实时数据采集新范式：Scrapegraph-ai流式爬取全攻略
你是否还在为动态网页数据采集而烦恼？面对JavaScript渲染的复杂页面、需要登录的受限内容、以及实时更新的信息流，传统爬虫往往束手无策。本文将带你探索如何利用Scrapegraph-ai的流式数据采集能力，轻松应对这些挑战。读完本文，你将能够：
- 掌握基于大型语言模型(LLM)的智能爬取技术
- 实现多源数据的实时流式处理
- 搭建高效、灵活的动态内容采集管道
- 解决反爬机制与动态加载的常见问题
项目概述：重新定义网页数据采集
Scrapegraph-ai是一个革命性的Python网络爬虫库，它将大型语言模型(LLM)与直接图逻辑相结合，为网站和本地文档创建智能爬取管道。不同于传统爬虫需要编写复杂的选择器和规则，Scrapegraph-ai只需你描述想要提取的信息，就能自动完成数据采集任务。
项目核心优势在于：
- 智能理解：通过LLM解析网页结构，无需手动编写XPath或CSS选择器
- 多模态支持：处理HTML、XML、JSON等多种格式，甚至支持语音输出
- 灵活配置：兼容OpenAI、Groq、Azure等多种LLM服务，也可使用本地模型
- 动态处理：应对JavaScript渲染内容和实时更新的网页数据
官方文档：docs/chinese.md提供了更详细的功能说明和使用指南。
快速上手：5分钟搭建流式采集环境
安装与环境配置
Scrapegraph-ai可以通过PyPI快速安装，建议在虚拟环境中进行以避免依赖冲突：
pip install scrapegraphai
如果你需要使用本地模型，还需安装Ollama并下载相应模型：
# 安装Ollama (以Linux为例)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 拉取所需模型
ollama pull mistral
ollama pull nomic-embed-text
第一个流式爬取示例
以下是使用本地模型的基础示例，展示如何从动态网页中流式提取项目信息：
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
# 配置本地模型和流式参数
graph_config = {
"llm": {
"model": "ollama/mistral",
"temperature": 0,
"format": "json", # 显式指定输出格式
"base_url": "http://localhost:11434", # Ollama服务地址
"stream": True # 启用流式输出
},
"embeddings": {
"model": "ollama/nomic-embed-text",
"base_url": "http://localhost:11434"
},
"verbose": True,
"streaming_callback": lambda chunk: print(f"Received chunk: {chunk}") # 流式回调处理
}
# 创建智能爬虫实例
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="以JSON格式列出所有项目及其描述，每个项目作为一个独立对象",
source="https://perinim.github.io/projects", # 目标网页
config=graph_config
)
# 执行爬取并处理流式结果
result = smart_scraper_graph.run()
print("最终结果:", result)
这段代码会连接到本地Ollama服务，使用Mistral模型分析目标网页，并以流式方式返回结果。你可以通过streaming_callback参数实时处理每个数据块，这对于处理大型数据集或实时监控非常有用。
核心实现代码：scrapegraphai/graphs/smart_scraper_graph.py
核心功能解析：流式爬取的技术实现
智能爬取图(SmartScraperGraph)工作原理
SmartScraperGraph是Scrapegraph-ai的核心组件，它实现了单页智能爬取功能。其工作流程如下：
graph LR
A[输入URL/本地文件] --> B[获取网页内容]
B --> C[LLM解析内容结构]
C --> D[提取目标信息]
D --> E[格式化输出]
E --> F{流式输出?}
F -->|是| G[分块返回结果]
F -->|否| H[一次性返回结果]
该组件的核心代码位于scrapegraphai/graphs/目录下，通过模块化设计实现了高度可定制的爬取流程。
多页面流式采集(SearchGraph)
对于需要从多个页面或搜索结果中采集数据的场景，SearchGraph提供了强大的支持。它能够自动分析搜索结果，并从多个来源提取信息，最后整合成统一格式。
以下是使用SearchGraph进行多页面流式采集的示例：
from scrapegraphai.graphs import SearchGraph
# 配置混合模型：Groq作为LLM，Ollama处理嵌入
graph_config = {
"llm": {
"model": "groq/gemma-7b-it",
"api_key": "YOUR_GROQ_API_KEY",
"temperature": 0,
"stream": True # 启用流式输出
},
"embeddings": {
"model": "ollama/nomic-embed-text",
"base_url": "http://localhost:11434"
},
"max_results": 5, # 限制搜索结果数量
"streaming_callback": lambda chunk: process_stream_chunk(chunk) # 自定义流式处理函数
}
# 创建SearchGraph实例
search_graph = SearchGraph(
prompt="查找最新的人工智能研究论文，并提取标题、作者和摘要",
config=graph_config
)
# 执行搜索和爬取
result = search_graph.run()
SearchGraph的实现细节可在scrapegraphai/nodes/search_internet_node.py中查看，该模块处理搜索查询和结果过滤。
高级应用：构建企业级流式数据管道
多来源并行采集
Scrapegraph-ai提供了SmartScraperMultiGraph组件，支持从多个URL同时采集数据，非常适合构建实时数据监控系统：
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperMultiGraph
# 配置多页面爬取
graph_config = {
"llm": {
"model": "openai/gpt-4",
"api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY",
"stream": True
},
"embeddings": {
"model": "openai/text-embedding-3-small"
},
"max_concurrent_pages": 3, # 并发页面限制
"streaming_callback": handle_stream_update # 流式更新处理
}
# 多个来源URL
sources = [
"https://example.com/news/page1",
"https://example.com/news/page2",
"https://example.com/news/page3"
]
# 创建多页面爬虫
multi_scraper = SmartScraperMultiGraph(
prompt="提取所有新闻标题、发布时间和摘要",
sources=sources,
config=graph_config
)
# 执行并行爬取
results = multi_scraper.run()
该功能的实现位于scrapegraphai/graphs/smart_scraper_multi_graph.py，通过控制并发数量和实现结果合并，确保高效且有序的数据采集。
语音输出与实时通知
结合SpeechGraph组件，你可以将爬取结果转换为语音输出，实现实时信息播报：
from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph
# 配置语音合成
graph_config = {
"llm": {
"model": "openai/gpt-3.5-turbo",
"api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY"
},
"tts_model": {
"api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY",
"model": "tts-1",
"voice": "alloy"
},
"stream_audio": True, # 流式音频输出
"output_path": "live_news_summary.mp3"
}
# 创建语音合成爬虫
speech_graph = SpeechGraph(
prompt="实时总结科技新闻，重点关注AI领域的最新突破",
source="https://techcrunch.com/ai/",
config=graph_config
)
# 执行爬取并生成语音
result = speech_graph.run()
语音处理相关代码：scrapegraphai/nodes/text_to_speech_node.py
实战案例：监控电商平台价格波动
以下是一个完整的实战案例，展示如何使用Scrapegraph-ai监控电商平台产品价格的实时变化：
import time
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
from datetime import datetime
def price_monitor_callback(chunk):
"""价格变动回调处理函数"""
if "price" in chunk.lower():
timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"[{timestamp}] 价格更新: {chunk}")
# 这里可以添加价格变动告警逻辑
# send_alert_if_needed(chunk)
def monitor_product_price(url, interval=60):
"""监控产品价格变化"""
graph_config = {
"llm": {
"model": "ollama/mistral",
"temperature": 0,
"format": "json",
"base_url": "http://localhost:11434",
"stream": True
},
"embeddings": {
"model": "ollama/nomic-embed-text",
"base_url": "http://localhost:11434"
},
"streaming_callback": price_monitor_callback
}
scraper = SmartScraperGraph(
prompt="以JSON格式提取产品名称、当前价格、原价和库存状态",
source=url,
config=graph_config
)
while True:
print("正在检查价格更新...")
scraper.run()
time.sleep(interval)
# 启动价格监控
if __name__ == "__main__":
product_url = "https://example.com/products/ai-smartwatch"
monitor_product_price(product_url, interval=300) # 每5分钟检查一次
这个案例实现了对电商平台产品价格的持续监控，通过流式回调函数实时处理价格变动。你可以根据需要调整监控间隔、添加价格阈值告警或数据存储功能。
更多实战示例：examples/目录包含了针对不同场景的详细示例代码，包括使用不同LLM提供商、处理各种文件格式等。
高级配置与性能优化
代理配置与反爬策略
为应对网站的反爬机制，Scrapegraph-ai支持代理轮换功能，配置示例如下：
graph_config = {
"llm": {
"model": "openai/gpt-3.5-turbo",
"api_key": "YOUR_API_KEY",
"stream": True
},
"proxy": {
"use_proxy": True,
"proxy_list": [
"http://proxy1:port",
"http://proxy2:port",
"socks5://proxy3:port"
],
"rotation_strategy": "round_robin" # 轮换策略
},
"headers": {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}
}
代理功能实现代码：examples/extras/proxy_rotation.py
性能调优参数
对于大规模数据采集任务，可以通过以下参数优化性能：
graph_config = {
"llm": {
"model": "groq/gemma-7b-it", # 选择更快的模型
"temperature": 0,
"max_tokens": 1024, # 限制单次生成 tokens
"stream": True
},
"embeddings": {
"model": "ollama/nomic-embed-text"
},
"caching": {
"enabled": True, # 启用缓存
"ttl": 3600 # 缓存有效期(秒)
},
"concurrency": {
"max_workers": 5 # 并发工作线程数
}
}
缓存功能实现：examples/extras/rag_caching.py展示了如何通过RAG技术优化重复查询的性能。
总结与未来展望
Scrapegraph-ai通过将大型语言模型与传统网络爬虫技术相结合，彻底改变了网页数据采集的方式。其流式数据处理能力特别适合以下场景：
- 实时新闻和社交媒体监控
- 电商平台价格跟踪
- 动态内容网站的数据采集
- 需要实时分析的市场情报系统
项目路线图显示，未来将重点发展以下功能：
graph LR
A[DeepSearch Graph] --> B[多轮深度搜索]
B --> C[页面缓存机制]
C --> D[动态内容处理]
D --> E[高级浏览器集成]
路线图详情：README.md的"📈 路线图"部分提供了项目发展计划和功能优先级。
学习资源与社区支持
如果你觉得这个项目有价值，请点赞、收藏并关注项目更新。下一篇我们将深入探讨如何使用Scrapegraph-ai构建企业级数据整合平台，敬请期待！
贡献与引用
Scrapegraph-ai是一个开源项目，欢迎通过提交PR或Issue参与贡献。如果您在研究中使用了本项目，请引用以下文献：
@misc{scrapegraph-ai,
author = {Marco Perini, Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
title = {Scrapegraph-ai},
year = {2024},
url = {https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/Scrapegraph-ai},
note = {A Python library for scraping leveraging large language models}
}
贡献指南：CONTRIBUTING.md提供了详细的贡献流程和规范。
感谢所有为项目做出贡献的开发者：
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
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