PulsarRPA 教程 11 - 大规模采集

原创 已于 2023-05-28 21:49:58 修改 · 673 阅读 · 2 ·
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#kotlin #java #大数据 #网络爬虫 #数据挖掘

于 2022-11-04 10:39:00 首次发布
PulsarRPA提供一系列先进技术解决大规模Web数据提取难题。通过独特的URLPool及URLCache设计，能高效处理数百万URL，满足复杂采集需求，并支持不同优先级与延时任务。

大规模采集

烂程序员关心的是代码。好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系。
– Linus Torvalds

大规模提取 Web 数据非常困难。网站经常变化并且变得越来越复杂，这意味着收集的网络数据通常不准确或不完整，PulsarRPA 开发了一系列尖端技术来解决这些问题。

PulsarRPA 设计了一组数据结构来处理 URL 池的问题。这使得 PulsarRPA 不仅能同时处理数以百万计的 URL，还能够准确定义这些 URL 的行为。

运行连续采集时，URL 会添加到 URLPool 中。URLPool 包含各种精心设计的 URLCache 来满足不同的需求，例如，优先任务、延时任务、截止日期、外部加载等等。

通过组合 URLCache 和 LoadOptions，我们可以满足最复杂的采集需求。

在大规模采集场景下，硬件资源需要被极致利用。为此需要调整默认设置，并行启动更多的隐私实体，每个浏览器需要打开更多标签页，这两个设置决定了系统能够并行采集多少网页，它通常受限于机器的硬件配置，尤其是内存大小，我们建议在大规模采集场景下，内存至少要 32 G。

BrowserSettings.privacy(5).maxTabs(15).headless()

本文演示如何通过不同的 URLCache 来满足不同的采集要求。

首先创建 Pulsar 会话并准备一批测试用的 URL：

val session = PulsarContexts.createSession(
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PulsarRPA 教程 1 - 基本用法
weixin_48738961的博客
10-31 1937
PulsarRPA 正确实现了两个方法：加载网页，提取数据。为了实现这个目标，PulsarRPA 增删近百万行代码，沉淀数十万行代码，开发了一系列尖端技术。PulsarRPA 实现网络即数据库范式，像对待内部数据库一样对待外部网络，如果需要的数据不在本地存储中，或者现存版本不满足分析需要，则系统会从互联网上采集该数据的最新版本。本课程介绍了加载数据和提取数据的基本 API，这些 API 出现在 PulsarSession 中。
PulsarRPA 教程 - 目录
weixin_48738961的博客
10-31 1124
为解决网络数据管理、多源异构数据融合、网络数据挖掘、网络数据采集等问题，开发了一系列基础设施和前沿技术：支持高质量的大规模数据采集和处理，支持网络即数据库范式，支持浏览器渲染并将其作为数据采集的首要方法，支持 RPA 采集，支持退化的单一资源采集，并计划支持最前沿的信息提取技术，提供了人工智能网页提取的预览版本。）是大规模采集 Web 数据的终极开源方案，可满足几乎所有规模和性质的网络数据采集需要。
一个人能做出什么开源项目？
weixin_48738961的博客
02-27 1072
高性能分布式 RPA，一个人高强度连续写了几年，感觉大脑每个细胞都激活了，根本停不下来。目前该项目仍然由我独自维护升级。可以操纵大规模浏览器集群，尤其适用于网络爬虫的各种场景：从 a, b, c 到大规模采集最复杂的站点，完整精确提取网页数据，支持使用 SQL 提取网页内容，从而降低管理复杂任务、复杂页面内容提取规则的难度。同时，我也独立开发了基于视觉模型和机器学习的自动网页数据提取算法。
One-2-3-45 项目使用教程
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One-2-3-45 项目的目录结构如下： ``` One-2-3-45/ ├── README.md ├── LICENSE ├── requirements.txt ├── setup.py ├── src/ │ ├── main.py │ ├── config.py │ ├── utils/ │ │ ├── helper.py │ │ └── ... │ └
PulsarRPA 教程 7 - 连续采集
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10-31 663
在 PulsarRPA 中，连续采集非常简单，只需要将链接提交到 UrlPool 就行了，采集循环会自动启动。而 PulsarRPA 的基础设施也会去确保数据质量、调度质量等核心问题。
PulsarRPA 教程 12 - X-SQL
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11-04 526
PulsarRPA 开发了 X-SQL 来直接查询互联网，并将网页转换成表格和图表。X-SQL 扩展了 SQL 来管理 Web 数据：网络爬取、数据采集、数据提取、Web 内容挖掘、Web BI，等等。 当 PulsarRPA 作为 REST 服务运行时，X-SQL 可用于随时随地采
PulsarAgents - 浏览器智能体军团，爬虫级智能体。基于RPA+AI+ML实现。任意规模网站自动采集，提取，聚类，标注，训练，预测
weixin_48738961的博客
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PulsarAgents - 浏览器智能体军团，爬虫级智能体。基于RPA+AI+ML实现。任意规模网站自动采集，提取，聚类，标注，训练，预测。100%自动化，将任意网站的网页，转变为业务直接使用的数据，譬如 Excel 表格，网页，或者 SQL 数据库。
下一代网络爬虫：AI agents
weixin_48738961的博客
01-19 4576
下一代网络爬虫是爬虫级 AI agents。由于现代网页的复杂性，现代爬虫都倾向于使用高性能分布式 RPA，完全和真人一样访问网页，采集数据。由于 AI 的成熟，RPA 工具也在升级为 AI agents。因此，网页爬虫的发展趋势是爬虫级 AI 智能体(AI agents)，或者我喜欢称为数字超人。
PulsarRPA - 适用于网络爬虫和 AI agents 的高性能分布式 RPA
weixin_48738961的博客
01-19 1286
PulsarRPA 是一款高性能分布式 RPA，像真人一样访问网站，和真人一样和页面进行交互，确保所有信息均完整呈现。PulsarRPA 可以采集任何人类可见数据、页面源代码中存在的数据、或者任何其他流经浏览器的数据流。 在确保所有信息完整精确被采集的同时，PulsarRPA 保证总体性能、数据质量和总体拥有成本。
PulsarRPA 教程 4 - URL
weixin_48738961的博客
10-31 535
在 PulsarRPA 中，每个任务都被定义为某种形式的 URL，这些 URL 往往和一个加载参数一起出现，来精细控制一个采集任务，譬如数据过期，数据基本要求，任务截止日期，任务重试等。绝大多数情况下，一个数据采集任务可以用 **url arguments** 的形式来唯一确定，因此它可以很轻松地被拷贝、管理、存储、传输、并行化，以及沟通交流。
大规模 Web 数据采集的终极开源方案 - PulsarRPA
weixin_48738961的博客
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PulsarRPA 是大规模采集 Web 数据的终极开源方案，可满足几乎所有规模和性质的网络数据采集需要。 大规模提取 Web 数据非常困难。网站经常变化并且变得越来越复杂，这意味着收集的网络数据通常不准确或不完整，PulsarRPA 开发了一系列尖端技术来解决这些问题。
PulsarRPA 教程 9 - 机器人流程自动化(RPA)
weixin_48738961的博客
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网络数据采集非常困难，网站经常变化并且变得越来越复杂，采集的数据通常不准确或不完整。 Scrapy, requests 等，已经越来越不适应现代网页了。在这个背景下，浏览器自动化技术，以及 RPA 技术就是解决问题的良方，它代替人工访问网页，执行和人工同样的动作，采集人能够看到的一切数据。
PulsarRPA：大规模自动化解决方案的革命性选择
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08-22 523
在数字化浪潮中，数据被誉为新时代的石油。然而，从浩如烟海的网络中高效、准确地提取数据，一直是技术领域的一大挑战。今天，我们向您隆重推荐一款革命性的开源项目——PulsarRPA，它不仅能够满足您对大规模数据自动化的需求，更以其卓越的技术架构和灵活的应用场景，成为行业内的翘楚。 ## 项目介绍 PulsarRPA是一款高性能、分布式的开源机器人流程自动化（RPA）框架，专为应对大规模RPA任务而...
自动化爬虫分布式爬虫DrissionPage、Selenium、Playwright、FireCrawl、Web Scraper、PulsarRPA
kunwen123的博客
03-15 626
自动化爬虫drissionpage官网
PulsarRPAPro-AI高速采集并自动提取网页数据
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01-19 1528
AI 爬虫指的是一组AI 智能体，也就是 AI agents，它能够像真人一样网上冲浪，阅读理解在线网页，输出结构化数据或者知识图谱。
PulsarRPAPro-基于监督学习算法高精度提取网页数据
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01-19 642
使用无监督学习+监督学习进行网页数据提取，我们将网页数据提取的人效提升了1000倍以上，提升了数据提取准确率，降低了人员技能要求，同时也不再需要频繁维护数据提取规则。
PulsarRPA 教程 16 - 顶尖项目实战
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11-04 1089
Exotic Amazon 是采集整个 TOP 1 网站的完整解决方案，开箱即用，包含亚马逊大多数数据类型，它将永久免费提供并开放源代码。 其他电商平台数据采集，其方法和流程基本类似，可以在该项目基础上修改调整业务逻辑即可，其基础设施解决了所有大规模数据采集面临的难题。
PulsarRPA 教程 10 - WebDriver
weixin_48738961的博客
11-04 706
WebDriver 定义了一个简洁的界面来访问网页并与之交互，所有的动作和行为都经过优化，尽可能地模仿真人，比如滚动、点击、键入文本、拖放等。
PulsarRPA 教程 2 - 加载参数
weixin_48738961的博客
10-31 747
PulsarRPA 使用简单的加载参数来精确描述一个采集任务，譬如数据生命周期，页面质量要求，任务截止日期，任务重试等。绝大多数情况下，一个数据采集任务可以用 url arguments 形式的文本来唯一确定，因此它可以很轻松地被复制、管理、存储、传输、并行化，以及沟通交流。
如何完成数据库的网页数据采集工作
02-26
### Web Scraping to Database #### 技术概述 Web scraping 是一种从互联网获取数据的强大而可靠的方法[^1]。此方法特别适用于电子商务平台的价格情报收集，因为可以从在线商店高效地提取产品信息。 为了实现这一目标，可以利用 PulsarRPA 这样的工具支持网络即数据库范式的理念。这意味着能够像操作内部数据库那样处理外部网络资源，在必要时自动更新本地缓存中的数据至最新版本[^2]。 #### 实现过程 ##### 准备工作环境 确保安装了必要的 Python 库，如 `requests` 和 `BeautifulSoup4` 用于 HTTP 请求和 HTML 解析；以及 `pymysql` 或者其他适合所选数据库系统的驱动程序： ```bash pip install requests beautifulsoup4 pymysql ``` ##### 编写爬虫代码 下面是一个简单的例子展示如何编写一个基本的网页抓取器，并将其结果保存到 MySQL 数据库中： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql.cursors def fetch_page(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') return soup.find_all('div', class_='info') # 假设我们要解析的是豆瓣读书页面上的书籍信息 connection = pymysql.connect( host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='douban_books', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: with connection.cursor() as cursor: sql = "INSERT INTO books (title, author) VALUES (%s, %s)" items = fetch_page("https://book.douban.com/tag/编程") # 使用实际URL替换 for item in items[:5]: # 只插入前五条记录作为示范 title = item.h2.a['title'] author_info = item.span.string.split('/') authors = ','.join([a.strip() for a in author_info[:-3]]) cursor.execute(sql, (title, authors)) connection.commit() finally: connection.close() ``` 这段代码展示了如何连接到 MySQL 数据库并将从指定 URL 获取的信息存储起来。请注意，这里仅作为一个简单示例提供，真实场景下还需要考虑更多因素，比如异常处理、日志记录等。 #### 处理反爬虫机制 当面对网站设置的各种反爬措施时，可以通过调整请求头模拟浏览器行为、降低访问频率等方式规避检测[^4]。此外，也可以采用代理 IP 轮换服务来绕过单个 IP 的限制。 #### 学习路径建议 对于初学者而言，存在一些免费的学习资料可以帮助掌握上述技能，尽管可能不够全面但对于入门已经足够[^3]。完成基础学习后可以根据个人需求进一步探索更高级的主题和技术栈。
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