crawl4ai crawler.arun( 超时问题

原创 已于 2025-06-28 17:15:54 修改 · 310 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#爬虫 #前端

于 2025-06-28 16:25:30 首次发布

delay_before_return_html=500  # 单位：毫秒  会导致 crawler.arun 超时问题。按理说不应该



await crawler.arun(
1. 浏览器加载页面 ✅
2. 页面DOM构建完成 ✅  
3. JavaScript执行完成 ✅
4. 等待 delay_before_return_html 时间 ⏳ (500ms)
5. 返回最终HTML内容 📄

delay_before_return_html=500  # 单位：毫秒

💡 delay_before_return_html 参数的作用:
   1. 等待动态内容加载完成
   2. 确保JavaScript执行完毕
   3. 给页面更多时间渲染

⚠️ 为什么会导致卡住:
   1. 某些页面可能有无限循环的JavaScript
   2. 延迟期间可能发生资源竞争
   3. 浏览器内部状态可能不一致

✅ 更好的替代方案:
   1. 使用 wait_for 等待特定元素
   2. 使用 JavaScript 检查页面状态
   3. 设置合理的 page_timeout

AI爬虫 ：Crawl4AI的安装和详细使用案例（开源 LLM 友好型网络爬虫）
数据知道的博客
03-18 1万+
Crawl4AI是排名第一的热门 GitHub 存储库，由活跃的社区积极维护。它提供速度极快、适用于 AI 的网络爬虫，专为大型语言模型、AI 代理和数据管道量身定制。Crawl4AI 完全开源、灵活且专为实时性能而构建，可为开发人员提供无与伦比的速度、精度和部署便利性。恭喜！执行了基本抓取并打印了 Markdown。使用带有 markdown 生成器的 内容过滤器。通过CSS或LLM策略提取 JSON。使用 JavaScript 触发器处理动态页面。安装。
大模型——Crawl4AI为 LLM 和 RAG 准备高质量网页数据
05-13 454
传统网络爬虫框架功能多样，但在处理数据时常需要额外进行清洗与格式化，这使得它们与大语言模型（LLM）的集成相对复杂。许多工具的输出（如原始HTML或未结构化的JSON）包含大量噪声，不适合直接用于检索增强生成（RAG）等场景，因为这会降低LLM处理的效率和准确性。Crawl4AI 提供了一种不同的解决方案。它专注于直接生成干净、结构化的Markdown格式内容。这种格式保留了原文的语义结构（如标题、列表、代码块），同时智能地去除了导航、广告、页脚等无关元素，非常适合作为LLM的输入或用于构建高质量的。
Crawl4AI - LLM 友好的异步爬虫工具
热门推荐
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
10-03 1万+
一、关于 Crawl4AI （异步版）🕷️🤖 特点✨ 二、安装🛠️ 1、使用pip🐍 1.1 基本安装 1.2 使用同步版本安装 1.3 开发安装 2、使用Docker🐳 三、快速启动🚀 四、高级使用🔬 1、执行JavaScript和使用CSS选择器 2、使用代理 3、在没有LLM的情况下提取结构化数据 4、使用OpenAI提取结构化数据 5、会话管理和动态内容爬行 五、速度比较🚀
Crawl4AI动态内容：多页面爬取与会话保持高级技巧
gitblog_00741的博客
10-01 1677
在现代Web应用中，动态内容加载和跨页面状态保持已成为数据采集的核心挑战。本文将深入探讨如何使用Crawl4AI实现多页面协同爬取与会话状态管理，通过实战案例展示如何突破传统爬虫局限，高效采集单页应用(SPA)和需要登录验证的网站数据。 ## 多页面爬取架构设计 Crawl4AI采用异步架构设计，通过`AsyncWebCrawler`类实现高并发页面爬取。核心优势在于其事件驱动模型，能够在等待...
告别繁琐： 爬虫新宠 crawl4ai，数行代码搞定数据采集！-- 附多种场景完整代码示例！
weixin_73790979的博客
01-22 9634
在数据驱动的时代，网络爬虫已经成为我们获取信息的重要工具。但传统的爬虫框架往往需要编写大量的代码，让人偶尔让人恶心至极。的出现，让 Python 爬虫开发变得更加简单高效。它以其简洁的 API、强大的功能和灵活的配置选项，成为了爬虫开发的新宠。无论是简单的数据采集，还是复杂的网页交互，既然简单我也没有必要给大家介绍那么多，大家也不乐意看，我只简单说一下它的特点，咱们直接给出来可运行的代码！，它以其简洁的 API 和强大的功能，让爬虫开发变得轻松愉快。来爬取电影天堂的电影列表，让你体验一下它的简洁魅力。
crawl4ai-api 网站内容爬取技术分析与常见问题解决方案
10-23
crawl4ai-api 在本机测试过正常运行，主要里面ollama地址一定是自己本机的私有地址
使用Crawl4AI实现动态网页点击加载内容的完整教程
gitblog_00169的博客
11-16 946
在现代网页开发中，动态内容加载已成为主流交互方式。许多网站采用"加载更多"、"下一页"等按钮来分批展示内容，这对传统爬虫技术提出了挑战。本文将详细介绍如何利用Crawl4AI项目提供的强大功能，有效应对这类动态加载场景。 ## 动态网页爬取的核心挑战 动态网页内容加载通常面临三大技术难点： 1. **异步加载机制**：内容通过AJAX或Fetch API异步获取 2. **状态保持需求**：
Crawl4AI 部署安装及 n8n 调用，实现自动化工作流（保证好使）
JovaZou的成长之路
04-24 5575
在大语言模型（LLM）和生成式 AI 爆发的今天，数据采集的效率与质量直接决定了 AI 应用的落地效果。传统爬虫工具在动态渲染处理、AI 友好输出和大规模部署上的局限性日益凸显，而专为 AI 设计的 Crawl4AI 框架正成为企业级数据管道的首选方案。
import asyncio from crawl4ai import AsyncWebCrawler from crawl4ai.async_configs import BrowserConfig, CrawlerRunConfig async def main(): browser_config = BrowserConfig() # Default browser configuration run_config = CrawlerRunConfig() # Default crawl run configuration async with AsyncWebCrawler(config=browser_config) as crawler: result = await crawler.arun( url=url, config=run_config ) print(result.markdown) # Print clean markdown content if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) 这个代码默认用的是js渲染吗
08-02
"crawl4ai crawler.arun( 超时问题。 await crawler.arun( 1. 浏览器加载页面 ✅ 2. 页面DOM构建完成 ✅ 3. JavaScript执行完成 ✅ 4. 等待 delay_before_return_html 时间 ⏳ (500ms) 5. 返回最终HTML内容 " 从...
Docker 部署 - Crawl4AI 文档 (v0.5.x)
青蛙博客
05-11 2785
本文介绍了如何使用 Docker 部署 Crawl4AI 服务，提供了快速入门指南和详细配置选项。用户可以通过 Docker 直接运行基础版本，或使用 Docker Compose 进行本地构建或从 Docker Hub 拉取预构建镜像。文章还强调了 API 安全性的重要性，建议通过设置 CRAWL4AI_API_TOKEN 来保护 API 端点。此外，提供了环境变量配置和 Docker Compose 文件的示例，帮助用户灵活管理服务。最后，文章展示了如何测试部署，确保服务正常运行。
详解AI采集框架Crawl4AI，打造智能网络爬虫
csdn1561168266的博客
04-03 4536
大家好，Crawl4AI作为开源Python库，专门用来简化网页爬取和数据提取的工作。它不仅功能强大、灵活，而且全异步的设计让处理速度更快，稳定性更好。无论是构建AI项目还是提升语言模型的性能，Crawl4AI都能帮您简化工作流程。它可以直接在Python项目中使用，或者将其集成到REST API中，实现快速、稳定的数据爬取和处理。这样，无论是数据的实时获取还是后续的分析处理，都能更加得心应手。
Crawl4AI，智能体网络自动采集利器
m0_59163425的博客
12-01 4518
Crawl是一个强大的工具，它赋予AI智能体更高的效率和准确性执行网络爬取和数据提取任务。其开源特性、AI驱动的能力和多功能性，使其成为构建智能且数据驱动智能体的宝贵资产。
开源AI网络爬虫工具Crawl4AI
m0_74823983的博客
03-02 2170
Crawl4AI是一款开源的网络爬虫框架，旨在利用人工智能技术，从互联网上自动抓取并分析数据。它不仅能处理常规的网页信息提取，还能智能识别和分类信息，为数据分析、机器学习等应用场景提供便利。网址：https://github.com/unclecode/crawl4aiCrawl4AI作为一款开源的AI网络爬虫工具，以其智能化、高度扩展性和用户友好性，为数据抓取和分析提供了强大的支持。
Crawl4AI项目教程：深入理解CrawlerRunConfig配置类
gitblog_01052的博客
06-04 521
Crawl4AI项目教程：深入理解CrawlerRunConfig配置类 【免费下载链接】Tutorial-Codebase-Knowledge Turns Codebase into Easy Tutorial with AI ...
当数据开始“感知页面”
ip16yun的博客
12-10 303
本文讨论了一起因爬虫错误判断页面加载完成而导致数据采集不完整的事故。爬虫未能识别JS渲染页面中数据的异步加载，导致数据不完整。通过调整爬虫策略和监控体系，问题得到解决。共识包括：页面渲染完成不等于数据就绪，监控需贴近业务语义。
【技术人如何用爬虫+机器学习识别并屏蔽恶意广告】第1课：爬虫与广告反欺诈入门
最新发布
weiliang_Handan的博客
12-14 510
本文介绍了广告欺诈的现状及其危害，并提出了利用网络爬虫和机器学习技术进行反欺诈的解决方案。主要内容包括：1)网络爬虫的基本原理和工作流程；2)常见广告欺诈类型及其对行业的负面影响；3)系统化的反欺诈学习路径，从数据采集、预处理到模型训练和系统部署。通过构建自动化识别系统，可有效保护广告预算、优化投放策略并提升用户体验。文章还包含了一个简单的Python爬虫示例代码，帮助读者初步了解数据采集技术。
python爬虫--selenium库和requests库
2301_77717128的博客
12-09 1288
本文介绍了两种Python网络爬虫工具：selenium库和requests库的使用方法。文章详细说明了selenium的安装配置步骤、浏览器驱动设置及基本操作方法如get()和execute_script()。requests库部分则通过两个实际案例（图片爬取和电影信息获取）展示了其应用方式，涉及requests、lxml、fake_useragent等第三方库的使用。两种工具各具特点，selenium适合处理动态渲染页面，requests则更适用于静态页面数据抓取
result = await crawler.arun 以后 的result.后面可以加什么函数呢
06-29
### Crawl4AI 中 `CrawlResult` 对象的方法与属性 在使用 `crawler.arun()` 方法后，返回的 `result` 是一个 `CrawlResult` 类型的对象。这个对象封装了从网页爬取到内容提取的多个关键信息，并提供了若干字段和方法来访问这些数据。 #### 字段说明 - **url**: 用于存储实际爬取的 URL 地址。 - **html**: 包含原始 HTML 内容，可用于进一步解析或调试。 - **success**: 布尔值，表示此次爬取是否成功。 - **cleaned_html**: 可选字段，包含经过清理后的 HTML 内容，通常去除了一些不必要的标签或脚本。 - **media**: 字典类型，记录了页面中发现的所有媒体文件（如图片、视频等）。 - **links**: 字典类型，保存了页面中的超链接列表，包括内部链接和外部链接。 - **screenshot**: 可选字段，包含页面截图的 Base64 编码字符串。 - **markdown**: 可选字段，将网页内容转换为 Markdown 格式。 - **extracted_content**: 可选字段，存储通过特定策略（如 `CosineStrategy`）提取的内容。 - **metadata**: 可选字典，用于存储额外的元数据，例如页面标题、描述等。 - **error_message**: 如果爬取失败，此字段可能包含错误信息。 - **session_id**: 可选字段，标识当前会话的唯一 ID。 - **responser_headers**: 可选字典，包含响应头信息。 - **status_code**: 可选整数，表示 HTTP 响应状态码。 #### 使用示例 以下是一些常见的用法： ```python async def main(): async with AsyncWebCrawler(verbose=True) as crawler: strategy = CosineStrategy( semantic_filter="finance economy stock market", word_count_threshold=10, max_dist=0.2, linkage_method='ward', top_k=3, model_name='BAAI/bge-small-en-v1.5' ) url = "https://www.nbcnews.com/business" result = await crawler.arun(url=url, extraction_strategy=strategy) # 输出提取的内容 print(result.extracted_content) # 输出完整的 HTML 内容 print(result.html) # 检查是否成功爬取 if result.success: print("Crawling was successful.") else: print(f"Crawling failed with error: {result.error_message}") # 获取页面中的所有链接 for link in result.links.get('internal', []): print(link['href']) asyncio.run(main()) ``` #### 提取策略的应用 当使用 `CosineStrategy` 等提取策略时，`extracted_content` 字段将包含基于语义分析筛选出的关键内容。这种策略能够根据预定义的关键词过滤出相关性较高的文本片段，适用于需要精准获取特定主题信息的场景。 此外，还可以利用 `model_dump_json()` 方法将整个 `CrawlResult` 对象序列化为 JSON 格式的字符串，便于后续处理或传输。 ```python # 将结果转为 JSON 格式输出 print(result.model_dump_json(indent=2)) ``` 以上方法和字段使得 `CrawlResult` 成为了处理网络爬虫任务时非常强大的工具，它不仅简化了对复杂数据结构的操作，还增强了程序对于异常情况的处理能力[^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

洗刷先生

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值