Nibbler 技术文档
2024-12-23 05:12:06作者:宣利权Counsellor
1. 安装指南
Nibbler 是一个轻量级的 Ruby 库,用于将数据结构映射到自定义对象中。安装 Nibbler 非常简单,您可以通过 Ruby 的包管理器 gem 来安装。
在终端中运行以下命令:
gem install nibbler
如果您正在使用 Nokogiri 库处理 HTML 字符串,请确保也安装了 Nokogiri:
gem install nokogiri
对于 Ruby 1.8 用户,如果需要解析 JSON 内容,还需要安装 JSON 库:
gem install json
2. 项目使用说明
Nibbler 可以用于 HTML 屏幕抓取、解析 XML API 负载或者 JSON 数据。以下是一些基本的使用示例:
HTML 屏幕抓取
require 'nibbler'
require 'open-uri'
class BlogScraper < Nibbler
element :title
elements 'div.hentry' => :articles do
element 'h2' => :title
element 'a/@href' => :url
end
end
blog = BlogScraper.parse open('http://example.com')
puts blog.title # 输出博客标题
puts blog.articles.first.title # 输出第一篇文章标题
puts blog.articles.first.url # 输出第一篇文章链接
XML API 负载解析
class Movie < Nibbler
element './title/@regular' => :name
element './box_art/@large' => :poster_large
element 'release_year' => :year, :with => lambda { |node| node.text.to_i }
element './/link[@title="web page"]/@href' => :url
end
response = Net::HTTP.get_response URI('http://example.com/movie.xml')
movie = Movie.parse response.body
puts movie.name # 输出电影名称
puts movie.year # 输出电影年份
JSON 数据解析
require 'json'
require 'nibbler/json'
class Movie < NibblerJSON
element :title
element :year
elements :genres
element '.links.alternate' => :url
element '.ratings.critics_score' => :critics_score
end
movie = Movie.parse json_string
puts movie.title # 输出电影标题
puts movie.year # 输出电影年份
puts movie.genres.join(', ') # 输出电影类型
puts movie.url # 输出电影链接
3. 项目 API 使用文档
Nibbler 提供了以下核心方法:
element:定义一个元素映射。elements:定义多个元素映射。parse:解析给定的字符串或对象。
对于 JSON 数据,NibblerJSON 类提供了相同的方法。
元素选择器
元素选择器可以是 CSS 选择器,对于 XML,也可以使用 XPath 选择器。
映射转换
您可以在定义元素时,通过 :with 选项提供一个 lambda 函数来进行数据转换。
示例
class Product < Nibbler
element '.name' => :name
element '.price' => :price, :with => lambda { |node| node.text.to_f }
end
在上面的例子中,价格会被转换为浮点数。
4. 项目安装方式
除了通过 gem 安装之外,您也可以将 Nibbler 库的代码克隆到本地,然后手动安装。
克隆代码仓库:
git clone https://github.com/mislav/nibbler.git
然后,在项目的根目录下运行:
ruby setup.rb
这样,Nibbler 库就会被安装到您的 Ruby 环境中。
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
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
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++
689
325
🔥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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492