亮数据爬虫API，非开发者也能玩转GitHub开源情报！

最新推荐文章于 2025-11-24 17:14:30 发布

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亮数据爬虫API，非开发者也能玩转GitHub开源情报！

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Python 爬虫实战：模拟登录 GitHub（requests.Session 维持登录态与 API 接口调用）

yansideyucsdn的博客

05-17

1152

在当今的软件开发领域，GitHub 已成为全球最大的代码托管平台，汇聚了无数开源项目与开发者资源。对于学习 Python 爬虫的开发者而言，掌握如何模拟登录 GitHub 并调用其 API 接口，不仅能获取丰富的项目数据进行分析，更是爬虫技能进阶的关键一步。本文将深入浅出地讲解整个过程，关键步骤先说明后附代码，确保读者能够全面理解。

【Python爬虫实战】爬取GitHub Trending项目数据

2201_76125261的博客

04-29

1409

本文详细介绍了如何使用Python爬虫爬取GitHub Trending页面的数据，涵盖了从网页分析、请求模拟到数据解析和存储的全过程。通过本项目，我们不仅能够学到基本的爬虫技巧，还可以掌握如何处理反爬机制、解析动态页面数据等实际问题。

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2 条评论

herosunly 2025.10.28
图文并茂，逻辑清晰，步骤详尽，值得学习~~~

小白玩转 GitHub 开源网站，yyds。

公众号：逛逛GitHub

07-07

2093

所以你会看到很多仓库，全是 Markdown 文件或者啥的，有人也会把「知识」开源，一篇篇教程上传到 GitHub 上。这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目，如果你懒得翻文章一个个找，你直接关注微信公众号：逛逛 GitHub ，后台对话聊天就行了。，可以看看项目目录有没有你想要的文件，如果有的话。不想看视频，可以直接点开下面开源项目的链接，找到 Relases 或者 About 区域的链接，找到下载入口。我每天推荐的 GitHub 项目，一般会给出下面这样的链接，你打开后是下图类似的界面。

分享 4 款 yyds 的开源爬虫！很香！！

weixin_48635316的博客

07-30

1672

它的作者有个很有意思的故事：他本来想找个开源工具把网页转成 Markdown，结果发现一个所谓的“开源”项目，不仅要注册、要 API Token，最后还发现是个收费的 SaaS，效果还贼差。注意它的定位——“平台”。今天，我就给大家掏心窝子地推荐 4 款我私藏已久的 YYDS 开源爬虫系统，个个身怀绝技，总有一款能戳中你的心巴！这个项目的是作者大三开始准备秋招面试的时候创建的，目前已经持续维护 6 年多了，累计提交了。如果你是 Go 语言的爱好者，想找一个高性能的爬虫框架，Colly 绝对是你的不二之选。

【GitHub开源AI精选】Crawl4AI：LLM专属极速开源爬虫利器、1秒处理百万级数据

寻道AI，探索AI无限可能！

05-12

2090

Crawl4AI 是一款专为AI场景设计的开源网络爬虫工具，旨在为大型语言模型（LLM）、AI代理和数据管道提供高效、精准的网络数据采集服务。其核心优势包括为LLM量身定制的Markdown格式输出、极速性能、灵活的浏览器控制、启发式智能算法以及开源与可部署性。Crawl4AI适用于多种应用场景，如AI模型训练数据收集、实时数据监控和内容聚合平台构建。通过先进的技术架构和算法优化，Crawl4AI能够以6倍于传统工具的速度完成任务，并生成干净、结构化的Markdown文档，确保提取的核心信息精准、简洁。

最强大的爬虫工具，github斩获42k星，傻瓜式UI操作，告别代码！不懂技术也可以玩转爬虫

2401_88055648的博客

09-18

1653

它就像一个智能的“数据快递员”，你只需告诉它要从哪里取数据（目标网站）、要取哪些数据（页面元素），以及如何处理这些数据（翻页、点击、提取），它就能按照你的指令，将这些数据准确无误地“派送”到你的手中，通常以结构化的 CSV、Excel 或数据库形式呈现。它允许用户通过直观的拖拽、点击等操作，在不需要编写任何代码的情况下，设计和执行复杂的数据采集任务。它的影响不仅仅体现在技术层面，更在于它推动了“数据民主化”的进程，让普通用户也能掌握获取和利用数据的能力，从而在各自的领域中做出更明智的决策。

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

weixin_44678773的博客

02-08

1882

这些基于大语言模型的开源爬虫项目，通过结合自然语言处理和自动化爬取功能，为开发者提供了更高效、智能的数据抓取方式。利用语言模型的强大理解能力，它们能够处理复杂的网页结构，自动化分析并提取相关内容。这些项目适合需要进行大量数据采集、分析和处理的应用，尤其是在 AI、NLP、科研领域的资源抓取和整理工作中，具有广泛的应用前景。

github上好用的开源项目！

叙零的博客

12-05

871

项目地址：https://github.com/tw93/Pake使用 Rust 轻松将任何网页变成桌面应用程序，现在已经 33k 的 Star。这个开业项目支持 Mac、Windows 和 Linux。只需要几行代码就可以将网页打包成一个app。

推荐，GitHub 上三款超牛开源软件

2401_89424661的博客

04-10

2947

umi - ocr是一款功能强大、开箱即用的 OCR 识别工具，支持多种语言的文本识别，并且对复杂文档的处理能力堪称一绝。该项目不仅能快速准确地提取文字，还能保留原文档的排版信息，是处理文档数字化的得力助手。easyspider是一款轻量级、易上手的爬虫框架，旨在帮助开发者快速搭建高效的网络爬虫。它提供了简洁的 API 和丰富的功能组件，让爬虫开发变得轻松有趣。jadx。

【GitHub开源AI精选】ScrapeGraphAI：基于LLM的智能爬虫，多页面爬取、语音生成，开启数据提取新纪元

寻道AI，探索AI无限可能！

06-15

2003

ScrapeGraphAI是一个基于Python的开源网络爬虫库，由Lorenzo Padoan和Marco Vinciguerra开发。它利用大型语言模型（LLM）和图逻辑引擎，能够自动分析目标网页的结构并提取关键数据。

【实时数据治理】基于GitHub EventStream与Kafka+Flink的开源生态特征库构建：实现实时攻击检测与开发者画像

09-29

内容概要：本文介绍如何利用 GitHub EventStream 构建实时数智化治理体系，通过 Kafka 实现事件接入，Flink 进行实时计算与复杂事件处理（CEP），最终将特征数据存入 Hologres 并通过 Grafana 展示，形成从数据采集...

GitHub-3KStar吴恩达ChatGPT课程最新中文版Prompt+ChatGPT API+LangChain——面向开发者的 LLM 入门课程开源，小白也可学

小胡说人工智能的博客

06-08

1684

DeepLearning.ai 创始人吴恩达联合 OpenAI 推出入门大模型学习的经典课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能。

Python爬虫验证码识别

2509_93942738的博客

11-23

264

上次遇到个拖拽拼图的，最初想用selenium模拟拖动，结果被检测到自动化操作。总之验证码识别没有银弹，简单图形用传统方案，复杂情况上深度学习，实时要求高的接第三方API。不过这东西需要2080Ti以上的显卡，我的1060跑一次要七小时，暂时还在实验阶段。后来改用降噪算法，先检测连通区域再过滤小面积噪点，效果稍微好些，但碰到字符粘连还是跪。之前在colab上训练时发现，对验证码做±15度的随机旋转后，识别率从67%提升到82%。最坑的是目标网站突然更新验证码样式，之前攒的训练集直接报废，当时真想砸键盘。

代码解析：通过第三方爬虫获取1688商品详情接口

最新发布

APIshop的博客

11-24

264

逆向laputa接口是目前成本最低、字段最全的“第三方爬虫”方案；再配合代理池、降频与 Cookie 复用，即可稳定获取 1688 商品详情，为选品、比价、供应链监控提供实时弹药。

Java开发案例

2509_93945640的博客

11-21

224

未来我打算加个定时任务，用Quartz框架每天自动跑，再集成数据库存数据，那就更实用了。后来用浏览器开发者工具检查元素，发现帖子标题其实藏在标签里，赶紧改成，这才正常。我在代码里加了重试机制，用个简单循环尝试三次连接，失败才报错，这下稳多了。后来我改用多线程，用搞个线程池，同时处理多个URL，速度立马翻倍。这段代码先定义目标URL，然后用Jsoup解析页面，通过CSS选择器定位帖子元素，提取标题和绝对链接，最后把结果写入本地文件。跑起来后，控制台输出成功信息，文件里也看到了数据，心里那个美啊。

爬虫IP池架构设计：从核心原理到实现，打造智能调度系统

tang77789的博客

11-20

616

本文探讨了大规模网络爬虫中的IP封禁问题及其解决方案。通过构建智能IP池系统，采用"动态循环+智能筛选"机制，实现IP资源的自动化管理。系统包含四大核心模块：IP获取模块负责来源管理，IP检测模块筛选有效资源，存储模块管理数据，调度模块实现最优分配。文章详细介绍了基于Python的实现方法，包括环境配置、模块代码和优化策略，如权重调整和地域分片。最后强调合规使用和优质IP源的重要性，指出智能IP池能显著提升爬虫效率和稳定性。

Java爬虫框架

2509_93941743的博客

11-21

408

不过它的短板也很明显，缺乏分布式支持，线程管理要自己实现，遇到动态渲染的页面就无能为力了。把动态请求交给Selenium处理，静态页面用WebMagic调度，数据提取用Jsoup，这样既保证了效率又控制了资源消耗。特别要注意的是线程池参数的调优，最大线程数不是越大越好，要根据目标网站的响应速度动态调整。HttpClient作为老牌HTTP组件，虽然很多框架都把它封装起来了，但直接使用的情况还是很多。不过对于大多数常规需求，现有的Java爬虫框架已经完全够用了，关键是要根据具体场景做好技术选型。

Git爬虫

2509_93945676的博客

11-20

1011

对开发者来说，Git早就是吃饭的家伙了，但很多人没想到它能在数据领域也插一脚。幸好有Git，直接回退到上一个提交，五分钟修复完毕。另外，用给重要节点打标签也挺香，比如“v1.0-稳定版”“v2.0-反爬升级”，部署时直接按标签拉取，省得记commit hash。另外，敏感信息像API密钥千万别提交——有回我误把配置里的密钥传上远程仓库，赶紧用清除历史记录，差点吓出冷汗。遇到冲突了，Git会标出文件里冲突的行，用慢慢捋顺。比如某次你改了解析规则，就写“优化标题提取逻辑”，下次如果解析出问题，直接一看就明白。

贝壳的反爬虫机制深度解析

11-21

1021

贝壳构建了多层次反爬虫防护体系，涵盖访问层、请求层、行为层和数据安全层。访问层通过IP管控和浏览器指纹验证拦截异常访问；请求层采用动态Token加密和严格请求头校验防止非法请求；行为层利用人机验证和行为序列分析识别异常操作；数据安全层通过加密传输和权限管控保护敏感数据。该体系具备动态升级、人机结合的特点，并辅以法律手段形成完整保护机制。