探索Web数据的利器:Scalpel——高效网页抓取库
2024-05-21 17:29:47作者:温玫谨Lighthearted
项目介绍
Scalpel是一款灵感源于Parsec和Perl Web::Scraper的Haskell语言网页抓取库。它利用了强大的TagSoup库,提供了一种声明式且富有表达力的接口,帮助开发者轻松地从HTML文档中抽取所需信息。无论您是进行数据分析、内容提取还是自动化任务,Scalpel都能成为您的得力助手。
项目技术分析
Scalpel的核心在于其**选择器(Selectors)与刮刀(Scrapers)**机制。
-
选择器:用于描述HTML DOM树中的位置。例如,选择器
"div"匹配所有div标签,而"div" // "a"则会匹配在div标签内部任意深度的所有a标签。更高级的选择器可以包括基于属性的条件判断,如"div" @: ["id" @= "article"],它将匹配id为"article"的div标签。 -
刮刀:是一种参数化选择器,能从HTML DOM树中提取出特定值。刮刀有两个类型参数,一个是存储DOM内文本的字符串类型,另一个是刮刀返回的值类型。
Scalpel还提供了几种基础的刮刀操作,如单例(singular)与复数(plural)刮刀,分别用于获取第一个匹配项和所有匹配项。
项目及技术应用场景
- 数据采集:对于任何需要定期更新网站信息,如新闻动态、产品价格或论坛讨论的场景,Scalpel都是理想工具。
- 研究分析:在学术或市场研究中,抓取大量网页数据以进行统计和趋势分析。
- 网站迁移:在网站改版时,可以通过Scalpel快速提取旧站的内容到新平台。
- 爬虫开发:构建定制化的网络爬虫系统,针对特定站点结构优化数据抓取。
项目特点
- 声明式语法:类似CSS选择器的语法使代码易于理解和维护。
- 灵活性:通过组合基本刮刀和选择器,可以构建复杂的数据提取规则。
- 错误处理:自然的monadic接口允许优雅地处理缺失或不匹配的信息。
- 内置辅助功能:包括对文本、属性和子节点的操作,以及自定义复杂谓词的能力。
- 可扩展性:支持与其他Haskell monads(如
IO)的交互,可用于执行HTTP请求等额外操作。
示例:假设我们需要从一个博客文章页面上抓取所有评论,包括作者名和评论内容。Scalpel使得这个任务变得简单:
...
-- 抓取所有评论
allComments :: IO (Maybe [Comment])
allComments = ...
-- 选择含有'container'类的div
... chroots ("div" @: [hasClass "container"]) comment ...
-- 提取评论
comment = textComment <|> imageComment ...
-- 文本评论
textComment = do
...
return $ TextComment author commentText ...
-- 图片评论
imageComment = do
...
return $ ImageComment author imageURL ...
...
总而言之,Scalpel以其直观的API和强大的功能,为Web数据提取提供了一把锋利的“手术刀”。无论您是新手还是经验丰富的开发者,Scalpel都能助您在HTML海洋中精准地切割和提取所需信息。立即尝试并体验它带来的便利吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868