需求人群:
"Crawlee 适合需要构建数据爬取和网页自动化工具的开发者。无论是需要从静态 HTML 页面还是依赖客户端 JavaScript 生成内容的动态网站中提取数据,Crawlee 都能够提供强大的支持。它的易用性和灵活性使其成为数据科学家、机器学习工程师和 web 开发者的理想选择。"
使用场景示例:
使用 BeautifulSoupCrawler 高效提取 HTML 内容数据。
利用 PlaywrightCrawler 处理 JavaScript 重型网站的数据抓取。
通过 Crawlee CLI 快速启动和配置新的爬虫项目。
产品特色:
统一的 HTTP 和无头浏览器爬取接口
基于系统资源的自动并行爬取
Python 类型提示,增强开发体验
自动错误重试和防屏蔽功能
集成代理轮换和会话管理
可配置的请求路由和持久化 URL 队列
支持多种数据和文件存储方式
健壮的错误处理机制
使用教程:
安装 Crawlee: pip install crawlee
根据需要安装额外的依赖,例如 beautifulsoup 或 playwright
使用 Crawlee CLI 创建新的爬虫项目: pipx run crawlee create my-crawler
选择一个模板并根据项目需求进行配置
编写爬虫逻辑,包括数据提取和链接抓取
运行爬虫并观察结果
浏览量:71
最新流量情况
月访问量
4.85m
平均访问时长
00:06:25
每次访问页数
6.08
跳出率
35.86%
流量来源
直接访问
52.62%
自然搜索
32.72%
邮件
0.05%
外链引荐
12.34%
社交媒体
2.17%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
12.55%
德国
3.84%
印度
9.38%
俄罗斯
4.61%
美国
18.64%
Python 网络爬虫和浏览器自动化库
Crawlee 是一个用于构建可靠爬虫的 Python 网络爬虫和浏览器自动化库,提取数据用于AI、LLMs、RAG或GPTs。它提供了统一的接口来处理 HTTP 和无头浏览器爬取任务,支持自动并行爬取,基于系统资源进行调整。Crawlee 用 Python 编写,包含类型提示,增强了开发体验并减少了错误。它具备自动重试、集成代理轮换和会话管理、可配置的请求路由、持久化 URL 队列、可插拔的存储选项等功能。相较于 Scrapy,Crawlee 提供了对无头浏览器爬取的原生支持,拥有简洁优雅的接口,并且完全基于标准的异步 IO。
为初学者设计的AI Python编程课程
AI Python for Beginners 是由 DeepLearning.AI 提供的在线课程,由全球知名的 AI 领导者 Andrew Ng 亲自授课。课程旨在帮助初学者学习 Python 编程基础,并教授如何将 AI 工具集成到数据操作、分析和可视化中。通过这个课程,学习者可以发现 Python 在商业、市场营销和新闻等领域的应用,解决实际问题并提高效率。课程通过 AI 助手辅助学习,提供即时反馈,解答问题,快速识别并解决编程中的错误,确保学习者在编码过程中得到有效支持。
Python机器学习库
scikit-learn是一个简单高效的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建,具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用,采用BSD许可证。
基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。
SunoAPI 是一个基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。它支持生成歌曲、歌词等功能,并带有内置的令牌维护和保持活跃功能,让您无需担心令牌过期。SunoAPI 采用全异步设计,运行速度快,适合后续扩展。用户可以轻松使用 API 生成各种音乐内容。
Python中创建精美表格的库
Great Tables是一个Python库,用于创建美观且功能丰富的表格。它支持Pandas或Polars DataFrame作为数据源,提供了多种格式化选项和自定义功能,非常适合数据分析和报告生成。该库由Rich Iannone和Michael Chow主要维护,采用MIT许可证,强调简洁而强大的设计哲学。
低代码的python机器学习库
PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。
开源的网页爬虫,支持AI技术目录更新和网站摘要。
Tap4 AI Crawler 是由 tap4.ai 开源的网页爬虫,能够将网站转换为包含LLM的摘要信息。它具备强大的网页抓取、爬取和数据提取能力,以及网页截图功能。基于Python构建,轻量级,易于维护,适合对AI工具目录感兴趣的个人开发者以及对Python感兴趣的学习者。
Mac上的简单助手,使用llama-cpp-python。
LLaMA Assistant for Mac是一个基于llama-cpp-python库开发的桌面客户端,旨在通过预定义需求为用户提供帮助。它采用了大量来自其他项目的代码,但用llama-cpp-python替代了ollama部分,以实现更符合Python编程风格的解决方案。
Semantic Kernel的OpenAPI插件,支持.NET和Python。
Semantic Kernel OpenAPI插件是一个为Semantic Kernel设计的插件,它允许开发者轻松地将现有的API集成为插件,增强AI代理的能力,使其在实际应用中更加多样化。这个插件的发布标志着开发者可以利用现有的API功能,将其转化为AI解决方案中的插件,简化流程,提升开发效率。
一个简单而强大的Python库,用于使用大型语言模型(LLMs)。
promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库,它通过litellm简化了与大型语言模型(LLMs)交互的过程。使用promptic,你可以轻松创建提示,处理输入参数,并从LLMs接收结构化输出,仅需几行代码。
一个用于Lumina模型的Python包装器
ComfyUI-LuminaWrapper是一个开源的Python包装器,用于简化Lumina模型的加载和使用。它支持自定义节点和工作流,使得开发者能够更便捷地集成Lumina模型到自己的项目中。该插件主要面向希望在Python环境中使用Lumina模型进行深度学习或机器学习的开发者。
下一代Python笔记本
marimo是一个开源的Python反应式笔记本,它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行,并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改,消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表,使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储,可以与git版本控制一起使用,可以作为Python脚本运行,也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中,并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。
Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。
Vanna: 用AI快速生成SQL的Python包
Vanna.AI是一个基于Python的AI SQL助手,能够帮助您快速生成SQL查询语句。它支持Snowflake、BigQuery、Athena、Postgres等多种数据库,可以帮助您简化SQL的创建流程。您只需提供数据库的架构信息,Vanna会根据您的需求自动生成相应的SQL代码。Vanna具有高精度和安全性,您的数据库内容永远不会发送到Vanna的服务器。
自动提取和总结 arXiv 研究论文的 Python 工具。
该产品是一个 Python 脚本,利用 Gemini API 从 arXiv 获取和总结研究论文。它帮助研究人员、学生和爱好者快速提取关键信息,从而节省阅读冗长文献的时间。该工具不仅适合个体用户,还可以自动化日常的文献检索,提升研究效率。产品免费提供,易于安装和配置。
Python自然语言处理工具包
NLTK是一个领先的Python平台,用于处理人类语言数据。它提供了易于使用的接口,用于访问50多个语料库和词汇资源,如WordNet,并提供了一套文本处理库,用于分类、标记、解析和语义推理。它还提供了工业级NLP库的封装,并有一个活跃的讨论论坛。NLTK适用于语言学家、工程师、学生、教育者、研究人员和行业用户。NLTK可以免费使用,并且是一个开源的社区驱动项目。
超快速的网络爬虫与数据抓取API
UseScraper是一个超快速的网络爬虫与数据抓取API,可以快速抓取网页内容并提供多种输出格式,包括HTML、纯文本和Markdown。它支持浏览器渲染,可以爬取复杂的网站,并提供多种功能和定价选项。无需信用卡即可注册,还可以获得25美元的免费使用额度。
从URL爬取知识文件以创建自定义GPT
GPT Crawler是一个用于从一个或多个URL生成知识文件以创建自定义GPT的工具。通过提供URL到Builder文档,您可以快速生成一个定制的GPT,该工具会爬取文档并生成文件,您可以将其作为自定义GPT的基础。您可以通过询问如何将Builder.io集成到网站中来尝试它。请注意,您可能需要一个付费的ChatGPT计划才能访问此功能。
轻量级Python库,用于使用大型语言模型进行网站抓取。
Parsera是一个轻量级的Python库,专门设计用于与大型语言模型(LLMs)结合,以简化网站数据抓取的过程。它通过使用最少的令牌来提高速度并降低成本,使得数据抓取变得更加高效和经济。Parsera支持多种聊天模型,并且可以自定义使用不同的模型,如OpenAI或Azure。
Dria-Agent-α是基于Python的大型语言模型工具交互框架。
Dria-Agent-α是Hugging Face推出的大型语言模型(LLM)工具交互框架。它通过Python代码来调用工具,与传统的JSON模式相比,能更充分地发挥LLM的推理能力,使模型能够以更接近人类自然语言的方式进行复杂问题的解决。该框架利用Python的流行性和接近伪代码的语法,使LLM在代理场景中表现更佳。Dria-Agent-α的开发使用了合成数据生成工具Dria,通过多阶段管道生成逼真的场景,训练模型进行复杂问题解决。目前已有Dria-Agent-α-3B和Dria-Agent-α-7B两个模型在Hugging Face上发布。
Streamlit是一个开源Python库,用于快速构建数据应用和机器学习产品原型。
Streamlit是一个开源Python库,让数据科学家和机器学习工程师可以快速地在Web浏览器中创建Beautiful,自定义的机器学习应用程序和数据应用程序。无需学习前端Web开发,Streamlit应用可以在几分钟内从简单的脚本构建。Streamlit提供了简单的API来创建各种交互式小部件,如文本、图像、表格、图表、视频等,从而使数据探索和展示变得轻松。它具有内置支持的数据框架,如Pandas、Numpy、Matplotlib等。它兼容大多数Python机器学习库,如Scikit-learn、TensorFlow等。
多人协作的数据平台,支持SQL和Python的交互式笔记本。
Briefer是一个开源的数据平台,它允许用户运行SQL和Python代码,并将笔记本转化为仪表板和数据应用。它支持连接多种数据源,如Postgres、BigQuery、Redshift等,并且可以利用查询结果直接在Python代码块中使用。此外,它还提供了预安装的库和内置AI助手来帮助用户更快速地编写代码。Briefer的仪表板和数据应用功能,使得用户可以创建交互式的页面,用于数据探索和决策支持。
一个用于创建基于LangGraph的分层多智能体系统的Python库。
LangGraph Multi-Agent Supervisor是一个基于LangGraph框架构建的Python库,用于创建分层多智能体系统。它允许开发者通过一个中心化的监督智能体来协调多个专业智能体,实现任务的动态分配和通信管理。该技术的重要性在于其能够高效地组织复杂的多智能体任务,提升系统的灵活性和可扩展性。它适用于需要多智能体协作的场景,如自动化任务处理、复杂问题解决等。该产品定位为高级开发者和企业级应用,目前未明确公开价格,但其开源特性使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。
使用Python和AI扩展业务流程,实现全面透明化和高效自动化。
Abstra是一个基于Python和AI的业务流程自动化平台,它允许用户通过拖放组件和绑定Python代码来创建功能强大的工作流。该平台提供了智能表单、定时任务和事件触发器等多种自动化工具,支持一键部署到云端,并且可以与Git集成。Abstra强调透明度和可审计性,提供SSO或SAML身份验证和细粒度的访问控制,适合需要高度定制化自动化解决方案的企业团队。
与文档进行自然语言对话的Python应用
Chat With Your Docs 是一个Python应用程序,允许用户与多种文档格式(如PDF、网页和YouTube视频)进行对话。用户可以使用自然语言提问,应用程序将基于文档内容提供相关回答。该应用利用语言模型生成准确答案。请注意,应用仅回应与加载的文档相关的问题。
利用Claude 3.5 Sonnet Vision API进行图像中物体检测和可视化的强大Python工具
Claude Vision Object Detection是一个基于Python的工具,它利用Claude 3.5 Sonnet Vision API来检测图像中的物体并进行可视化。该工具能够自动在检测到的物体周围绘制边界框,对它们进行标记,并显示置信度分数。它支持处理单张图片或整个目录中的图片,并且具有高精度的置信度分数,为每个检测到的物体使用鲜艳且不同的颜色。此外,它还能保存带有检测结果的注释图片。
将任何网页转化为Python编程环境,无需设置即可执行代码。
Cliprun 是一款基于浏览器的 Python 编程工具,通过 Chrome 插件的形式,让用户能够在任何网页上直接运行 Python 代码。它利用 Pyodide 技术,实现了无需本地环境配置的即时代码执行。该工具的主要优点包括无需安装 Python 环境、支持多种常用 Python 库(如 pandas、numpy、matplotlib 等)、提供代码片段保存功能以及支持数据可视化和自动化脚本运行。Cliprun 主要面向开发者、数据分析师和编程学习者,旨在提供一个便捷、高效的在线编程环境,帮助用户快速实现代码测试、数据分析和自动化任务。
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