Crawl4AI：开源的AI友好型网页爬虫与数据抓取工具-EW帮帮网

🚀🤖 Crawl4AI：开源的外链图片转存中…(img-PtoLd5XX-1753976207289)]

Crawl4AI是最受欢迎的开源项目之一，它提供了高速且AI友好的网页爬虫能力，专为大型语言模型（LLMs）、AI代理和数据管道设计。它是完全开源的，灵活且具备实时性能，开发者可以以无与伦比的速度、精确度和部署简易性进行开发。

🎉 版本 0.7.0现已推出！ 该版本引入了「自适应智能更新」，提供了突破性的功能：自适应爬虫能够学习网站模式、无限页面的虚拟滚动支持、具有三层评分的智能链接预览、异步URL播种器实现大范围发现以及显著的性能提升。

🧐 为什么选择Crawl4AI？

专为LLMs设计：生成智能、简明的Markdown，优化用于RAG和微调应用。
快速高效：提供6倍于传统爬虫的实时、成本效益高的性能。
灵活的浏览器控制：提供会话管理、代理和自定义钩子，确保无缝的数据访问。
启发式智能：采用先进算法进行高效提取，减少对昂贵模型的依赖。
开源与可部署性：完全开源，无需API密钥，准备好进行Docker和云集成。
蓬勃发展的社区：由活跃的社区维护，现为GitHub上排名第一的项目。

🚀 快速开始

安装Crawl4AI：

# 安装包
pip install -U crawl4ai

# 对于预发布版本
pip install crawl4ai --pre

# 运行安装后的设置
crawl4ai-setup

# 验证安装情况
crawl4ai-doctor

如果遇到与浏览器相关的问题，可以手动安装浏览器：

python -m playwright install --with-deps chromium

用Python运行简单的网页爬虫：

import asyncio
from crawl4ai import *

async def main():
    async with AsyncWebCrawler() as crawler:
        result = await crawler.arun(
            url="https://www.nbcnews.com/business",
        )
        print(result.markdown)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

或使用新的命令行接口：

# 基本爬取，输出Markdown格式
crwl https://www.nbcnews.com/business -o markdown

# 使用BFS策略深度爬取，最多10页
crwl https://docs.crawl4ai.com --deep-crawl bfs --max-pages 10

# 利用LLM提取与特定问题相关的信息
crwl https://www.example.com/products -q "提取所有产品价格"

✨ 特性

📝 Markdown生成

🧹 干净的Markdown：生成结构化的Markdown，准确格式化。
🎯 合适的Markdown：基于启发式的筛选，移除冗余和不相关部分，实现AI友好的处理。
🔗 引用和参考：将页面链接转换为编号的参考列表，提供干净的引用。
🛠️ 自定义策略：用户可以创建自己特定需求的Markdown生成策略。
📚 BM25算法：使用BM25过滤提取核心信息，剔除无关内容。

📊 结构化数据提取

🤖 LLM驱动的提取：支持所有LLMs（开源和专有），进行结构化数据提取。
🧱 分块策略：实现基于主题、正则表达式和句子级别的分块处理。
🌌 余弦相似度：根据用户查询找到相关内容块，用于语义提取。
🔎 CSS基础提取：利用XPath和CSS选择器快速进行模式化数据提取。
🔧 模式定义：定义自定义模式，根据重复模式提取结构化的JSON。

🌐 浏览器集成

🖥️ 管理浏览器：使用用户拥有的浏览器，避免机器人检测。
🔄 远程浏览器控制：连接到Chrome开发者工具协议，实现远程、大规模的数据提取。
👤 浏览器配置器：创建和管理持久的配置文件，保存认证状态、cookie和设置。
🔒 会话管理：保存浏览器的状态，重复使用，实现多步骤爬取。
🧩 代理支持：无缝连接具备认证的代理，实现安全访问。
⚙️ 完整的浏览器控制：修改头部、cookie、用户代理等，实现定制化爬取设置。
🌍 多浏览器支持：兼容 Chromium、Firefox 和 WebKit。
📐 动态视口调整：自动调整浏览器视口以匹配页面内容，确保完整渲染和捕获所有元素。

🔎 爬取与抓取

🖼️ 媒体支持：提取图片、音频、视频及响应式图片格式，如srcset和picture。
🚀 动态爬取：执行JS代码并等待异步或同步继续提取动态内容。
📸 截图：在爬取过程中捕获网页截图，用于调试或分析。
📂 原始数据爬取：直接处理原始HTML（raw:）或本地文件（file://）。
🔗 全面链接提取：提取内部、外部链接及嵌入的iframe内容。
🛠️ 可自定义钩子：在每一步定义钩子，定制爬虫行为。
💾 缓存：缓存数据以提高速度并避免冗余抓取。
📄 元数据提取：从网页提取结构化元数据。
📡 iframe内容提取：无缝提取嵌入的iframe内容。
🕵️ 懒加载处理：等待图像完全加载，确保没有内容因懒加载而错过。
🔄 全页扫描：模拟滚动加载并捕获所有动态内容，适用于无限滚动页面。

🚀 部署

🐳 Docker化设置：优化的Docker镜像，配有FastAPI服务器，方便部署。
🔑 安全认证：内置JWT令牌认证，保障API安全。
🔄 API网关：一键部署，配合安全令牌认证，适用于API工作流。
🌐 可扩展架构：为大规模生产而设计，优化服务器性能。
☁️ 云部署：为主要云平台准备的即可部署配置。

🔬 高级用法示例

本项目提供了丰富的示例，帮助用户充分利用其能力。以下是一些流行的用法示例：

生成干净的Markdown

import asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawler, CrawlerRunConfig

async def main():
    browser_config = BrowserConfig(
        headless=True,
        verbose=True,
    )
    run_config = CrawlerRunConfig(
        markdown_generator=DefaultMarkdownGenerator()
    )

    async with AsyncWebCrawler(config=browser_config) as crawler:
        result = await crawler.arun(
            url="https://docs.example.com/",
            config=run_config
        )
        print(result.markdown)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

结构化数据提取

import asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawler, JsonCssExtractionStrategy

async def main():
    schema = {
        "name": "Example Data",
        "baseSelector": "div.data-section",
        "fields": [
            {
                "name": "title",
                "selector": "h1",
                "type": "text",
            },
            {
                "name": "description",
                "selector": "p.description",
                "type": "text",
            },
        ]
    }

    extraction_strategy = JsonCssExtractionStrategy(schema)

    async with AsyncWebCrawler() as crawler:
        result = await crawler.arun(
            url="https://www.example.com/data",
            config=run_config
        )
        print(result.extracted_content)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

使用自己的浏览器

import os, asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawler, BrowserConfig

async def main():
    user_data_dir = os.path.join("~", ".crawl4ai", "browser_profile")
    os.makedirs(user_data_dir, exist_ok=True)

    browser_config = BrowserConfig(
        headless=True,
        user_data_dir=user_data_dir,
        use_persistent_context=True,
    )
    
    async with AsyncWebCrawler(config=browser_config) as crawler:
        result = await crawler.arun(
            url="https://example.com/login",
            config=run_config
        )
        print("成功爬取内容：", result.markdown)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

✨ 最新更新

版本0.7.0发布亮点 - 自适应智能更新

🧠 自适应爬虫：新的爬虫系统能够自动学习和适应网站模式。
🌊 虚拟滚动支持：全面提取来自无限滚动页面的内容。
🔗 智能链接分析：采用三层评分机制，实现智能链接优先级。
🎣 异步URL播种器：在数秒内发现数千个URL。

完整细节请查看我们的0.7.0发布说明。

Crawl4AI：开源的AI友好型网页爬虫与数据抓取工具

🚀🤖 Crawl4AI：开源的外链图片转存中…(img-PtoLd5XX-1753976207289)]

🧐 为什么选择Crawl4AI？

🚀 快速开始

✨ 特性

🔬 高级用法示例

生成干净的Markdown

结构化数据提取

使用自己的浏览器

✨ 最新更新

版本0.7.0发布亮点 - 自适应智能更新

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