効率的なデータ・クローリングのための実装戦略
ウェブデータのクローリングは、しばしばクローリング防止規制、構造変更、データクリーニングなどの問題に直面します：
- インテリジェント要素認識クローリング対象を自然言語で指定する（例：「.priceというクラス名を持つ要素をすべて抽出する」）。
- アダプティブページング完全なデータ収集のためのページング・ナビゲーションの自動認識と処理
- 構造化出力JSON形式でデータを直接生成し、APIドッキングとファイルエクスポートをサポートします。
ベストプラクティス：
- 正確なターゲット記述を使用する（「データを抽出する」と「商品名、価格、在庫状況を抽出する」を比較する）。
- CSSセレクタを使って精度を高める（例：「div.product-listの下にあるh3タグのテキストを抽出する」）。
- アクションとアクションの間に適度な間隔を設定する（「次のページをクリックする前に2秒待つ」ことで禁止を回避できる）。
- API統合によるデータ受信の自動化
実際のテストでは、この方法によってeコマースのデータ収集効率が8倍以上向上することが示されています。動的にロードされるコンテンツについては、データの完全なロードを保証するために、「ページの一番下までスクロールする」などのコマンドを使用することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Airtop：自然言語コントロールを用いたブラウザ自動化ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ウェブデータのクローリングの構造化処理を効率化するには？
