亿牛云爬虫专家

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

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

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。

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

介绍使用Selenium/Playwright和生成式方法抓取小红书等社交平台数据的方法，包括环境安装、设置代理、启动浏览器、生成式推断页面结构和数据抓取。同时讨论了常见问题和对策，提升数据抓取效果

本文探讨了电商领域中理解“伪装网页”的重要性，指出直接抓取网页源代码常因动态加载而无法获取关键信息。通过Amazon案例，文章展示了如何优化请求头配置、使用代理服务和分析数据来源，以获取真正有用的信息

探讨了跨界思维在房地产信息获取中的应用，强调了“会思考”的智能脚本在应对市场数据快速变化中的重要性。通过C#脚本实现自动数据提取，提高了信息获取的效率和准确性，对房地产行业的决策和分析具有积极影响。

本文讨论了如何通过B2B平台实时监测制造业采购需求波动。提供了采集代码示例，强调了使用代理IP、重试和延迟访问的重要性，以确保数据采集的稳定性和准确性。

介绍了一个跨站点增量更新引擎，旨在解决新闻采集中的实时性挑战。该引擎通过统一规则检测新增或改动内容，大幅节省资源。测试显示，增量采集能减少60%请求，捕获率超95%，具有行业级舆情雷达的潜在价值。