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💖 PulsarRPA 是你唯一的需要!💖
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。
大多数抓取尝试可以从几乎一行代码开始:
Kotlin:
fun main() = PulsarContexts.createSession().scrapeOutPages( "https://www.amazon.com/", "-outLink a[href~=/dp/]", listOf("#title", "#acrCustomerReviewText"))
大多数 生产环境 数据采集项目可以从以下代码片段开始:
Kotlin:
fun main() { val context = PulsarContexts.create() val parseHandler = { _: WebPage, document: FeaturedDocument -> // use the document // ... // and then extract further hyperlinks context.submitAll(document.selectHyperlinks("a[href~=/dp/]")) } val urls = LinkExtractors.fromResource("seeds10.txt") .map { ParsableHyperlink("$it -refresh", parseHandler) } context.submitAll(urls).await() }
最复杂 的数据采集项目需要使用 RPA:
Kotlin:
val options = session.options(args) val event = options.event.browseEvent event.onBrowserLaunched.addLast { page, driver -> // warp up the browser to avoid being blocked by the website, // or choose the global settings, such as your location. warnUpBrowser(page, driver) } event.onWillFetch.addLast { page, driver -> // have to visit a referrer page before we can visit the desired page waitForReferrer(page, driver) // websites may prevent us from opening too many pages at a time, so we should open links one by one. waitForPreviousPage(page, driver) } event.onWillCheckDocumentState.addLast { page, driver -> // wait for a special fields to appear on the page driver.waitForSelector("body h1[itemprop=name]") // close the mask layer, it might be promotions, ads, or something else. driver.click(".mask-layer-close-button") } // visit the URL and trigger events session.load(url, options)
示例代码: kotlin.
最复杂 的 Web 数据抽取难题需要用 X-SQL 来解决:
您的 Web 数据提取规则非常复杂,例如,每个单独的页面有 100 多个规则
需要维护的数据提取规则很多,比如全球 20 多个亚马逊网站,每个网站 20 多个数据类型
select dom_first_text(dom, '#productTitle') as title, dom_first_text(dom, '#bylineInfo') as brand, dom_first_text(dom, '#price tr td:matches(^Price) ~ td, #corePrice_desktop tr td:matches(^Price) ~ td') as price, dom_first_text(dom, '#acrCustomerReviewText') as ratings, str_first_float(dom_first_text(dom, '#reviewsMedley .AverageCustomerReviews span:contains(out of)'), 0.0) as score from load_and_select('https://www.amazon.com/dp/B09V3KXJPB -i 1s -njr 3', 'body');
示例代码:
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。
我们发布了一些最大型电商网站的全站数据采集的完整解决方案,这些解决方案满足最高标准的性能、质量和成本要求,他们将永久免费并开放源代码,譬如:
网络爬虫:各种数据采集模式,包括浏览器渲染、ajax数据采集、普通协议采集等
RPA:机器人流程自动化、模仿人类行为、采集单网页应用程序或执行其他有价值的任务
简洁的 API:一行代码抓取,或者一条 SQL 将整个网站栏目变成表格
X-SQL:扩展 SQL 来管理 Web 数据:网络爬取、数据采集、Web 内容挖掘、Web BI
爬虫隐身:浏览器驱动隐身,IP 轮换,隐私上下文轮换,永远不会被屏蔽
高性能:高度优化,单机并行渲染数百页而不被屏蔽
低成本:每天抓取 100,000 个浏览器渲染的电子商务网页,或 n * 10,000,000 个数据点,仅需要 8 核 CPU/32G 内存
数据质量保证:智能重试、精准调度、Web 数据生命周期管理
大规模采集:完全分布式,专为大规模数据采集而设计
大数据支持:支持各种后端存储:本地文件/MongoDB/HBase/Gora
日志和指标:密切监控并记录每个事件
[预览] 信息提取:自动学习网页数据模式,以显著的精度自动提取网页中的每一个字段
PulsarRPA 的核心概念包括以下内容,了解了这些核心概念,您可以使用 PulsarRPA 解决最高要求的数据采集任务:
网络数据采集(Web Scraping): 使用机器人从网站中提取内容和数据的过程
自动提取(Auto Extract): 自动学习数据模式并从网页中提取每个字段,由尖端的人工智能解决算法驱动
RPA: 机器人流程自动化,这是抓取现代网页的唯一方法
网络即数据库(Network As A Database): 像访问本地数据库一样访问 Web
X-SQL: 直接使用 SQL 查询 Web
Pulsar Session: 提供了一组简单、强大和灵活的 API 来执行 Web 抓取任务
Web Driver: Web 驱动定义了一个简洁的界面来访问网页并与之交互,所有行为都经过优化以尽可能接近真实的人
URL: PulsarRPA 中的 URL 是一个普通的 URL,但是带有描述任务的额外信息。PulsarRPA 中的每个任务都被定义为某种形式的 URL
Hyperlink: PulsarRPA 中的超链接是一个普通的超链接,但是带有描述任务的额外信息
Load Options: 加载选项或加载参数影响 PulsarRPA 如何加载、获取和抓取网页
Event Handlers: 在网页的整个生命周期中捕获和处理事件
点击 PulsarRPA concepts 查看详情。
我们发布了一个基于 PulsarRPA 的独立可执行 jar,它包含:
一组顶尖站点的数据采集示例
基于 自监督机器学习 自动进行信息提取的小程序,AI 算法识别详情页的所有字段,95% 以上字段精确度 99% 以上
基于 自监督机器学习 自动学习并输出所有采集规则的小程序
从命令行直接执行网页数据采集任务,不需要写代码
PulsarRPA 服务器,我们可以向服务器发送 SQL 来采集 Web 数据
一个 Web UI,从中我们可以编写 SQL 并将它们发送到服务器
利用 PulsarRPA 强大功能的最简单方法是将其作为库添加到您的项目中。
Maven:
<dependency> <groupId>ai.platon.pulsar</groupId> <artifactId>pulsar-all</artifactId> <version>1.10.22</version> </dependency>
Gradle:
implementation("ai.platon.pulsar:pulsar-all:1.10.22")
Kotlin:
// Create a pulsar session val session = PulsarContexts.createSession() // The main url we are playing with val url = "https://www.amazon.com/dp/B09V3KXJPB" // Load a page from local storage, or fetch it from the Internet if it does not exist or has expired val page = session.load(url, "-expires 10s") // Submit a url to the URL pool, the submitted url will be processed in a crawl loop session.submit(url, "-expires 10s") // Parse the page content into a document val document = session.parse(page) // do something with the document // ... // Load and parse val document2 = session.loadDocument(url, "-expires 10s") // do something with the document // ... // Load the portal page and then load all links specified by `-outLink`. // Option `-outLink` specifies the cssSelector to select links in the portal page to load. // Option `-topLinks` specifies the maximal number of links selected by `-outLink`. val pages = session.loadOutPages(url, "-expires 10s -itemExpires 10s -outLink a[href~=/dp/] -topLinks 10") // Load the portal page and submit the out links specified by `-outLink` to the URL pool. // Option `-outLink` specifies the cssSelector to select links in the portal page to submit. // Option `-topLinks` specifies the maximal number of links selected by `-outLink`. session.submitOutPages(url, "-expires 1d -itemExpires 7d -outLink a[href~=/dp/] -topLinks 10") // Load, parse and scrape fields val fields = session.scrape(url, "-expires 10s", "#centerCol", listOf("#title", "#acrCustomerReviewText")) // Load, parse and scrape named fields val fields2 = session.scrape(url, "-i 10s", "#centerCol", mapOf("title" to "#title", "reviews" to "#acrCustomerReviewText")) // Load, parse and scrape named fields val fields3 = session.scrapeOutPages(url, "-i 10s -ii 10s -outLink a[href~=/dp/] -topLink 10", "#centerCol", mapOf("title" to "#title", "reviews" to "#acrCustomerReviewText")) // Add `-parse` option to activate the parsing subsystem val page10 = session.load(url, "-parse -expires 10s") // Kotlin suspend calls val page11 = runBlocking { session.loadDeferred(url, "-expires 10s") } // Java-style async calls session.loadAsync(url, "-expires 10s").thenApply(session::parse).thenAccept(session::export)
Load options
请注意,我们的大多数抓取方法都接受一个称为加载参数或加载选项的参数,以控制如何加载/获取网页。
-expires // The expiry time of a page -itemExpires // The expiry time of item pages in batch scraping methods -outLink // The selector of out links to scrape -refresh // Force (re)fetch the page, just like hitting the refresh button on a real browser -parse // Activate parse subsystem -resource // Fetch the url as a resource without browser rendering
点击 Load Options 查看详情。
PulsarRPA 使用 selector-syntax 以获取所有受支持的 CSS 选择器。
Kotlin:
val document = session.loadDocument(url, "-expires 1d") val price = document.selectFirst('.price').text()
在 PulsarRPA 中抓取大量 url 集合或运行连续采集非常简单。
Kotlin:
fun main() { val context = PulsarContexts.create() val parseHandler = { _: WebPage, document: FeaturedDocument -> // do something wonderful with the document System.out.println(document.getTitle() + "\t|\t" + document.getBaseUri()); } val urls = LinkExtractors.fromResource("seeds.txt") .map { ParsableHyperlink("$it -refresh", parseHandler) } context.submitAll(urls) // feel free to submit millions of urls here context.submitAll(urls) // ... context.await() }
Java:
public class ContinuousCrawler { private static void onParse(WebPage page, FeaturedDocument document) { // do something wonderful with the document System.out.println(document.getTitle() + "\t|\t" + document.getBaseUri()); } public static void main(String[] args) { PulsarContext context = PulsarContexts.create(); List<Hyperlink> urls = LinkExtractors.fromResource("seeds.txt") .stream() .map(seed -> new ParsableHyperlink(seed, ContinuousCrawler::onParse)) .collect(Collectors.toList()); context.submitAll(urls); // feel free to submit millions of urls here context.submitAll(urls); // ... context.await(); } }
随着网站变得越来越复杂,RPA 已成为从某些网站收集数据的唯一途径,例如某些使用自定义字体技术的网站。
PulsarRPA 包含一个 RPA 子系统,提供了一种在网页生命周期中模仿真人的便捷方式,使用 Web 驱动程序与网页交互:滚动、打字、屏幕捕获、鼠标拖放、点击等。这和大家所熟知的 selenium,playwright,puppeteer 类似,不同的是,PulsarRPA 的所有行为都针对大规模数据采集进行优化。
以下是一个典型的 RPA 代码片段,它是从顶级电子商务网站收集数据所必需的:
val options = session.options(args) val event = options.event.browseEvent event.onBrowserLaunched.addLast { page, driver -> // 预热浏览器,以避免被网站阻止,或选择全局设置,例如您的位置 warnUpBrowser(page, driver) } event.onWillFetch.addLast { page, driver -> // 必须先访问引荐来源页面,然后才能访问所需页面 waitForReferrer(page, driver) // 网站可能会阻止我们同时打开过多页面,因此我们应该逐一打开链接 waitForPreviousPage(page, driver) } event.onWillCheckDocumentState.addLast { page, driver -> // 等待特殊字段出现在页面上 driver.waitForSelector("body h1[itemprop=name]") // 关闭遮罩层,它可能是促销、广告或其他东西 driver.click(".mask-layer-close-button") } // 访问 URL 并触发事件 session.load(url, options)
The example code can be found here: kotlin。
提取单个页面:
select dom_first_text(dom, '#productTitle') as title, dom_first_text(dom, '#bylineInfo') as brand, dom_first_text(dom, '#price tr td:matches(^Price) ~ td, #corePrice_desktop tr td:matches(^Price) ~ td') as price, dom_first_text(dom, '#acrCustomerReviewText') as ratings, str_first_float(dom_first_text(dom, '#reviewsMedley .AverageCustomerReviews span:contains(out of)'), 0.0) as score from load_and_select('https://www.amazon.com/dp/B09V3KXJPB -i 1s -njr 3', 'body');
执行 X-SQL:
val context = SQLContexts.create() val rs = context.executeQuery(sql) println(ResultSetFormatter(rs, withHeader = true))
结果如下:
TITLE | BRAND | PRICE | RATINGS | SCORE HUAWEI P20 Lite (32GB + 4GB RAM) 5.84" FHD+ Display ... | Visit the HUAWEI Store | 6ドル.10 | 1,349 ratings | 4.40
示例代码: kotlin.
点击 X-SQL 查看关于 X-SQL 的详细介绍和函数说明。
当 PulsarRPA 作为 REST 服务运行时,X-SQL 可用于随时随地抓取网页或直接查询 Web 数据,无需打开 IDE。
git clone https://github.com/platonai/pulsar.git cd pulsar && bin/build-run.sh
对于国内开发者,我们强烈建议您按照 这个 指导来加速构建。
如果未启动,则启动 pulsar 服务器:
bin/pulsar
在另一个终端窗口中抓取网页:
bin/scrape.sh
该 bash 脚本非常简单,只需使用 curl 发送 X-SQL:
curl -X POST --location "http://localhost:8182/api/x/e" -H "Content-Type: text/plain" -d " select dom_base_uri(dom) as url, dom_first_text(dom, '#productTitle') as title, str_substring_after(dom_first_href(dom, '#wayfinding-breadcrumbs_container ul li:last-child a'), '&node=') as category, dom_first_slim_html(dom, '#bylineInfo') as brand, cast(dom_all_slim_htmls(dom, '#imageBlock img') as varchar) as gallery, dom_first_slim_html(dom, '#landingImage, #imgTagWrapperId img, #imageBlock img:expr(width > 400)') as img, dom_first_text(dom, '#price tr td:contains(List Price) ~ td') as listprice, dom_first_text(dom, '#price tr td:matches(^Price) ~ td') as price, str_first_float(dom_first_text(dom, '#reviewsMedley .AverageCustomerReviews span:contains(out of)'), 0.0) as score from load_and_select('https://www.amazon.com/dp/B09V3KXJPB -i 1d -njr 3', 'body');"
Json 格式的响应如下:
{ "uuid":"cc611841-1f2b-4b6b-bcdd-ce822d97a2ad", "statusCode":200, "pageStatusCode":200, "pageContentBytes":1607636, "resultSet":[ { "title":"Tara Toys Ariel Necklace Activity Set - Amazon Exclusive (51394)", "listprice":"19ドル.99", "price":"12ドル.99", "categories":"Toys & Games|Arts & Crafts|Craft Kits|Jewelry", "baseuri":"https://www.amazon.com/dp/B09V3KXJPB" } ], "pageStatus":"OK", "status":"OK" }
点击 X-SQL 查看关于 X-SQL 的详细介绍和函数说明。
我们有一个循序渐进的示例课程:
PulsarRPA 精心设计了日志和指标子系统,以记录系统中发生的每一个事件。
PulsarRPA 在日志中报告每个页面加载任务执行的状态,因此很容易知道系统中发生了什么,判断系统运行是否健康、回答成功获取多少页面、重试多少页面、使用了多少代理 IP。
只需注意几个符号,您就可以深入了解整个系统的状态:💯 💔 🗙 ⚡ 💿 🔃 🤺。
下面是一组典型的页面加载日志,查看 日志格式 了解如何阅读日志,从而一目了然地了解整个系统的状态。
2022年09月24日 11:46:26.045 INFO [-worker-14] a.p.p.c.c.L.Task - 3313. 💯 ⚡ U for N got 200 580.92 KiB in 1m14.277s, fc:1 | 75/284/96/277/6554 | 106.32.12.75 | 3xBpaR2 | https://www.walmart.com/ip/Restored-iPhone-7-32GB-Black-T-Mobile-Refurbished/329207863 -expires PT24H -ignoreFailure -itemExpires PT1M -outLinkSelector a[href~=/ip/] -parse -requireSize 300000 2022年09月24日 11:46:09.190 INFO [-worker-32] a.p.p.c.c.L.Task - 3738. 💯 💿 U got 200 452.91 KiB in 55.286s, last fetched 9h32m50s ago, fc:1 | 49/171/82/238/6172 | 121.205.220.179 | https://www.walmart.com/ip/Boost-Mobile-Apple-iPhone-SE-2-Cell-Phone-Black-64GB-Prepaid-Smartphone/490934488 -expires PT24H -ignoreFailure -itemExpires PT1M -outLinkSelector a[href~=/ip/] -parse -requireSize 300000 2022年09月24日 11:46:28.567 INFO [-worker-17] a.p.p.c.c.L.Task - 2269. 💯 🔃 U for SC got 200 565.07 KiB <- 543.41 KiB in 1m22.767s, last fetched 16m58s ago, fc:6 | 58/230/98/295/6272 | 27.158.125.76 | 9uwu602 | https://www.walmart.com/ip/Straight-Talk-Apple-iPhone-11-64GB-Purple-Prepaid-Smartphone/356345388?variantFieldId=actual_color -expires PT24H -ignoreFailure -itemExpires PT1M -outLinkSelector a[href~=/ip/] -parse -requireSize 300000 2022年09月24日 11:47:18.390 INFO [r-worker-8] a.p.p.c.c.L.Task - 3732. 💔 ⚡ U for N got 1601 0 <- 0 in 32.201s, fc:1/1 Retry(1601) rsp: CRAWL, rrs: EMPTY_0B | 2zYxg52 | https://www.walmart.com/ip/Apple-iPhone-7-256GB-Jet-Black-AT-T-Locked-Smartphone-Grade-B-Used/182353175?variantFieldId=actual_color -expires PT24H -ignoreFailure -itemExpires PT1M -outLinkSelector a[href~=/ip/] -parse -requireSize 300000 2022年09月24日 11:47:13.860 INFO [-worker-60] a.p.p.c.c.L.Task - 2828. 🗙 🗙 U for SC got 200 0 <- 348.31 KiB <- 684.75 KiB in 0s, last fetched 18m55s ago, fc:2 | 34/130/52/181/5747 | 60.184.124.232 | 11zTa0r2 | https://www.walmart.com/ip/Walmart-Family-Mobile-Apple-iPhone-11-64GB-Black-Prepaid-Smartphone/209201965?athbdg=L1200 -expires PT24H -ignoreFailure -itemExpires PT1M -outLinkSelector a[href~=/ip/] -parse -requireSize 300000
Memory 4G+
Maven 3.2+
Java 11 JDK 最新版本
java and jar on the PATH
Google Chrome 90+
PulsarRPA 在 Ubuntu 18.04、Ubuntu 20.04、Windows 7、Windows 11、WSL 上进行了测试,任何其他满足要求的操作系统也应该可以正常工作。
点击链接 advanced topics 查看以下问题的答案:
大规模网络爬虫有什么困难?
如何每天从电子商务网站上抓取一百万个产品页面?
如何在登录后抓取页面?
如何在浏览器上下文中直接下载资源?
如何抓取单页应用程序(SPA)?
资源模式
RPA 模式
如何确保正确提取所有字段?
如何抓取分页链接?
如何抓取新发现的链接?
如何爬取整个网站?
如何模拟人类行为?
如何安排优先任务?
如何在固定时间点开始任务?
如何删除计划任务?
如何知道任务的状态?
如何知道系统中发生了什么?
如何为要抓取的字段自动生成 css 选择器?
如何使用机器学习自动从网站中提取内容并具有商业准确性?
如何抓取 amazon.com 以满足行业需求?
一般来说,"主要特性"部分中提到的特性都得到了 PulsarRPA 的良好支持,但其他解决方案不支持或者支持不好。
点击链接 solution comparison 查看以下问题的答案:
PulsarRPA vs selenium/puppeteer/playwright
PulsarRPA vs nutch
PulsarRPA vs scrapy+splash
点击链接 technical details 查看以下问题的答案:
如何轮换我的 IP 地址?
如何隐藏我的机器人不被检测到?
如何以及为什么要模拟人类行为?
如何在一台机器上渲染尽可能多的页面而不被屏蔽?
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Twitter: galaxyeye8
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