crawl4AI这个开源Python库,专门用来简化网页爬取和数据提取的工作。它不仅功能强大、灵活,而且全异步的设计让处理速度更快,稳定性更好。无论是构建AI项目还是提升语言模型的性能,Crawl4AI都能帮您简化工作流程。你可以直接在Python项目中使用,或者将其集成到REST API中,实现快速、稳定的数据爬取和处理。这样,无论是数据的实时
使用Crawl4AI构建高效AI爬虫与数据提取工具。
1 介绍
前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!
Crawl4AI这个开源Python库,专门用来简化网页爬取和数据提取的工作。它不仅功能强大、灵活,而且全异步的设计让处理速度更快,稳定性更好。无论是构建AI项目还是提升语言模型的性能,Crawl4AI都能帮您简化工作流程。
你可以直接在Python项目中使用,或者将其集成到REST API中,实现快速、稳定的数据爬取和处理。这样,无论是数据的实时获取还是后续的分析处理,都能更加得心应手。
2 快速开始
立刻上手 Crawl4AI!以下是个简单的例子,展示了其强大的异步能力:
import asyncio from crawl4ai import AsyncWebCrawler asyncdef main(): # 初始化异步网页爬虫 asyncwith AsyncWebCrawler(verbose=True) as crawler: # 爬取指定的 URL result = await crawler.arun(url="https://www.nbcnews.com/business") # 以 Markdown 格式显示提取的内容 print(result.markdown) # 执行异步主函数 if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
解释:
-
导入库:从
crawl4ai
库中导入AsyncWebCrawler
和asyncio
模块。 -
创建异步上下文:使用异步上下文管理器实例化
AsyncWebCrawler
。 -
运行爬虫:使用
arun()
法异步爬取指定的 URL 并提取有意义的内容。 -
打印结果:输出提取的内容,格式化为 Markdown。
-
执行异步函数:使用
asyncio.run()
执行异步的main
函数。
3 特性亮点
Crawl4AI具备以下核心特性,让网页爬取和数据提取工作更加高效:
-
开源免费:无额外费用,开源可信赖。
-
快速性能:速度超越许多付费工具。
-
多样输出:支持JSON、清洁HTML、Markdown格式。
-
多URL并发:一次性处理多个网页,提升效率。
-
媒体提取:全面抓取图片、音频、视频等。
-
链接全收集:不遗漏任何内外链接。
-
元数据抽取:深入提取网页信息。
-
自定义操作:自定义请求头、认证,修改页面后再爬取。
-
用户代理模拟:模拟不同设备访问。
-
页面截图:快速获取网页视觉快照。
-
JavaScript支持:执行JS获取动态内容。
-
数据结构化:精确提取结构化数据。
-
智能提取技术:使用余弦聚类和LLM技术。
-
CSS选择器:精准定位数据。
-
指令优化:通过指令提升提取效果。
-
代理配置:增强访问权限和隐私保护。
-
会话管理:轻松处理多页爬取。
-
异步架构:提升性能和可扩展性。
4 安装指南
Crawl4AI提供了多种安装方式,以适应不同的使用场景。以下是几种常用的安装方法:
4.1 基本安装(推荐)
对于大多数网页爬取和数据抓取任务,可以直接使用pip进行安装:
pip install crawl4ai
这样,默认安装的是Crawl4AI的异步版本,使用Playwright进行网页爬取。
注意:如果安装时遇到Playwright相关错误,可以通过以下命令手动安装Playwright:
playwright install
或者,安装特定版本的Chromium:
python -m playwright install chromium
4.2 同步版本安装
如果需要使用Selenium的同步版本,可以使用以下命令:
pip install crawl4ai[sync]
4.3 开发者安装
对于想要参与项目开发,修改源代码的贡献者,可以通过以下步骤进行安装:
git clone https://github.com/unclecode/crawl4ai.git cd crawl4ai pip install -e .
5 高级应用
想要充分发挥Crawl4AI的能力?来看看这些高级功能和应用案例:
5.1 执行JavaScript和使用CSS选择器
可以利用Crawl4AI执行自定义JavaScript代码,以及通过CSS选择器精准定位页面元素,从而提升爬取任务的效率和精确度。这让你能够更灵活地处理复杂的网页数据抓取需求。
import asyncio from crawl4ai import AsyncWebCrawler asyncdef main(): asyncwith AsyncWebCrawler(verbose=True) as crawler: js_code = [ "const loadMoreButton = Array.from(document.querySelectorAll('button')).find(button => button.textContent.includes('Load More')); loadMoreButton && loadMoreButton.click();" ] result = await crawler.arun( url="https://www.nbcnews.com/business", js_code=js_code, css_selector="article.tease-card", bypass_cache=True ) print(result.extracted_content) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main(
读者福利:如果大家对大模型感兴趣,这套大模型学习资料一定对你有用
对于0基础小白入门:
如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
包括:大模型学习线路汇总、学习阶段,大模型实战案例,大模型学习视频,人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型!
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费
】🆓
👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费
】🆓
更多推荐
所有评论(0)