Crawlee-Python v0.6.9版本发布:Playwright增强与错误处理优化
Crawlee是一个强大的Python网络爬虫框架,它提供了多种爬取方式(如Playwright、Puppeteer等)以及完善的请求队列、存储等基础设施。本次发布的v0.6.9版本主要围绕Playwright爬虫的功能增强和错误处理优化展开,为开发者提供了更稳定、更灵活的爬取体验。
PlaywrightCrawler新增HttpClient支持
本次更新中,PlaywrightCrawler新增了一个内部HttpClient实现,它利用Playwright的APIRequestContext特性,与浏览器上下文绑定。这一改进带来了几个显著优势:
-
请求共享上下文:通过APIRequestContext发送的请求能够自动共享浏览器上下文中的cookies、认证状态等信息,确保请求的一致性。
-
性能优化:相比传统的独立HTTP客户端,这种集成方式减少了额外的网络开销,提升了请求效率。
-
简化代码:开发者无需手动管理请求与浏览器状态之间的同步问题,框架自动处理这些细节。
这一特性特别适合需要混合使用页面导航和直接HTTP请求的复杂爬取场景,例如需要先通过浏览器登录,然后批量获取API数据的应用。
超时错误日志优化
新版本对超时错误的日志输出进行了美化处理,使其更加清晰易读。具体改进包括:
- 去除了冗余的堆栈信息,突出显示关键错误信息
- 标准化了错误格式,便于日志分析和监控
- 提供了更明确的超时原因说明
这一改进使得开发者在调试爬虫时能够更快定位问题,特别是在处理大规模爬取任务时,清晰的错误日志能显著提高问题排查效率。
新增robots.txt跳过请求处理钩子
v0.6.9引入了一个重要的新功能——on_skipped_request装饰器,用于处理因robots.txt规则而被跳过的请求。这一特性提供了以下能力:
-
灵活处理:开发者可以定义自定义逻辑来处理被robots.txt阻止的URL,例如记录日志、存储相关信息或执行替代操作。
-
合规性增强:帮助开发者更好地遵守网站的爬取规则,同时又不丢失重要信息。
-
调试支持:可以清楚地知道哪些请求因为合规原因被跳过,便于调整爬取策略。
这个功能特别适合需要严格遵循robots.txt规则,同时又希望保留相关信息的专业爬取场景。
错误处理与稳定性改进
本次更新还包含了一些重要的错误修复和稳定性增强:
-
错误参数处理:修复了ErrorTracker中处理无参数错误时的问题,确保所有类型的错误都能被正确捕获和记录。
-
证书依赖锁定:暂时将certifi依赖锁定在2025.1.31以下版本,以避免潜在的SSL证书验证问题,保障爬虫的稳定运行。
这些改进使得框架在面对各种异常情况时表现更加稳健,减少了因意外错误导致的中断风险。
总结
Crawlee-Python v0.6.9版本通过增强Playwright集成、优化错误处理和引入新的robots.txt处理机制,进一步提升了框架的实用性和可靠性。这些改进使得开发者能够更高效地构建复杂的网络爬虫,同时更好地处理各种边界情况和合规要求。对于需要处理JavaScript渲染页面、混合API请求以及遵循robots.txt规则的爬取任务,这个版本提供了更加完善的解决方案。
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