Crawlee-python 项目使用教程
2026-01-30 05:25:26作者:裴锟轩Denise
1. 项目的目录结构及介绍
Crawlee-python 是一个用于网络爬取和浏览器自动化的 Python 库,其目录结构如下:
src/crawlee: 包含 Crawlee 库的核心代码。tests: 包含对 Crawlee 功能的单元测试。website: 存放项目网站相关的文件。.github: 存放 GitHub Actions 工作流文件。.gitignore: 指定 Git 忽略的文件。CHANGELOG.md: 记录项目的更新和修改历史。CONTRIBUTING.md: 指导贡献者如何向项目贡献代码。LICENSE: 项目的 Apache-2.0 许可文件。Makefile: 用于构建和测试项目的 Makefile 文件。README.md: 项目说明文件。pyproject.toml: 包含项目元数据和依赖关系的配置文件。renovate.json: 配置自动更新依赖的工具。uv.lock: 用于锁定项目依赖的文件。
2. 项目的启动文件介绍
Crawlee-python 项目的启动通常是通过编写 Python 脚本来实现。以下是一个简单的启动文件示例,它创建了一个 BeautifulSoupCrawler 实例并开始爬取。
import asyncio
from crawlee.crawlers import BeautifulSoupCrawler
async def main():
crawler = BeautifulSoupCrawler(
max_requests_per_crawl=10,
)
@crawler.router.default_handler
async def request_handler(context):
context.log.info(f'Processing {context.request.url}...')
data = {
'url': context.request.url,
'title': context.soup.title.string if context.soup.title else None,
}
await context.push_data(data)
await context.enqueue_links()
await crawler.run(['https://crawlee.dev'])
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
在这个启动文件中,main() 函数是异步的,它创建了一个爬虫实例,定义了一个默认的处理函数 request_handler,然后启动爬虫。
3. 项目的配置文件介绍
Crawlee-python 使用 pyproject.toml 文件来管理项目的配置,包括依赖项。以下是一个配置文件的示例:
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
[tool.setuptools]
packages = ["crawlee"]
[options]
packages = find:
[options.entry_points]
console_scripts =
crawlee = crawlee.cli:main
在这个配置文件中,指定了构建系统所需的工具,项目包的名称,以及如何发现和打包项目中的包。此外,还定义了一个命令行接口的入口点,使得可以通过命令行启动爬虫。
确保在开始使用 Crawlee-python 项目之前,你已经安装了所有必要的依赖项,并且正确配置了项目环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0147- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0111
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
731
4.73 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
609
785
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
433
391
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++
996
1 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
197
暂无简介
Dart
983
249
deepin linux kernel
C
29
16
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
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
1.1 K
611
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.14 K
146