Recipe-Scrapers 15.8.0版本发布:大规模新增解析器与功能优化
2025-06-25 01:07:41作者:翟萌耘Ralph
项目简介
Recipe-Scrapers是一个开源的Python库,专门用于从各种食谱网站提取结构化数据。它通过提供统一的接口,让开发者能够轻松获取食谱的标题、配料、步骤、营养成分等信息,极大简化了食谱数据的采集和处理流程。该项目支持数百个食谱网站,是食品技术、健康应用和智能厨房等领域的重要工具。
版本亮点
15.8.0版本是Recipe-Scrapers的一个重要更新,主要带来了以下改进:
- 大规模新增解析器:新增了超过20个食谱网站的解析支持,包括ToriAvey、TheSpiceTrain、BakerbyNature等知名美食博客
- 现有解析器优化:对多个已有解析器进行了功能增强,改进了分组、设备信息和图片提取等
- 核心功能改进:包括产量处理、饮食名称格式化等基础功能的优化
- 代码质量提升:进行了大量测试用例更新和代码清理工作
新增解析器详解
本次更新新增了对以下网站的解析支持:
-
主流美食博客:
- ToriAvey:专注于中东和地中海美食
- TheFirstMess:植物基食谱专家
- BakerbyNature:专业烘焙食谱
- ACozyKitchen:家庭风格舒适食物
-
区域性美食网站:
- PanlasangPinoy:菲律宾传统美食
- PilipinasRecipes:菲律宾家常菜
- xiachufang:中文食谱平台下厨房
-
特色饮食网站:
- TheOldWomanAndTheSea:海鲜料理专精
- NaturallyElla:自然健康饮食
- ThisHealthyTable:健康平衡膳食
这些新增解析器覆盖了从专业厨师到家庭主妇的各种食谱来源,大大扩展了库的应用场景。
核心功能改进
-
产量处理优化:
- 改进了get_yields方法对浮点数的处理
- 现在能更准确地解析食谱的份量信息
-
饮食标签格式化:
- 更新了format_diet_name辅助函数
- 标准化了各种饮食类型(如素食、无麸质等)的命名
-
设备信息提取:
- 重构了设备提取逻辑
- 优化了WordPress食谱插件(WPRM)的设备信息解析
-
分组功能增强:
- 多个解析器增加了对配料分组的支持
- 实现了更结构化的食谱数据输出
代码质量提升
-
测试覆盖:
- 更新了大量测试用例
- 确保新增功能和修改的稳定性
-
代码清理:
- 移除了不必要的分组代码
- 优化了多个解析器的实现逻辑
-
文档改进:
- 在README中添加了可用抓取函数的链接
- 使开发者能更直观地了解可获取的数据点
技术实现细节
-
解析器架构:
- 每个网站解析器继承自AbstractScraper基类
- 通过重写特定方法实现定制化解析逻辑
-
数据提取策略:
- 主要采用CSS选择器和JSON-LD解析
- 对于复杂站点实现了混合解析策略
-
异常处理:
- 增强了各种边缘情况的处理
- 确保解析失败时有合理的回退机制
应用场景
- 食谱管理应用:可以轻松导入各种来源的食谱
- 饮食分析工具:获取结构化数据用于营养分析
- 智能厨房系统:为烹饪设备提供标准化的食谱输入
- 美食推荐引擎:收集大量食谱数据用于个性化推荐
升级建议
对于现有用户,建议:
- 检查是否有使用本次更新中优化的解析器
- 测试get_yields等方法的返回值处理
- 考虑使用新增的饮食标签格式化功能
- 评估是否需要使用新增解析器的数据
未来展望
Recipe-Scrapers项目持续活跃发展,未来可能会:
- 增加更多区域性小众食谱网站支持
- 增强多语言处理能力
- 提供更丰富的营养数据解析
- 优化大容量抓取的性能
15.8.0版本的发布再次证明了Recipe-Scrapers作为食谱数据抓取标准工具的地位,为开发者提供了更强大、更可靠的工具集。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
410
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++
886
602
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
181
暂无简介
Dart
775
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (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
1.34 K
757
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
895