Sinew 技术文档
2024-12-26 20:39:12作者:羿妍玫Ivan
1. 安装指南
1.1 通过Gem安装
你可以通过以下命令安装Sinew:
gem install sinew
1.2 通过Gemfile安装
如果你使用的是Bundler管理依赖,可以将以下内容添加到你的Gemfile中:
gem 'sinew'
然后运行 bundle install 来安装依赖。
2. 项目的使用说明
2.1 快速示例
以下是一个简单的示例,展示了如何使用Sinew从网站收集链接。将以下代码保存为 sample.sinew 文件,并运行 sinew sample.sinew。运行后,将生成一个 sample.csv 文件,其中包含每个链接的URL和标题。
# 获取URL
response = sinew.get "https://httpbingo.org"
# 使用Nokogiri收集链接
response.noko.css("ul li a").each do |a|
row = { }
row[:url] = a[:href]
row[:title] = a.text
# 将一行数据追加到CSV文件中
sinew.csv_emit(row)
end
2.2 工作原理
Sinew主要通过以下三个功能来实现网页抓取:
2.2.1 食谱文件
Sinew使用食谱文件(.sinew扩展名)来抓取网站。食谱文件是普通的Ruby代码。以下是一个简单的示例,展示了如何使用 get 方法发起HTTP GET请求:
response = sinew.get "https://www.google.com/search?q=darwin"
response = sinew.get "https://www.google.com/search", q: "charles darwin"
2.2.2 CSV输出
食谱文件会输出CSV文件。继续上面的示例:
response = sinew.get "https://www.google.com/search?q=darwin"
response.noko.css("a").each do |i|
row = { }
row[:href] = i[:href]
row[:text] = i.text
sinew.csv_emit row
end
2.2.3 缓存
Sinew使用 httpdisk 来缓存所有HTTP响应到磁盘(~/.sinew 目录)。每个URL只会被请求一次,并且请求速率限制为每秒一次。
3. 项目API使用文档
3.1 发起HTTP请求
sinew.get(url, params = nil, headers = nil)- 使用GET方法获取URLsinew.post(url, body = nil, headers = nil)- 使用POST方法获取URL,使用form作为URL编码的POST体sinew.post_json(url, body = nil, headers = nil)- 使用POST方法获取URL,使用json作为POST体
3.2 解析响应
每个请求方法返回一个 Sinew::Response 对象。响应对象提供了以下方法来简化解析:
body- 原始响应体html- 类似于body,但进行了HTML特定的空白清理noko- 将响应解析为HTML并返回一个Nokogiri文档xml- 将响应解析为XML并返回一个Nokogiri文档json- 将响应解析为JSON,并使用符号化键mash- 将响应解析为JSON并返回一个Hashie::Mash对象url- 请求的URL。如果请求经过重定向,url将反映最终的URL
3.3 写入CSV
sinew.csv_header(columns)- 指定CSV输出的列。如果不调用此方法,Sinew将使用第一次调用sinew.csv_emit时的键sinew.csv_emit(hash)- 将一行数据追加到CSV文件中
3.4 高级:缓存
Sinew提供了一些高级方法来检查 httpdisk 缓存:
sinew.cached?(method, url, params = nil, body = nil)- 检查请求是否已缓存sinew.uncache(method, url, params = nil, body = nil)- 删除缓存文件(如果有)sinew.status(method, url, params = nil, body = nil)- 获取httpdisk状态
4. 项目安装方式
4.1 通过Gem安装
你可以通过以下命令安装Sinew:
gem install sinew
4.2 通过Gemfile安装
如果你使用的是Bundler管理依赖,可以将以下内容添加到你的Gemfile中:
gem 'sinew'
然后运行 bundle install 来安装依赖。
通过本文档,你应该能够顺利安装并使用Sinew进行网页抓取。如果你有任何问题,请参考项目的README文件或相关文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
297
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
151
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++
607
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
590
127
🎉 (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
1.05 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
489
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
47
77
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
179
64
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!
C
1.02 K
456