google-arts-crawler 项目亮点解析
2025-05-01 11:23:38作者:胡唯隽
1. 项目的基础介绍
google-arts-crawler 是一个开源项目,旨在从 Google Arts & Culture 网站上爬取艺术作品和相关信息。该项目可以帮助用户轻松获取大量的艺术资源,包括画作、雕塑、历史照片等,并且提供了一个命令行工具来简化数据抓取过程。
2. 项目代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
google_arts_crawler/:包含项目的核心代码,如爬虫逻辑、数据解析等。tests/:存放单元测试和集成测试的代码,确保项目功能的正确性。data/:用于存储爬取到的数据文件。setup.py:项目的安装和配置文件。requirements.txt:项目依赖的第三方库列表。
3. 项目亮点功能拆解
- 命令行工具:用户可以通过命令行工具方便地启动爬虫,指定爬取参数,如数据存储路径、爬取的艺术家或作品类型等。
- 数据解析:项目能够解析艺术作品的各种信息,如作者、年代、流派等,并将这些信息保存为结构化的数据格式。
- 错误处理:在爬取过程中,项目能够处理网络错误、数据解析错误等问题,保证爬取的鲁棒性。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 异步IO:项目使用了
asyncio库来实现异步IO操作,有效提高了爬取效率。 - 多线程:利用多线程技术,项目能够并行处理多个爬取任务,进一步加快数据获取速度。
- 数据存储:支持多种数据存储格式,如JSON、CSV等,方便用户根据需要进行选择。
5. 与同类项目对比的亮点
相比于其他同类项目,google-arts-crawler 的亮点在于:
- 用户友好:通过命令行工具简化操作,用户无需编写代码即可使用。
- 功能全面:不仅能够爬取艺术作品图片,还能获取作品详细信息。
- 高效性能:采用异步IO和多线程技术,提高了爬取效率,减少了等待时间。
- 灵活性:支持多种数据存储格式,满足了不同用户的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
340
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
266
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
668
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
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
45
32