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LLM驱动的爬虫不是要完全取代传统技术，而是将开发者从繁琐的**“维护选择器”中解放出来，去关注更有价值的“数据逻辑”与“业务洞察”**。在未来，一个优秀的爬虫工程师，不再是XPath大师，而是Prompt工程师和数据架构师。你只需要告诉AI“想要什么”，剩下的，交给智能去完成。
Phone Control是一款基于Tauri 2框架开发的跨平台桌面应用，专为高效管理多台Android设备而设计。该应用支持连接多个ADB服务器，提供实时投屏预览、智能设备管理和批量操作功能，可同步执行点击、滑动、输入等操作。采用React 19前端和Rust后端技术栈，通过异步架构和图像优化确保性能。适用于应用测试、自动化演示和设备管理等场景，显著提升多设备操作效率。项目开源，未来计划扩展i
情感分析打标结果：积极占比72.87%。可以看出张雪峰老师是个乐观向上的人。热门高频词统计结果："高考"、"志愿"、"考生"等是张雪峰老师非常关注的对象！"疯狂"、"开心"、"难受"、"想睡觉"等情绪词也表明雪峰老师可能存在经常熬夜的情况！活跃时间段：主要分布在“下午”和“晚上”，凌晨1-2点也经常还在努力拼搏中...他曾置身于教育资源博弈的寒冬，听过无数寒门求学者的叹息，即便身处全网质疑的暴风眼
① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有
与非分布式爬虫相比，做的修改爬虫文件中1.导入scrapy_redis包2.不再继承基础类3.开启爬虫的钥匙import jsonimport scrapyfrom ..items import DbItemfromscrapy_redis.spiders import RedisSpider#1.导入scrapy_redis包# class Db250Spider(scrapy.Spider):
Apollo（阿波罗）是一款可靠的分布式配置管理中心，诞生于携程框架研发部，能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置，配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性，适用于微服务配置管理场景。服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发，打包后可以直接运行，不需要额外安装Tomcat等应用容器。Java客户端不依赖任何框架，能够运行于所有Java运行时环境，
我长期专注 Python 爬虫工程化实战，主理专栏 《Python爬虫实战》：从采集策略到反爬对抗，从数据清洗到分布式调度，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”，让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。
转自github热门项目，更多详细信息见github。本文主要是讲一下自己部署遇到的一些小问题。可以直接看最后一节，获得博主专属个人经验。
在大数据和网络爬虫领域，Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目，并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中，我将带大家从零开始使用 Scrapy 框架，构建一个简单的爬虫项目，爬取豆瓣电影 Top 250的电影信息。豆瓣电影 Top 250系统：WindowsPython 版本：3.8.6开发环境：PyCharm如果你使用的是其他系统或 IDE，也可以
P2P系统的应用越来越广泛，在文件共享、流媒体服务、即时通讯交流、计算和存储能力共享以及协同处理与服务等方面都能看到P2P的存在，一些P2P应用如Napster、eMule、BitTorrent等早已是家喻户晓了。 P2P按其拓扑关系大致可以分为两类四种形式： 1.非结构化拓扑。包括中心化拓扑、分布式拓扑、半分布式拓扑，其分别对应着Napster、BitTorrent、K
一 介绍原来scrapy的Scheduler维护的是本机的任务队列（存放Request对象及其回调函数等信息）+本机的去重队列（存放访问过的url地址）所以实现分布式爬取的关键就是，找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如Redis，然后重写Scrapy的Scheduler，让新的Scheduler到共享队列存取Request，并且去除重复的Request请求，所以总结下来，实现分布式...
JLiteSpiderA lite distributed Java spider framework.这是一个轻量级的分布式java爬虫框架特点这是一个强大，但又轻量级的分布式爬虫框架。jlitespider天生具有分布式的特点，各个worker之间需要通过一个或者多个消息队列来连接。消息队列我的选择是rabbitmq。worker和消息之间可以是一对一，一对多，多对一或多对多的关系，这些都可以
分布式问题： request队列集中管理 去重集中管理 储存管理可以上github上面找一下scrapy-redis相关模块 redissettings相关设置#使用scrapy-redis里的去重组件，不使用scrapy默认的去重方式DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupe...
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>...
移步 GitHub转载于:https://www.cnblogs.com/my8100/p/scrapydweb.html
Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。基本理念:RDD（resillient distributed dataset）：弹性分布式数据集。Task...
什么！一本书的Github仓库居然有17.1k的星标！（这含金量不必多说）对GPT大模型感兴趣的有福了！这本书的名字叫《》也就是虽然这是一本英文书、而且还没正式出版，但是他真的可以帮你使用python从零构建一个自己的大模型！为了加强读者的动手能力，这本书主要使用的是框架，而不是依靠各种库。通过这种方法，加上大量的图表和插图让大家可以彻底了解llm的工作原理。
本文介绍了一个基于Python技术的农产品价格预测系统，该系统采用Flask框架开发，整合了requests爬虫、Echarts可视化和线性回归预测算法。系统从惠农网等平台抓取农产品价格数据，提供可视化分析、价格预测和后台管理功能。核心功能包括：1）通过爬虫实时获取数据并存储；2）使用线性回归模型进行单品种/全品种价格预测；3）Echarts可视化展示价格趋势；4）Flask构建的Web交互界面。
阿里云于今年9月宣布开源第二代视觉语言模型Qwen2-VL，包括 2B、7B、72B三个尺寸及其量化版本模型。Qwen2-VL具备完整图像、多语言的理解能力，性能强劲。相比上代模型，Qwen2-VL 的基础性能全面提升，可以读懂不同分辨率和不同长宽比的图片，在 DocVQA、RealWorldQA、MTVQA 等基准测试创下全球领先的表现；可以理解 20 分钟以上长视频，支持基于视频的问答、对话和
本文介绍了基于Python和大模型的农产品价格预测系统，该系统整合电商平台、气象等多源数据，采用LSTM-XGBoost混合模型和DeepSeek-R1大模型进行预测。系统架构包含数据采集、处理、模型训练、预测和可视化展示五层，预测误差率≤10%，为农户、企业提供决策支持。关键技术包括多源数据融合、混合模型构建和可视化决策支持。系统优势在于预测精度高、业务适配性强，未来将结合多模态数据和区块链技术
本文提出基于Python与大模型技术的农产品价格预测系统，整合多源数据构建LSTM-XGBoost混合模型和DeepSeek-R1大模型。系统通过爬虫获取历史价格、气象等多维数据，结合NLP技术分析政策文本，实现高精度价格预测。实验表明，该系统在短期和中长期预测中误差率均低于10%，较传统方法提升显著。可视化模块提供热力图和趋势分析，支持农业决策。系统采用分层架构设计，涵盖数据采集、处理、模型训练
2026 年的爬虫开发，不再是单一工具的天下，而是组合拳的时代。从Scrapling 或 Httpx入手，感受异步与自适应的魅力。坚守体系，保证稳定与可控。随着 AI 发展，未来可能不再需要传统“爬虫”，而是直接与网站进行**“数据对话”**。希望这篇横评能为你指明方向。你 2026 年最爱用的爬虫库是哪个？
当你还在用 Puppeteer 启动几百个 Chrome 实例跑爬虫的时候，Lightpanda 用 Zig 从零写了一个 AI 专用无头浏览器——内存降9倍，速度快11倍。
是一个用 Rust 编写的无头浏览器自动化 CLI 工具，旨在实现最大性能。由 Vercel Labs 开发，它提供了一个命令行界面，控制 Chrome 而无需 Playwright 或 Node.js 来运行浏览器守护进程。其以可访问性为先的设计使用语义定位器和快照引用——使其成为 AI 代理与网页交互的理想工具。CapSolver是一个领先的 AI 驱动的 CAPTCHA 解决服务，可以自动解
本文深入解析Skill（技能）的本质与价值，指出Skill不仅是职场生存的核心武器，更是个人发展的长期资产。文章对比了硬技能与软技能的特点，强调不同职业阶段的学习重点，并给出3个实用避坑指南：明确解决问题、评估未来价值、匹配个人特质。核心观点是：Skill需要持续迭代，既要掌握硬技能立足当下，也要培养软技能突破天花板，通过展示能力实现个人价值最大化。文末邀请读者分享学习经验，形成互动交流。
LangGraph×亮数据 MCP：让 AI Agent 告别"知识截止"，5行代码搞定实时数据
降本增效，节约人力，可代替部分人工工作量，开源节流，多开除俩流水线工人。
Apify MCP Server简介 Apify MCP Server是一个让AI Agent能够访问Apify Store中数千个现成网络爬虫和自动化工具的平台。它支持从各类网站提取数据，包括社交媒体、搜索引擎、地图和电商网站等。 核心功能 网页数据抓取 社交媒体数据提取 地图信息获取 搜索引擎结果采集 RAG网页内容检索 安装方式 推荐使用托管服务器mcp.apify.com 本地安装：通过n
这就是 AI Agent 的魅力——不会？学！没有？造！这就是最好的时代，每个人都可以拥有自己的 AI 助手！
摘要：该文介绍了一个名为web_query的AI技能，用于自动抓取网页招标公告并导出为Excel文件。技能包含三个文件：说明文档、Python脚本和依赖清单。通过copawapp服务启动后，用户可通过聊天界面调用该技能，并设置定时任务。文中提供了完整的定时任务管理命令集，包括查看、暂停、恢复、删除任务等操作。任务可配置时区、执行周期等参数，请求内容采用JSON格式。执行结果将保存在.copaw目录
作为一名A股散户，你是否经常经历“早上醒来持仓股票突然跌停”的扎心时刻？本文手把手教你利用OpenClaw搭建24小时自动监控A股公告的“情报虾”系统，通过CDP浏览器技术抓取同花顺JS渲染页面，结合飞书2026年无限API调用和多维表格，实现公告分钟级通知、历史数据存档，让你掌握市场信息先机，投资回报率计算显示每投入1元可获得11.36元的回报。
Apify MCP Server是一个AI Agent工具，可接入Apify Store中的数千个网页抓取和自动化工具。它支持从各类网站（社交媒体、搜索引擎、电商等）提取数据，适用于数据采集、市场研究等场景。用户可选择托管服务或本地安装（需API密钥），并支持与Claude Desktop集成。该工具提供网页抓取、社交媒体数据提取、地图信息获取等功能，托管服务器优先获得最新功能更新。
OpenClaw 将自动调用内置浏览器引擎，完成页面访问、内容提取与结构化生成，并返回结果文件。OpenClaw 负责提供美观的交互界面与协议中转能力，是连接用户与大模型服务的重要接入层。初始化完成后，系统将自动启动网关服务。这是我在这个网站整理的笔记,有错误的地方请指出，关注我，接下来还会持续更新。部署完成后，可通过简单指令验证功能是否正常。（如技能插件、自定义参数等，后续可按需补充）转载说明：
本文将从OSI网络模型、协议行为、安全特性与典型应用场景 四个维度，系统解析两者的差异，并提供可落地的工程选型建议。
让你的 AI Agent真正变成能联网、能进化、能干活的实用工具。它用 LLM 做推理、向量库当记忆，再通过 functionz 函数框架让 AI 自己生成、注册、执行函数，实现任务的自动化闭环。而 Bright Data，正是解决这个痛点的强力外援 —— 从搜索引擎结果、网页解锁、平台结构化数据抓取，它能一次性补齐 BabyAGI 最缺的外部真实信息能力。但再强的自主 Agent，也绕不开一个致
随着大模型能力外溢至应用层，AI 系统正从“单点工具”演进为由多个智能体（AI Agent）协同构成的复杂系统。当前普遍面临的问题在于：多智能体并行运行时，任务冲突、资源争抢、目标漂移与不可解释决策显著增加，组织难以对整体行为进行有效控制。为应对这一挑战，业界开始引入清晰的角色分工结构，其中“AI Agent 指挥官”负责目标拆解、策略制定与全局一致性，“AI 调度官”负责资源分配、执行节奏与系统
介绍GitHub上31000+ Star的Python爬虫框架Scrapling，涵盖自适应元素定位、Cloudflare反爬绕过、动态渲染、Spider大规模爬取框架、MCP AI集成等核心特性，以及与Scrapy、BeautifulSoup、Playwright的对比。
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