Wallabag项目中对Pluralistic.net网站内容抓取的优化方案
2025-05-21 11:50:27作者:魏侃纯Zoe
在开源内容保存工具Wallabag的使用过程中,用户反馈了关于Pluralistic.net网站内容抓取不完整的问题。经过技术团队的深入分析和多次迭代,最终形成了一套完善的解决方案。
问题背景
Pluralistic.net网站采用独特的"迷你杂志"格式,每篇文章可能包含多个独立内容区块。原始配置导致抓取时出现以下问题:
- 抓取内容过早截断,丢失正文部分
- 包含不应抓取的自我推广内容
- 多篇文章合集的处理不完善
技术分析
网站内容结构具有以下特点:
- 文章主体位于
<article>标签内的entry-content类div中 - 目录部分使用
toc或toch1类标识 - 版权声明后跟随大量非正文内容
- 可能包含多个水平分隔线(
<hr>)
解决方案
经过多次测试和讨论,最终确定以下处理策略:
-
基础内容定位:
- 使用XPath精准定位文章主体区域
- 保留标题、作者和日期信息
-
内容过滤机制:
- 移除页眉页脚等非内容元素
- 过滤目录区域
- 删除版权声明后的所有内容
- 清除自我推广区块
-
特殊处理:
- 保留首个水平分隔线以维持内容结构
- 替换"permalink"为更简洁的"#"符号
- 处理多篇文章合集的情况
实现细节
配置文件中关键XPath表达式:
body: //article[1]/div[@class='entry-content']
strip: //img[contains(@src, 'images/by.svg.png')]/parent::p | //img[contains(@src, 'images/by.svg.png')]/parent::p/preceding-sibling::hr[1] | //img[contains(@src, 'images/by.svg.png')]/parent::p/following-sibling::*
replace_string(>permalink</a>): >#</a>
技术考量
-
兼容性处理:
- 适配不同时期网站结构变化
- 考虑水平分隔线在正文中的使用情况
-
用户体验优化:
- 保留合理的文章结构
- 去除干扰阅读的次要内容
- 维持链接功能完整性
总结
通过对Pluralistic.net网站结构的深入分析和多次配置调整,Wallabag项目实现了对该类"迷你杂志"式网站内容的精准抓取。这一案例展示了内容抓取工具在面对特殊网站结构时的灵活性和可配置性,也为处理类似结构的网站提供了参考方案。
技术团队建议用户保持配置自动更新,以确保获得最佳的内容抓取体验。对于更复杂的网站结构,可以通过提交issue与开发团队协作解决。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
321
🎉 (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
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
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