Lösung zur Optimierung der Crawling-Leistung von Webdaten
Die folgenden Optimierungsstrategien können für die im Artikel erwähnten Szenarien zum Crawling von Webdaten angewendet werden:
- Vorverarbeitungskonfiguration::
- existieren
create_cua()Konfigurieren von Browser-Zwischenspeicher-Richtlinien zur Verringerung des Nachladens in - Setzen eines vernünftigen Scrapybara-Timeout-Parameters zur Vermeidung langer Wartezeiten
- existieren
- Prozessoptimierung::
- Vermeiden Sie eine doppelte Authentifizierung, indem Sie die Speicherfunktion zum Speichern des Anmeldestatus verwenden.
- Batch-Kombinationsbefehle: z. B.
["open url", "extract data", "save csv"]Sequenzen
- technologische Weiterentwicklung::
- Integration von BeautifulSoup und anderen Parsing-Bibliotheken zur Verbesserung der Genauigkeit der Datenextraktion
- Benutzerdefinierte XPath/CSS-Selektor-Tools zur Verbesserung der Positionierungseffizienz
- Hardware-Programm::
- Anfordern einer leistungsstarken Instanzkonfiguration von Scrapybara
- Lokale Laufzeit mit Multi-Thread-Verarbeitung (unter Berücksichtigung der Zustandsisolierung)
Beispiel für einen typischen Datenerfassungs-Workflow: Initialisierung des Agenten → Einloggen auf der Ziel-Website → Speichern von Cookies → Durchlaufen der Seitenansicht → strukturierte Extraktion → Speichern in der Datenbank. Ein typischer Datenerfassungs-Workflow kann wie folgt aussehenstreamDie Ausgabe ermöglicht die Überwachung des Erfassungsfortschritts in Echtzeit.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangGraph CUA: LangGraph-basierte KI-Intelligenz zur Steuerung von ComputeroperationenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Effizienz des Web-Crawlings mit LangGraph CUA in Datenerhebungsszenarien optimiert werden?
