爬虫程序

本文介绍了抓取技术及其与大型语言模型（LLM）的结合应用。抓取技术能自动从网页提取信息，而LLM作为“智慧大脑”，能理解网页内容，自动推断字段，修复逻辑，实现自动化数据抓取和整理。

本文探讨了AI自动生成采集代码的可靠性，分析了模拟行为和接口调用两条技术路线，并指出AI在简单场景下表现良好，但在复杂场景下需人工介入。总结了AI写采集的思维框架和路线建议。

本文介绍了一种基于语义搜索的知识库构建方法，通过将论文内容向量化并存入向量数据库，实现更精准的科研文献检索。与传统关键词匹配不同，该方法能“理解”用户需求，提高科研效率。

本文讲述了作者在面对小红书上20个品牌的帖子和评论抓取任务时，如何从旧的线程池+队列方案转向异步IO（asyncio+aiohttp）和多协程（gevent）技术，实现了稳定高效的舆情监控系统。

本文介绍了如何利用大型语言模型(LLM)自动生成网页解析规则，展示了从抓取HTML到自动生成XPath解析规则并提取标题、作者、时间和正文的完整流程。文章还分享了配置经验和验证方法。

本文讨论了从Puppeteer迁移到Playwright的原因和过程，强调Playwright在稳定性、并发隔离、反检测能力、代理注入和多内核支持方面的优势。

本文分享了作者在多站点网页采集项目中使用Playwright遇到的性能瓶颈及优化过程。通过容器拆分、网络层优化和异步控制，成功使100个浏览器实例稳定运行，提升了系统稳定性和爬取效率。

本文介绍了如何将Playwright从单机脚本进化到分布式调度，以提高稳定性和效率。强调了使用代理池、任务队列、浏览器池和调度器的重要性，并提供了一个Playwright企业采集模板。

本文介绍了一个多租户采集平台的构建，旨在解决权限隔离和数据独立性问题。项目强调了多租户系统在任务独立、代理隔离、数据分区和权限控制方面的复杂性，并提出了进一步扩展。

本文讨论了一个金融舆情分析项目，通过抓取新闻标题和评论，利用情绪分析模型判断市场情绪。对比了两种技术方案分别适用于快速验证和小规模采集，以及大规模舆情监控和数据样本研究。作者推荐混合使用两种方案

本文探讨了高并发数据采集中避免重复URL抓取的问题，提出了结合Bloom Filter、Redis HyperLogLog和持久化备份的解决方案，实现了快速查重、准确统计和数据恢复。

探讨了现代网页数据采集的挑战，介绍了混合抽取框架，结合静态和动态技术，以适应JavaScript渲染和异步加载的网页。通过结构语言和行为语言的理解，混合框架能模拟用户行为，捕获真实数据。

本文讲述了作者通过引入延迟队列、优先级队列和回退策略，优化抓取任务队列，提高系统稳定性和资源利用率。最终实现智能调度，使系统更高效。

本文介绍了如何搭建一个分布式浏览器栈，使用Playwright在容器中运行，配合代理、调度和会话管理，实现对多新闻网站的高并发抓取。通过Docker容器化浏览器实例，可以像调度服务一样调度它们。

本文介绍了从图像和视频页面提取数据的技术架构，包括OCR文本识别、关键帧抽取和元数据提取。通过多模态爬取方案，可以更精准地提取视觉内容及其背后的语义信息，对内容监测、品牌分析等行业具有重要价值。

介绍了如何搭建一个实时金融数据抓取系统，使用代理IP轮换、多线程技术提高效率，并统一数据聚合去重以保证一致性。通过Python和相关库，解决了动态页面刷新、封禁和数据不一致等问题。

本文探讨了在大规模数据抓取中任务去重的重要性，并介绍了责任链模式在抓取系统中的应用。通过设计去重和分发中间件，系统能更高效、灵活地处理任务，减少资源浪费。强调中间件在构建智能数据系统中的关键作用。

本文介绍了增量采集的概念，即只关注新增和更新的数据，通过时间窗口和事件驱动的组合来高效采集新闻网站的最新内容。提供了一个Python代码示例，展示如何抓取特定新闻网站过去24小时内的新文章。

监控京东双十一商品价格，采用接口调用和模拟行为两种方法。接口调用快速但需应对防护，模拟行为慢但能绕过反爬。智能混合方案结合两者，适应不同需求。

本文提出用LLM+Prompt自动解析网页，无需手写XPath。示例中，LLM秒生成新浪新闻首页解析代码，速度快、逻辑可读，还能自我迭代。未来工程师将变身“Prompt设计师”，让爬虫开发更简洁有趣。