ウェブデータ・クローリング・パフォーマンス最適化ソリューション
この記事で述べられているウェブデータのクローリングシナリオでは、以下の最適化戦略を採用することができる：
- 前処理の設定::
- ある
create_cua()ブラウザのキャッシュ・ポリシーを設定して、リロードを減らす - 長時間の待ち時間を避けるためにScrapybaraのタイムアウトパラメータを適切に設定する。
- ある
- プロセスの最適化::
- ログイン状態を保存するメモリー機能で重複認証を回避
- 一括組み合わせコマンド：例
["open url", "extract data", "save csv"]シーケンス
- 技術強化::
- BeautifulSoupと他の解析ライブラリを統合し、データ抽出の精度を向上させる。
- カスタムXPath/CSSセレクタツールによるポジショニングの効率化
- ハードウェアプログラム::
- Scrapybaraの高性能インスタンス構成をリクエストする
- マルチスレッド処理によるローカルランタイム（状態の分離に注意）
典型的なデータ収集ワークフローの例：エージェントの初期化→ターゲットサイトへのログイン→クッキーの記憶→ページングのトラバース→構造化抽出→データベースへの保存。典型的なデータ収集ワークフローは、以下のようにして実現できます。streamこの出力により、捕捉の進捗状況をリアルタイムでモニターすることができる。
この答えは記事から得たものである。LangGraph CUA：コンピュータ操作を制御するLangGraphベースのAIインテリジェンスについて
