crawl4ai crawler.arun( 超时问题

已于 2025-06-28 17:15:54 修改
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文章标签： 爬虫 前端
于 2025-06-28 16:25:30 首次发布
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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

大模型——Crawl4AI为 LLM 和 RAG 准备高质量网页数据
05-13 274
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。
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 9423
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。
使用Crawl4AI实现动态网页点击加载内容的完整教程
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05-30 542
使用Crawl4AI实现动态网页点击加载内容的完整教程 前言 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： 异步加载机...
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！
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01-22 8110
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。
Docker 部署 - Crawl4AI 文档 (v0.5.x)
青蛙博客
05-11 2011
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。
Crawl4AI项目教程：深入理解CrawlerRunConfig配置类
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06-04 285
Crawl4AI项目教程：深入理解CrawlerRunConfig配置类 引言 在Web爬虫开发中，如何优雅地控制爬取行为是一个常见挑战。Crawl4AI项目提供了一个强大的解决方案——CrawlerRunConfig类。本文将深入探讨这个配置类的设计理念、使用方法和实际应用场景。 CrawlerRunConfig的核心作用 CrawlerRunConfig是Crawl4AI项目中的核心配置类，它...
Crawl4AI：大模型与 AI 定制加持的开源网页爬虫，14.7k Stars 见证其卓越
寻道AI，探索AI无限可能！
01-03 2927
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为驱动各领域发展的核心燃料，尤其是在人工智能领域，大规模且高质量的数据对于训练精准有效的模型起着决定性作用。然而，如何从浩瀚无垠的网络世界中高效地抓取并整理出符合需求的数据，一直是困扰众多开发者和研究人员的难题。Crawl4AI 的应运而生，恰似一盏明灯，为这片数据采集的“迷雾之海”照亮了前行的道路。
Crawl4AI介绍
loveym013的博客
07-17 688
摘要： Crawl4AI是一款开源AI网页爬取工具，支持基础爬取、结构化数据提取（CSS/XPath/LLM）、动态内容处理（JavaScript交互）及多URL并发爬取。其核心优势在于AI驱动：通过LLM智能解析非结构化页面，自适应调整爬取策略，并自动优化输出为Markdown格式。提供两种使用方式：命令行/可视化界面（简易部署）或Python库调用（高定制化）。适用于单页内容提取、多页关联爬取及复杂动态页面场景，结合缓存、会话管理等功能，显著提升爬取效率与数据质量。
ai agent(智能体)开发 python高级应用2：基础和重点并行以及bug修复,利于crawl4ai 0.6.3最新版 和本地ollama的deepseek-r1:8b 获取网络图片
AI懒虫
05-15 1311
搞了两天把crawl4ai 0.6.3（最新版） 对ollama 本地大模型比如：deepseek-r1:8b 的bug 给解决了(Issues1035) 先针对 `crawl4ai 0.6.3` 中四个核心类的作用、关系及结合本地 Ollama 模型抓取百度图片的示例解析说了， 再顺道把，Issues1035 的bug也解决一下
大模型系列——Crawl4AI为 LLM 和 RAG 准备高质量网页数据
2401_84052244的博客
05-14 152
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。
爬虫在deepseek加持下所向无敌
03-02 2144
AI大模型时代下的爬虫人也需要紧跟智能的潮流，抓住模型发展的契机，使用AI创建新的爬虫定义新的爬虫范式！数据的解析、整理、格式化可以让大模型来提高处理的效率！介绍一个开源llm爬虫框架：Crawl4AI是一个功能全面、性能优越的网络爬虫工具，特别适合需要处理大量网页数据并进行智能分析的场景。
【爬虫】05 - 爬虫攻防
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专业Python爬虫实战教程：逆向加密接口与验证码突破完整案例
最新发布
ZTLJQ的博客
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本文介绍了如何逆向分析并爬取一个采用JavaScript混淆和加密签名的内部测试系统API。主要步骤包括：1）分析网页结构，定位加密签名函数；2）使用Python还原JavaScript签名算法；3）实现验证码识别预处理；4）模拟登录流程获取会话；5）构造签名参数调用数据接口。案例综合运用了JavaScript逆向、加密算法还原、验证码识别等技术，通过requests.Session维护会话状态，最终实现了一个完整的自动化爬虫系统。
京东商品SKU数据采集方式及接口说明
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【代码】京东商品SKU数据采集方式及接口说明。
Python爬虫入门：从零开始抓取网页数据
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本文介绍了Python爬虫开发的核心技术与实践案例，重点演示了如何抓取豆瓣电影Top250数据。主要内容包括：爬虫的核心价值（数据采集、自动化处理等）、开发准备工作（安装requests/BeautifulSoup等库）、完整的爬虫项目实现（包含请求伪装、数据解析、错误处理等技术要点）。文章还强调了爬虫开发的法律边界，提醒开发者遵守robots.txt协议、控制请求频率。最后展示了进阶技巧（如动态页面处理）和运行结果示例，帮助读者掌握从基础到进阶的爬虫开发全流程。
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摘要： 本文介绍了HTTP请求伪装与报文解析技术。UA伪装通过修改User-Agent请求头（如模拟Firefox浏览器）规避反爬机制，并给出Python代码示例。HTTP请求报文由起始行（方法、路径、协议版本）、请求头（Host、Content-Type等关键字段）及可选消息体（POST/PUT数据）组成，文中通过表格对比常见请求头作用，并展示完整JSON请求示例。两者结合为爬虫开发与接口调试提供实用指导。 （字数：149）
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B站番剧播放量爬取与分析 本文介绍了使用Python爬取B站番剧数据并进行播放量分析的方法。技术实现包括：1) 使用Requests和BeautifulSoup获取番剧列表；2) 通过Selenium处理动态加载内容；3) 结合Pandas进行数据处理和Matplotlib/Pyecharts可视化展示。文章详细解析了B站番剧页面结构，提供了完整的爬虫代码示例，包括代理设置和异常处理，适合数据分析师和爬虫开发者参考使用。
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crawl4ai配置微博代码
06-23
### Crawl4AI 配置微博爬虫代码示例 Crawl4AI 是一种功能强大的网页爬虫工具，能够处理动态加载内容和复杂的会话管理需求[^2]。以下是一个使用 Crawl4AI 配置微博爬虫的代码示例，展示了如何通过该工具抓取微博页面的内容。 ```python from crawl4ai import Crawl4AI # 初始化 Crawl4AI 实例 crawler = Crawl4AI(headless=True) # 设置为无头模式以提高效率 # 定义目标 URL 和登录凭证 login_url = "https://weibo.com/login" username = "your_username" password = "your_password" # 登录函数 def login(): crawler.navigate(login_url) crawler.wait_for_element("#loginform") # 等待登录表单加载 crawler.fill("#username", username) # 填写用户名 crawler.fill("#password", password) # 填写密码 crawler.click("button[action-type='btn_submit']") # 提交登录表单 crawler.wait_for_element(".feed-content") # 等待首页内容加载 # 抓取微博内容 def scrape_weibo_content(): crawler.navigate("https://weibo.com") posts = crawler.extract_elements(".feed-content", timeout=10) # 提取微博内容 for post in posts: print(post.text) # 输出每条微博的文本内容 # 主程序逻辑 if __name__ == "__main__": try: login() # 执行登录操作 scrape_weibo_content() # 抓取微博内容 finally: crawler.close() # 关闭浏览器实例 ``` 此代码示例演示了如何使用 Crawl4AI 进行基于会话的爬虫操作，包括登录、等待动态内容加载以及提取目标数据[^1]。需要注意的是，实际运行时需要确保提供有效的用户名和密码，并根据目标页面的具体结构调整选择器。 ### 注意事项 - 微博页面可能包含大量的 JavaScript 动态加载内容，因此需要确保 Crawl4AI 的 JavaScript 执行环境正常工作。 - 如果遇到验证码或其他反爬机制，可以考虑集成额外的解决方案，例如使用 OCR 技术识别验证码[^2]。 - 在大规模数据抓取前，请仔细阅读目标网站的服务条款，确保遵守相关法律法规。
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