Crawlee 3.13.0版本发布:浏览器模板与性能优化
Crawlee是一个强大的Node.js网络爬虫和自动化库,它提供了多种爬取网页的方式,包括无头浏览器和HTTP请求。最新发布的3.13.0版本带来了一些重要的改进和新功能,特别是在浏览器自动化方面有了显著增强。
主要新特性
高级浏览器模板
3.13.0版本引入了一个全新的基于高级技术的爬虫模板。这个模板专门设计用于需要高度模拟真实用户行为的爬取场景,它内置了多种优化机制,能够更好地模拟人类浏览行为,提高爬取成功率。对于需要爬取防护措施严格网站的开发人员来说,这个模板将大幅降低开发难度。
Playwright防护处理助手
新版本为Playwright爬虫添加了handleProtectionChallenge辅助函数。常见的防护机制一直是爬虫开发中的难点,这个助手函数能够自动检测和处理各种防护挑战,包括等待验证和人机检测等。开发者现在可以更轻松地应对这些防护措施,而不需要手动编写复杂的处理逻辑。
重要改进
请求队列优化
本次更新对RequestQueueV2的实现进行了简化,解决了之前版本中存在的一些性能问题。新的实现更加稳定,特别是在处理大规模请求队列时表现更好。这一改进对于需要爬取大量页面的项目尤为重要,能够提高整体爬取效率。
跨平台指标收集增强
3.13.0版本改进了跨平台的指标收集功能。现在系统能够更准确地收集和报告各种性能指标,包括内存使用、CPU负载等,这些数据对于监控和优化爬虫性能非常有价值。改进后的指标收集在不同操作系统上表现更加一致。
HTML实体处理修正
在Cheerio爬虫中修复了一个关于HTML实体解码的问题。现在context.body中的HTML实体将保持原样,不再自动解码。这一变化使得爬取结果更加准确,特别是对于那些需要保留原始HTML结构的场景。
其他优化
- 改进了日志消息的准确性,特别是在请求队列完成检测方面
- 移除了旧的Docker CI配置,简化了构建流程
- 使用了原生的流处理方式,提高了数据处理的效率
总结
Crawlee 3.13.0版本在浏览器自动化、防护措施处理和性能监控方面都有显著提升。新加入的高级模板和防护处理助手为开发者提供了更强大的工具,而底层的性能优化则让整个框架运行更加稳定高效。这些改进使得Crawlee在复杂网页爬取场景下的表现更加出色,是爬虫开发者的有力助手。
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