scRUBYt!- 动力升级的Hpricot与Mechanize
2024-05-21 06:25:21作者:谭伦延
项目介绍
scRUBYt!是一个基于Ruby的强大网页提取框架,它结合了Hpricot和Mechanize(或者FireWatir)的功能,并在此基础上添加了一系列智能算法和简洁易用的领域特定语言(DSL)。通过这个框架,你可以轻松地浏览网页,提取、查询、转换并保存感兴趣的数据。
项目技术分析
scRUBYt!的独特之处在于它使用了XPaths进行数据定位,这使得其在复杂的数据提取任务中表现出色。同时,它借鉴了Hpricot和Mechanize的优点,提供了自动化填写表单、提交、点击链接等功能。更值得一提的是,它引入了一种以约定优于配置的设计思想,让代码更简洁且易于理解。
项目及技术应用场景
- 自动化数据抓取:对于需要定期更新或监控的网站数据,scRUBYt!可以帮助你快速构建脚本,自动收集信息。
- 搜索引擎优化(SEO):通过scRUBYt!可以分析竞争对手的网页结构和关键词,为SEO策略提供数据支持。
- 市场研究:获取电商平台上的产品价格、评论等信息,用于市场分析。
- 网络爬虫开发:作为基础库,scRUBYt!能帮助快速搭建高效的网络爬虫系统。
项目特点
- 简单易学:通过DSL设计,即使是对Web编程不熟悉的开发者也能快速上手。
- 功能强大:集成了页面导航、元素操作和数据提取,可处理复杂的网页结构。
- 高效智能:利用智能启发式算法,自动识别和提取所需信息。
- 高度可扩展:可根据需求自定义行为,适应各种网页抓取场景。
下面是一个简单的示例,展示如何使用scRUBYt!从eBay抓取iPod相关商品的价格和名称:
ebay_data = Scrubyt::Extractor.define do
fetch 'http://www.ebay.com/'
fill_textfield 'satitle', 'ipod'
submit
click_link 'Apple iPod'
record do
item_name 'APPLE NEW IPOD MINI 6GB MP3 PLAYER SILVER'
price '$71.99'
end
next_page 'Next >', :limit => 5
end
这段代码在短短10行内实现了搜索eBay,点击链接,记录页面上的商品信息,并遍历五页结果。非常直观且高效!
如何开始?
首先确保你有Ruby 1.8.4及以上的版本,以及Hpricot 0.5和Mechanize 0.6.3。然后,通过以下命令安装所需的gem包:
sudo gem install mechanizesudo gem install hpricotsudo gem install scrubyt
一旦所有依赖都就绪,你就可以开始探索scRUBYt!的各种可能性了。更多资源和教程,请访问http://scrubyt.org,包括在线Rdoc文档、示例代码和社区论坛。
不要犹豫,尝试一下scRUBYt!你会发现它的强大和便捷。如果你有任何问题,欢迎联系scrubyt@/NO-SPAM/scrubyt.org获取帮助。
最后,感谢作者Peter Szinek为我们带来的这个精彩项目,一起享受Ruby中的Web数据提取之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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