Scrapling v0.2.94版本发布:网络爬虫工具的重要更新
Scrapling是一个功能强大的Python网络爬虫框架,它提供了简单易用的API来帮助开发者高效地从网页中提取数据。本次发布的v0.2.94版本带来了几个关键改进,这些改进将显著提升开发者的使用体验和数据抓取能力。
核心更新内容
1. 新增历史记录追踪功能
本次更新为所有fetcher类添加了history
属性,这是一个重要的增强功能。当网页请求过程中发生重定向时,history
属性会记录完整的重定向链。这个功能对于以下场景特别有用:
- 调试复杂的重定向逻辑
- 分析网站的防护机制
- 追踪最终URL的来源路径
- 监控网站结构变化
开发者现在可以轻松获取请求过程中的所有中间URL,而不仅仅是最终URL,这大大增强了爬虫的透明度和可控性。
2. 正则表达式匹配逻辑修复
本次更新修复了re
和re_first
方法中case_sensitive
参数的处理逻辑。这个修复可能会影响现有代码的行为,特别是那些依赖大小写敏感匹配的代码。虽然这可能导致一些现有脚本需要调整,但它确保了正则表达式匹配行为的一致性。
对于开发者来说,这意味着:
- 大小写敏感匹配现在会严格按照预期工作
- 需要检查现有代码中是否依赖了之前不正确的行为
- 正则表达式匹配结果将更加可靠和可预测
3. 引擎优化与依赖更新
在本次更新中,项目团队还完成了以下技术优化:
- 更新了项目依赖库,确保安全性和兼容性
- 重新启用了Camoufox引擎(StealthyFetcher)中的
coop
功能,增强了爬虫的隐私保护 - 整体性能优化和稳定性提升
这些底层改进虽然对用户不可见,但会显著提升爬虫的运行效率和稳定性。
技术影响与最佳实践
对于正在使用Scrapling的开发者,建议采取以下措施:
-
立即升级:由于本次更新包含重要修复,建议所有用户尽快升级到v0.2.94版本。
-
检查正则表达式:如果项目中使用了
re
或re_first
方法并依赖大小写敏感匹配,需要验证现有代码是否仍能按预期工作。 -
利用历史记录:新的
history
属性为爬虫监控和分析提供了强大工具,建议在调试和日志记录中加入这一功能。 -
测试隐私保护:对于使用Camoufox引擎的项目,建议测试爬虫的隐私保护是否有所提升。
Scrapling框架通过这些更新继续巩固其作为高效、可靠爬虫工具的地位。项目团队对社区的快速响应和持续改进体现了他们对产品质量的承诺。开发者可以期待在这些改进的基础上构建更强大、更稳定的网络爬虫应用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~056CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









