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在很多时候#xff0c;有很多爬虫的需求#xff0c;其实需求都是大同小异#xff0c;不过是在某某网页上爬取某某东西。把这些东西给到业务。以往的做法是#xff1a;每一个需求写一个c#或者python脚本或者应用#xff0c;进行爬取#xff0c;这相当的费时费力有很多爬虫的需求其实需求都是大同小异不过是在某某网页上爬取某某东西。把这些东西给到业务。以往的做法是每一个需求写一个c#或者python脚本或者应用进行爬取这相当的费时费力我个人是特别讨厌做一些重复的工作的。现在人工智能发展迅速我们可不可以使用AI帮我们完成这件事呢答案是可以的勇敢的人先享受世界所以爬虫宝应运而生。
技术栈
爬虫宝的技术栈是java python 。我的主语言并非Python我对Python的熟悉程度不过是继承于java我对它内部构造其实了解的不多但是它在爬取网页或者做一些脚本学习规则上面的复杂度明显是比java小的。 在这里python负责的根据需求 使用自动化工具去浏览器搜索点击和补偿所谓补偿就是如果爬虫挂壁了我们可以利用Python同样完成这件事补偿的实现方式是规则自学习这个下面会介绍将结果回传javajava负责任务的调度还要AI接口的调用和结果的保存实现DataHandler即可实现你自己的保存方式)。如果AI无额度了或者网络出现了问题回调Python的补偿爬虫。
案例梳理
例如我要去亚马逊 爬取所有 自行车产品的销量评论等信息。
无自动化时代
那么我们第一步就是打开亚马逊第二步就是在引擎上搜索 “自行车”第三步 挨个点击自行车一个个拉下来结果少还好说多了人废了。有时候人操作说不定还搞错了也未可知。就算人出色的完成了你的领导告诉你自行车没什么用我要山地车。你是不是很心累
自动化时代
我们写一个自动化程序帮我们爬取我们要的东西可能 自行车 改为 山地车就完事了你也可以配置但是如果 今天爬 亚马逊明天不爬亚马逊了明天要一个 Bestbuy 上的电脑产品说 业务后天就要蛋疼了 通宵了一晚上。这样也不好
智能爬虫时代
我写好了程序今天要亚马逊的自行车 好自行车好啊我配置 亚马逊网址 关键字 自行车。 第二天 Bestbuy 上的电脑产品 好电脑好我配置 Bestbuy 网址 电脑产品。 实现方式就是 AI 自动化帮你爬取我不用管这个页面长什么样子我也不用管有多少东西我甚至不用管你有多少页。我直接自动化 打开你的浏览器 打开亚马逊网页 好了OK了 此时我的第一步 完成了第一步完成了之后开始校验 是否打开了网页打开了OK那么此时会将html传到后台 AI分析搜索框在哪里怎么找到它返回搜索框的元素点击元素OK了结果出来了继续Python回传页面继续分析这是商品页有商品了爬下来就这样一步步的你拿到了所有东西你人呢就坐在哪里喝喝咖啡逛逛GITHUB完事了OK了。
结束
内测中代码预计将于 2024年1月末上线gitte/github。
