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我看了它们的Github readme，这个CLI不光可以一键采集任意网页，还能实现谷歌关键词搜索、AI智能查找排序，能提取40多个全球主流电商、社媒网站的结构化数据，比如亚马逊的商品信息、领英的职位信息等。Bright Data CLI最大的好处在于解决了爬虫最难的门槛，那就是反爬限制，你不需要再配置IP池，也不需要去找打码平台，就能采集到各大主流网站的字段数据。到这里你就能看到Bright d
摘要： ScrapingBee与SerpBase定位不同，适用场景差异显著。ScrapingBee是通用爬虫工具，支持任意网页抓取、JS渲染及反爬指纹模拟，但SERP请求成本高（$3/1k次）；SerpBase专攻Google SERP，提供结构化JSON数据，单价仅$0.3/1k次且延迟更低（0.65s）。核心建议： 纯SERP需求（如AI Agent、SEO工具）选SerpBase，成本低10
通过全方位对比与实操验证，2026年爬虫技术选型可遵循清晰的适配逻辑，精准匹配业务场景，兼顾效率与稳定性。优先选择Claude Code的场景：临时数据抓取、轻量化结构化采集、零基础快速开发、频繁迭代的页面采集、动态页面简易抓取。这类场景追求低成本、高效率、零维护，Claude Code的低代码智能开发模式可最大化节省时间成本，大幅降低开发门槛。优先选择传统爬虫框架的场景：工业级大规模分布式采集、
Scrapy是一个成熟的Python爬虫框架，由Zyte公司维护，支持Python 3.10+和多个操作系统。它提供完整的爬取流程解决方案，包括URL跟踪、页面解析、数据提取和存储，适用于电商监控、新闻聚合等批量数据采集场景。相比requests+BeautifulSoup组合，Scrapy内置并发控制、去重机制和数据管道，简化了大规模爬取开发。其生态丰富，支持JavaScript渲染、分布式爬取
Bright Data企业级AI爬虫平台通过合规化、高效化的数据采集方案，助力企业突破"数据获取难、质量差、风险高"的困境
"""限流钩子"""# 实际限流应该在请求前，但 hooks 是请求后# 这里记录实际速率，供限流器参考pass"""请求前限流"""# 实际上 Requests 没有 pre-request 钩子# 需要用 prepare_request 改造# 自定义适配器，包装 requestRequests 钩子功能有限（只有 response），如果需要 pre-request 钩子，要自己实现。
先在这里讨论讨论，什么叫做agent，一个闭环的ai调度？我认为不是，我认为的是ai为调度大脑，但是核心中心聚焦点是工具(tools)，而不是ai。那么核心是什么？就是工具为主，集中统筹使用的ai大脑，一个framwork的调度为agent，例如codex或者说类似的crow工具。本章不会讨论如何使用mcp第三方插件来实现，纯采用原生的python实现。这里面主要介绍和过渡如何设计一个底层内容来认
Bright Data AI Agent 正在改变传统数据采集方式。通过自然语言描述需求，AI 即可自动完成数据获取，大幅降低了市场调研、竞品分析等场景的技术门槛。测试显示，相比传统爬虫开发需要编写代码、调试选择器，AI Agent 更侧重结果导向。虽然复杂场景仍需IDE开发，但AI驱动的数据采集正成为趋势，让非技术人员也能轻松获取网络数据。Bright Data AI Studio提供免费试用，
浏览器方案基于Chromium开源项目，封装成独立的桌面应用。Chromium是Google开源的浏览器内核项目，Chrome、Edge、Opera等浏览器都基于它开发。CEF（Chromium Embedded Framework）是将Chromium嵌入桌面应用的成熟框架。技术路线稳定性维护成本适用范围推荐指数爬虫方案⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐浏览器插件⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐浏览器方案⭐⭐⭐⭐⭐
本文概述文章目标、核心观点和实践价值。> 摘要：从抓取网页到喂给大模型，中间隔着一条看不见的工程鸿沟。很多做爬虫的兄弟转行时，容易把精力全放在调参和跑通 demo 上，却忽略了团队协作里的日志规范、版本管理和可维护性。结合我带团队做企业级 RAG 项目的经验，聊聊怎么把采集能力转化为 AI 数据工程的核心竞争力，重点讲清楚清洗标准、知识库分层、语料生产流水线以及合规红线。适合想往 AI 数据方向发
Raghavan等人提出的HIWE系统中，爬行管理器负责管理整个爬行过程，分析下载的页面，将包含表单的页面提交表单处理器处理，表单处理器先从页面中提取表单，从预先准备好的数据集中选择数据自动填充并提交表单，由爬行控制器下载相应的结果页面。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定。聚焦爬虫爬行策略
《2026年Python爬虫反爬技术实战指南》摘要：本文针对验证码识别、IP封禁、cookie失效等常见反爬问题，提供了5种最新解决方案：1）基于ddddocr的图形验证码识别；2）使用selenium模拟滑动验证码操作；3）通过代理IP绕过IP封禁；4）携带cookie模拟登录状态；5）利用fake_useragent伪装请求头。文章包含完整代码示例，涵盖环境配置、核心实现及避坑要点，特别强调请
github一周热点[firecrawl]一键把整站变成 LLM 饲料的爬虫引擎
本文介绍了Python爬虫应对反爬虫的五大策略：1）User-Agent伪装，通过随机轮换UA池或使用fake-useragent库；2）随机延迟技术，模拟人类浏览行为；3）IP代理轮换，解决IP封禁问题；4）请求头伪装，添加Referer、Cookie等字段；5）智能延迟策略，结合基础延迟和随机波动。文章提供了详细的代码示例，包括UA池实现、随机延迟函数、代理IP测试与使用等实战技巧，帮助开发者
网络爬虫是一种常见的数据采集技术，你可以从网页、 APP上抓取任何想要的公开数据，当然需要在合法前提下。爬虫使用场景也很多，比如：搜索引擎机器人爬行网站，分析其内容，然后对其进行排名，比如百度、谷歌价格比较网站，部署机器人自动获取联盟卖家网站上的价格和产品描述，比如什么值得买市场研究公司，使用爬虫从论坛和社交媒体（例如，进行情感分析）提取数据。与屏幕抓取不同，屏幕抓取只复制屏幕上显示的像素，网络爬
2026年中国具身智能市场规模预计突破10904亿元（来源：中商产业研究院），但驱动模型迭代的高质量物理交互数据供给却严重不足。A：优先选择标准化数据基建服务商，降低自建训练场的成本门槛。•数据总量不足：全国43座训练场汇聚约3000万条数据，但具身数据需要视觉+力控+触觉+运动四维同步，有效数据量远低于原始采集量（来源：36氪研究院《2026年具身智能产业发展研究报告》）。三类数据源各自承担不同
网络爬虫（也叫网页蜘蛛、网络机器人）是一种，核心目标是。小到搜索引擎的海量数据索引，大到电商平台的商品信息采集，都依赖爬虫技术实现。其工作流程可以拆解为，从 “发起请求” 到 “数据存储” 形成完整闭环，下面逐一详细讲解。一、核心工作流程。
《大语言模型重构网页爬虫：从精准解析到语义理解》传统爬虫依赖精确的网页结构解析，一旦前端改动就会失效。新兴工具ScrapeGraphAI利用大语言模型实现语义级数据提取，只需自然语言指令即可获取结构化数据，彻底摆脱对DOM结构的依赖。这种方案虽然牺牲了执行速度（处理时间从毫秒级升至秒级）并增加了算力消耗，但通过压缩数据格式和本地模型部署优化了性能。该技术代表从确定性编程向概率性推理的转变，用模型的
列表使用不当，轻则引发接口响应超时，重则造成上下文信息丢失，最终导致大模型输出结果异常。文本向量化（Embedding）业务通常需要批量调用 API，接口返回的向量数据统一存入列表，用于后续相似度计算。下文基于列表切片实现会话上下文滑动窗口，在保留系统提示词的前提下，限制有效对话轮数。可利用列表构建轻量异步批处理队列，聚合短时间内的请求，达到批量阈值或超时后统一处理，提升接口吞吐能力。，原因是业务
财经新闻作为金融市场的重要信息载体，蕴含大量潜在价值。通过Python技术栈对财经新闻进行文本挖掘与可视化分析，能够为投资决策、舆情监测及市场预测提供数据支持。数据采集与预处理利用Python爬虫框架（如Scrapy、BeautifulSoup）抓取主流财经媒体（如新浪财经、东方财富网）的新闻数据。通过反爬策略（IP代理、请求头模拟）解决访问限制问题。对原始文本进行去噪、分词（Jieba、NLTK
又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取网络信息的程序或者脚本，另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。简单来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达，点点按钮，查查数据，或者把看到的信息背回来. 就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去.你可以简单地想象每个爬虫都是你的「分身」。就像孙悟空拔了一撮汗毛，吹出一堆猴子一样****
在Web开发与数据采集领域，JavaScript逆向工程是理解客户端与服务器端数据交互安全机制的关键技术。其核心原理在于分析前端JavaScript代码如何对请求参数进行加密签名（如MD5、HMAC）以及对服务器返回的加密响应（如AES、Base64）进行解密处理。掌握这项技术对于构建健壮的爬虫系统、进行安全审计以及理解现代Web应用的数据流至关重要。在实际工程中，这通常涉及使用浏览器开发者工具进
2. 移除明显噪声节点，比如 script、style、nav、header、footer、aside、form、隐藏节点、广告、评论和分享区域。噪声区通常链接密度高、文本短，并且 class / id 命名偏导航、评论、广告、推荐等。如果你也在做 AI 摘要、RAG、网页采集、Agent 自动化处理网页内容，这个工具应该会有一些参考价值。更多内容其实是导航栏、侧边栏、广告、评论区、分享按钮、相关
这篇面向想从爬虫和自动化采集转向 AI 数据工程的开发者，但不会把“爬虫转大模型：适合普通开发者的入门路线”写成概念清单。我会按实战导向的转型指南的思路，把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看，顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从面试表达角度切入，重点写如何把项目讲清楚”展开，换一组场景和例子来讲。回到“爬虫转大模型：适合普通开发者的入门路线”这个主题，最重要的不是把名词背全，而是知道它该放
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