Ein praktischer Leitfaden für die Datenerhebung im elektronischen Handel
Die Handhabung des Anti-Crawl-Mechanismus von E-Commerce-Websites mit Open Operator erfordert spezielle Konfigurationen und Fähigkeiten:
Kerndurchführungsprogramm
- Dynamische Verhaltenssimulation:
Erstellen Sie ecommerce.ts im Verzeichnis examples und konfigurieren Sie es mit Agent:
- Zufälliger Rollbereich
- Uneinheitliche Mausflugbahn
- Schwankungen der Verweildauer auf einer Seite
Diese Parameter können die Wahrscheinlichkeit, erkannt zu werden, erheblich verringern. - Strategie zur Datenextraktion:
Kombiniert mit den DOM-Überwachungsfunktionen von Stagehand:
1. auf das Ereignis MutationObserver der Produktliste hören.
2. die Verwendung von XPath zum Auffinden dynamischer Elemente wie Preis/Inventar
3. die Reaktion auf Beschränkungen der Zugriffshäufigkeit durch Proxy-IP-Rotation - Verteilte Skalierung:
Kombinieren Sie den Browserbase Cloud Browser mit Kubernetes, um zu erreichen:
- Beispiel für einen automatisch skalierenden Browser
- Geografisch verteilte IP-Zuweisung
- Asynchrone Verwaltung von Aufgaben-Warteschlangen
Typische Code-Beispiele zeigen, wie die Cloudflare-Validierung umgangen werden kann: Es wird ein manuelles Training der Betriebssimulation durchgeführt, und dann wird ein Reinforcement-Learning-Modell angewendet, um die Betriebsabfolge zu generieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen Operator: Automatisierung in Cloud Browsern mit KI-IntelligenzDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Techniken von Open Operator in E-Commerce-Crawler-Szenarien anwenden?
