WiseFlow项目中如何精准抓取网站二级域名下的内容
2025-05-30 15:44:16作者:柯茵沙
问题背景
在使用WiseFlow进行网络内容抓取时,用户经常遇到一个常见问题:如何精确抓取特定二级域名下的内容,而不抓取主域名或其他二级域名的内容。例如,用户希望只抓取https://au.news.yahoo.com或https://news.yahoo.com/au/下的内容,而不抓取https://news.yahoo.com/fr/等其他国家/地区的内容。
技术挑战
- URL结构复杂性:现代网站往往采用多种URL结构设计,可能同时存在子域名和路径两种方式表示不同区域内容
- 跨域链接:二级域名页面中经常包含指向其他二级域名的链接,导致爬虫"越界"
- 内容相似性:不同区域的内容可能在模板和结构上高度相似,增加了区分难度
解决方案
1. 基础方法:使用site参数限定二级域名
最直接的方法是在配置中使用site参数指定具体的二级域名:
site: au.news.yahoo.com
或
site: news.yahoo.com/au/
这种方法适用于URL结构规范且不包含跨域链接的简单场景。
2. 进阶方法:结合标签过滤
当二级域名页面包含指向其他区域的链接时,可以结合内容标签(tags)进行过滤:
- 在内容分析阶段添加区域识别逻辑
- 通过关键词(如"Australia"、"AU"等)或特定标签识别目标区域内容
- 只保留符合区域特征的内容条目
3. 高级方法:定制网站信息提取器
对于复杂场景,可以开发定制化的网站信息提取器:
- URL分析器:精确解析URL结构,识别区域标识
- 内容分析器:从页面元数据或特定元素中提取区域信息
- 链接过滤器:在爬取过程中动态过滤非目标区域的链接
实现建议
- 多级验证:同时验证URL结构和页面内容中的区域标识
- 动态调整:根据网站实际结构动态调整爬取策略
- 日志监控:详细记录爬取过程,便于调试和优化
- 性能平衡:在精确度和爬取效率之间找到合适平衡点
最佳实践
- 先进行小规模测试,确认抓取范围是否符合预期
- 分析目标网站结构,选择最适合的过滤策略
- 对于多语言/多区域网站,考虑结合语言标识和区域标识
- 定期检查规则有效性,因为网站结构可能发生变化
通过以上方法,可以在WiseFlow项目中实现精准的二级域名内容抓取,满足特定区域或特定分支的内容采集需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660