Recipe-scrapers项目v15版本网络功能重大变更解析
2025-07-07 02:55:43作者:齐冠琰
recipe-scrapers项目即将迎来v15版本的发布,该版本包含了一个重要的架构变更:移除了内置的网络请求功能,改为由调用方直接提供HTML内容。这一变更对现有用户的使用方式将产生显著影响,需要开发者们提前了解并做好迁移准备。
变更背景与设计理念
在v14及之前的版本中,recipe-scrapers通过内置的requests库自动处理网页内容的获取。这种设计虽然简化了初级用户的使用,但也带来了一些问题:
- 网络请求逻辑与数据解析逻辑耦合度过高
- 限制了用户选择其他HTTP客户端的能力
- 增加了不必要的依赖
- 难以处理复杂的网络请求场景(如代理、自定义header等)
v15版本的核心设计理念是将网络请求职责完全交给调用方,使库能够专注于其核心功能——食谱数据的解析。
主要变更内容
1. API接口调整
最显著的变更是移除了scrape_me方法,取而代之的是scrape_html方法。新旧API的主要区别如下:
v14及之前版本:
from recipe_scrapers import scrape_me
scraper = scrape_me("https://example.com/recipe") # 自动获取并解析网页
v15版本:
from recipe_scrapers import scrape_html
import requests
html = requests.get("https://example.com/recipe").text
scraper = scrape_html(html=html, url="https://example.com/recipe")
2. 可选网络支持
考虑到迁移的便利性,v15版本提供了[online]可选依赖:
pip install recipe-scrapers[online]
安装此可选依赖后,用户仍可以使用类似旧版的简化方式:
scraper = scrape_html(url="https://example.com/recipe", online=True)
但需要注意,这只是为了简化迁移而提供的过渡方案,未来可能会被移除。
迁移建议
1. 直接迁移方案
推荐用户直接控制网络请求过程,这种方式更加灵活和可控:
import requests
from recipe_scrapers import scrape_html
# 自定义请求头
headers = {
"User-Agent": "MyRecipeBot/1.0",
"Accept-Language": "en-US"
}
response = requests.get(
"https://example.com/recipe",
headers=headers,
timeout=10
)
scraper = scrape_html(html=response.text, url=response.url)
2. 使用其他HTTP客户端
由于不再依赖特定HTTP库,用户可以根据需要选择任何HTTP客户端:
使用httpx示例:
import httpx
from recipe_scrapers import scrape_html
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get("https://example.com/recipe")
scraper = scrape_html(html=response.text, url=response.url)
使用urllib示例:
from urllib.request import urlopen
from recipe_scrapers import scrape_html
with urlopen("https://example.com/recipe") as response:
html = response.read().decode("utf-8")
scraper = scrape_html(html=html, url=response.url)
技术优势
这一变更带来了多方面的技术优势:
- 更好的性能控制:用户可以自行配置超时、重试等网络参数
- 更灵活的请求定制:可以轻松添加自定义header、cookies等
- 减少依赖冲突:移除了固定的requests依赖
- 支持异步操作:可以与各种异步HTTP客户端配合使用
- 更好的错误处理:网络错误与解析错误可以分开处理
注意事项
- 当使用
online=True参数时,仍需确保安装了requests库 - 某些网站可能需要特定的User-Agent或header才能正确响应
- 对于JavaScript渲染的页面,可能需要先使用selenium等工具获取HTML
- 建议在迁移前充分测试新的实现方式
这一架构变更使recipe-scrapers更加符合Python的"明确优于隐式"哲学,虽然增加了少许使用复杂度,但换来了更大的灵活性和可控性。对于需要处理大量食谱抓取或特殊网络环境的用户来说,这一变更将显著提升使用体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134