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。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
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