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自助验证码滑动解决方案
自助验证码滑动解决方案 本项目实现了一个使用Python和Playwright自动解决滑动验证码(如滑动拼图)的方案,主要通过图像处理技术识别缺口位置,并模拟人类滑动行为完成滑动验证。项目链接:Ventaly/slider-verification: 自动解决滑动验证码(如滑动拼图)的方案 项目概述
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2024-12-03
PlayWright——身份验证
PlayWright——身份验证 简介 Playwright 在称为 浏览器上下文 的隔离环境中执行测试。此隔离模型提高了可重复性和防止了级联测试失败。测试可以加载现有的已认证状态。这样就不需要在每个测试中都进行身份验证,从而加快了测试执行速度。
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2024-11-15
Crawl4AI 提取策略:JSON CSS、LLM 和 余弦相似度
Crawl4AI 提取策略:JSON CSS、LLM 和 余弦相似度 快速介绍 介绍用于结构化数据的 JSON CSS 提取策略、用于智能解析的 LLM 提取策略和用于聚类相似内容的余弦策略。演示如何使用 JSON CSS 从电子商务网站抓取产品详细信息。 以下是 LLM 提取策略视频的综合大纲,涵
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2024-11-11
arun() 方法的完整参数指南
arun() 方法的完整参数指南 以下参数可以传递给 arun() 方法。它们根据主要使用上下文和功能组织。 核心参数 python await crawler.arun( url="https://example.com", # 必填:要爬取的 URL verbose=Tru
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2024-11-11
AsyncWebCrawler 类介绍
AsyncWebCrawler 类介绍 AsyncWebCrawler 类是进行网络爬取操作的主要接口。它提供了异步网络爬取功能以及广泛的配置选项。 构造函数参数 浏览器设置 browser_type (str, 可选): 默认值为 "chromium"。可选值包括 "chromium"、"fire
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2024-11-11
Crawl4AI 使用 AsyncWebCrawler 进行 LLM 提取
Crawl4AI 使用 AsyncWebCrawler 进行 LLM 提取 Crawl4AI 的 AsyncWebCrawler 允许您使用语言模型(LLM)异步地从网页提取结构化数据或相关内容。以下两个示例展示了如何使用 AsyncWebCrawler 和 LLMExtractionStrateg
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2024-11-11
Crawl4AI 内容选择指南
Crawl4AI 内容选择指南 Crawl4AI 提供了多种方式来选择和过滤网页上的特定内容。学习如何精确地定位您需要的内容。 CSS 选择器 提取特定内容的最简单方式: # 使用 CSS 选择器提取特定内容 python result = await crawler.arun( url="
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2024-11-11
Crawl4AI 页面交互指南
Crawl4AI 页面交互指南 Crawl4AI 提供了强大的功能,用于与动态网页交互,处理 JavaScript 执行和管理页面事件。 JavaScript 执行 基本执行 # 单个 JavaScript 命令 python result = await crawler.arun( url
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2024-11-11
Crawl4AI 浏览器配置指南
Crawl4AI 浏览器配置指南 Crawl4AI 支持多种浏览器引擎,并为浏览器行为提供了广泛的配置选项。 浏览器类型 从三种浏览器引擎中选择: Chromium(默认) python async with AsyncWebCrawler(browser_type="chromium") as c
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2024-11-11
Crawl4AI 输出格式指南
Crawl4AI 输出格式指南 Crawl4AI 提供多种输出格式以满足不同需求,从原始 HTML 到使用 LLM 或基于模式的提取结构化数据。 基本格式 python result = await crawler.arun(url="https://example.com") # 访问不同格式
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2024-11-11
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