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如何在数据采集场景中优化LangGraph CUA的网页抓取效率？

2025-08-28

1.3 K

网页数据抓取性能优化方案

针对文章提到的网页数据抓取场景，可采取以下优化策略：

Vorverarbeitungskonfiguration::
- existierencreate_cua()中配置浏览器缓存策略减少重复加载
- 设置合理的Scrapybara超时参数避免长时间等待
Prozessoptimierung::
- 利用记忆功能保存登录状态避免重复认证
- 批量组合命令：如["open url", "extract data", "save csv"]序列
technologische Weiterentwicklung::
- 集成BeautifulSoup等解析库提升数据提取精度
- 自定义XPath/CSS选择器工具提高定位效率
硬件方案::
- 申请Scrapybara的高性能实例配置
- 本地运行时使用多线程处理（需注意状态隔离）

典型数据采集工作流示例：初始化代理 → 登录目标网站 → 记忆cookies → 遍历分页 → 结构化提取 → 保存到数据库。通过stream输出可实时监控采集进度。