Kazumi项目中的POST传参搜索功能解析
在Web爬虫开发领域,处理不同网站的搜索接口是一个常见挑战。Kazumi项目作为一个开源项目,近期在其1.3.0版本中新增了对POST传参搜索的支持,这为开发者处理特殊类型的搜索接口提供了更强大的工具。
传统GET请求的搜索接口通常直接在URL中附加查询参数,这类接口相对容易处理。然而,许多网站采用POST方式提交搜索请求,这种方式不会在URL中直接暴露查询参数,而是通过HTTP请求体传输数据。这类接口在Kazumi项目1.3.0版本之前无法直接支持。
以动漫网站为例,某些站点使用search.php作为搜索端点,通过POST方式接收查询参数。这类接口在浏览器中表现为提交表单后URL可能保持不变或仅添加search.php后缀,而不会显示具体的搜索关键词。对于爬虫开发者而言,这种隐藏的参数传递方式增加了抓取难度。
Kazumi 1.3.0版本引入的POST传参支持功能,允许开发者在规则配置中启用高级选项的POST传参特性。使用时只需在searchURL中按照GET传参的方式拼接URL,系统会自动将其转换为POST请求。这种方式既保持了配置的简洁性,又提供了处理复杂搜索接口的能力。
该功能的实现原理是:当检测到POST传参选项启用时,Kazumi会将配置的查询参数从URL查询字符串中提取出来,重新封装为POST请求的请求体。这种设计巧妙地统一了GET和POST两种传参方式的配置方法,降低了使用门槛。
对于开发者而言,这项改进意味着可以更轻松地处理那些采用表单提交的搜索网站。在实际应用中,只需简单配置即可实现对POST方式搜索的支持,大大扩展了Kazumi项目的适用范围。
随着Web技术的不断发展,网站采用各种方式保护其数据和接口已成为趋势。Kazumi项目通过持续的功能迭代,为开发者提供了应对这些变化的有效工具,体现了开源项目响应社区需求的敏捷性。POST传参支持的加入,使得Kazumi在网页内容抓取领域的能力更加全面。
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00