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网络技术
亿牛云爬虫专家
创建于2023-02-22
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用 Playwright + 容器化做分布式浏览器栈:调度、会话管理与资源回收
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。
图像与视频页面的数据提取:从OCR到关键帧抽取的一场“视觉接管”
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。
实时金融数据抓取:从混乱到一致性的全过程指南
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。
中间件实现任务去重与精细化分发:设计模式与常见陷阱
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。
面向新闻站点的增量采集系统:从时间窗口到事件触发
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。
模拟行为 vs 接口调用:双十一价格分析的两条路线选择
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。
用LLM自动化生成解析器:从Prompt到Parser的工程化落地
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。
网页快照的结构化保存方案:对象存储 + 可搜索元数据设计
本文讲述了作者构建新闻信息挖掘系统的过程,从最初的简单网页保存到后来的结构化元数据索引,实现了新闻网页的快速检索和分析。项目最终转变为一个“时间归档系统”,保存网页的同时支持新闻演化分析。
优化分布式采集的数据同步:一致性、去重与冲突解决的那些坑与招
采集项目中遇到的分布式数据同步问题,通过实施一致性、去重和冲突解决,成功解决了数据重复和同步延迟问题,提高了系统稳定性。时间戳哈希保证一致性,URL归一化和布隆过滤器确保去重,分布式锁解决写入冲突
抓取稳定性手册:五种设计避免“瞬间降速 / 宕机”的架构技巧
本文介绍了五种提升爬虫稳定性的架构设计:限速调度器、智能代理切换、分布式任务调度、异常自愈机制和动态心跳监测。提供了一个异步爬虫模板,并强调了稳定性的重要性。
秒级行情推送系统实战:从触发、采集到入库的端到端架构
本文介绍了一个金融业务中实时行情推送系统,包括触发层、采集层、缓冲层、入库层和推送层,旨在实现秒级数据更新与推送。系统确保低延迟和高并发,适用于行情推送、金融交易风控等场景。
单机扛不住,我把爬虫搬上了 Kubernetes:弹性伸缩与成本优化的实战
本文讨论了作者在大规模爬虫项目中遇到的挑战,并分享了通过Kubernetes和HPA实现自动伸缩、代理隔离和Redis队列,解决了任务堆积、高失败率和成本失控问题。
LLM + 抓取:让学术文献检索更聪明
本文介绍了结合爬虫技术和大型语言模型(LLM)的学术文献检索助手,通过爬取、清洗、向量化存储和RAG检索增强,为用户提供精准、高效的学术论文摘要。提高了检索效率和准确性。
用Playwright打造可靠的企业级采集方案--从单机验证到集群化落地
介绍了一个将单机Playwright爬虫演进为集群化方案的项目,旨在解决数据产品中的稳定性、数据抓取和规模化问题。逐步实现从单机到分布式的数据抓取,并记录关键实现和代码。
五个让抓取流程更可控的小技巧
强调了爬虫开发中“可控性”的重要性,提出了五个关键点:IP管理、请求节奏、用户模拟、异常重试和任务调度,以提升爬虫的稳定性和可靠性。文章建议根据项目规模和需求选择合适的策略,实现长期可维护的爬虫项目。
从403到空白页:一次航班数据采集踩坑与解法分享
本文讨论了如何通过动态IP池技术解决航班信息采集中的IP封锁问题。由于航班信息价格和变动快,常规爬虫技术易被封禁。文章提出了使用代理IP、异常检测和节奏控制等方法,以实现长期稳定的航班数据采集。
用ChatGPT优化抓取策略:从规则设计到调试建议
将爬虫开发比作侦探破案,强调关键数据指标的重要性,并提供规则设计、代理策略和调试建议。通过代码示例,展示了如何使用代理和处理请求,提出了技术关系图谱和演进思路,以帮助更好地理解和应对爬虫开发中的挑战
从 Prompt 到 Parser:一次知乎采集的曲折经历
使用大模型和Playwright进行知乎数据采集的挑战和改进策略。初始方案因页面异步加载、DOM变化和反爬策略导致失败。改进方案包括增强渲染层、适配器层和回退监控机制,以提高数据采集的稳定性和可靠性
学会“读网页”:生成式 AI 在足球赛事信息整理中的实战
本教程介绍了如何使用生成式AI提取足球比赛核心信息,包括比分、关键事件和球员表现。步骤包括采集、清洗、分块、调用LLM抽取、校验与落地,以及可视化。需准备Python环境、安装依赖库,并遵循合规性。
超越传统XPath:用LLM理解复杂网页信息
本文探讨了从DOM树到语义理解的技术演进,指出传统XPath/CSS选择器在动态渲染、结构变化和语义感知上的局限性,介绍了LLM(大语言模型)在信息抽取中的新应用。演示了如何结合LLM进行新闻信息抽取
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