如果您曾经尝试按大规模刮擦数据，尤其是对于AI项目，您会知道它会变得多么凌乱和慢。这就是crawl4ai进入的地方。这是一种开源工具，旨在为那些想要更多功能，灵活性和更少的头痛的开发人员构建。
如果您要培训语言模型，分析产品清单，或者只是试图从动态站点中获取干净的结构化数据，则Crawl4ai可以使您认真控制。在本指南中，我们将分解使它与众不同的原因，如何入门以及它在哪里发光（是的，它没有）。
让我们潜水。
Crawl4AI是一个强大的开源框架，用于逐渐爬行和刮擦。无论您是收集用于AI培训的数据，监视网站还是分析在线内容，Crawl4AI都可以使过程更快，更容易。它可以同时爬网，并将混乱的网页变成干净的结构化数据。
由于其对AI友好的功能和灵活的设置，它很快成为需要大量高质量网络数据的开发人员，数据科学家和研究团队的首选。
这是将crawl4ai与其他工具区分开的原因：
Crawl4AI是为知道自己的法规（尤其是从事数据繁重或AI驱动的领域工作的人）而建造的。如果您对Python感到满意，并且希望对数据刮擦过程进行更多控制，那么此工具可能正是您所需的。
这是谁能从使用crawl4ai中受益最大的人：
但这是一个重要的说明：crawl4ai并不适用于非技术用户。如果您是营销人员，业务分析师或没有编码背景的代理商，则此工具可能会感到太复杂。它假设您可以舒适地编写Python脚本，设置配置并在需要时进行调试。
crawl4ai不仅仅是另一个刮擦工具，它是用于高级，异步网络爬网和智能数据提取的全功能框架。它是由开发人员，AI工程师和数据分析师牢记的，从一开始就提供灵活性，速度和精度。
在本节中，您将学习如何安装crawl4ai，运行第一个爬网，并使用屏幕截图捕获，内容块和自定义数据提取策略等高级功能。
根据您的设置，安装Crawl4AI的方法有几种。最常见和灵活的选择是将其安装为Python软件包。
# Install Crawl4ai with all available features pip3 install "Crawl4ai[all]" # Download necessary AI models for improved performance Crawl4ai-download-models # Install browser dependencies using Playwright playwright install Once installed, you're ready to launch your first web crawl.要开始，请使用Asyncwebcrawler类。它会异步地管理着爬行的生命周期，并缓存您的结果，以更快地重复爬行。
from Crawl4ai import AsyncWebCrawler async with AsyncWebCrawler(verbose=True) as crawler: result = await crawler.arun(url="https://en.wikipedia.org/wiki/3_Idiots", bypass_cache=False) print(f"Extracted content: {result.extracted_content}") You can output the content in various formats:print(result.markdown) print(result.cleaned_html) This flexibility is one reason why Crawl4ai stands out for AI-ready scraping.想要您抓取的页面的视觉记录吗？您可以使用crawl4ai捕获整页屏幕截图。
import base64 from Crawl4ai import AsyncWebCrawler async with AsyncWebCrawler(verbose=True) as crawler: result = await crawler.arun(url="https://www.cricbuzz.com/", screenshot=True) with open("screenshot.png", "wb") as f: f.write(base64.b64decode(result.screenshot)) print("Screenshot saved!")Crawl4AI还使用JSONCSEXTRACTIONSTRATEGY等策略来支持结构化数据提取，该策略使您可以定义自己的架构，以提取诸如头条，类别或链接之类的元素。
from Crawl4ai.extraction_strategy import JsonCssExtractionStrategy schema = { "name": "News Teaser Extractor", "baseSelector": ".wide-tease-item__wrapper", "fields": [ {"name": "headline", "selector": ".wide-tease-item__headline", "type": "text"}, {"name": "summary", "selector": ".wide-tease-item__description", "type": "text"}, {"name": "link", "selector": "a[href]", "type": "attribute", "attribute": "href"}, # More fields can be added here ], } Pass this schema into the crawler and get structured JSON results, perfect for automation or AI training.在处理GitHub等JavaScript繁重的网站时，您可以使用基于会话的爬网来管理同一浏览会话中的多个页面加载。
使用会话ID，自定义JavaScript和生命周期挂钩，您可以滚动浏览分页的内容或在多个页面上与Web元素进行交互。
好处：
到目前为止，您应该对如何安装和使用crawl4ai （从简单的爬网到高级策略）有一个努力的了解。
Crawl4ai最有力的功能之一是它能够超越单页。它不仅可以从主页中获取内容，还可以探索整个站点（按部分），以完全控制其深处。
这称为“深爬行” ，非常适合跨多个页面收集数据，例如博客档案，产品列表或分页的内容。
Crawl4ai配备了三种深层爬行策略，每种策略都为不同的需求而设计：
该策略使用深度优先的方法，在移至下一个分支之前深入到每个链接。当您想充分探索网站的特定部分时，这很有用。
from Crawl4ai.deep_crawling import DFSDeepCrawlStrategy strategy = DFSDeepCrawlStrategy( max_depth=2, include_external=False, max_pages=30, score_threshold=0.5 )这是一种广度优先的策略，在更深入之前探讨了当前深度的所有链接。它是快速覆盖各种页面的理想选择。
from Crawl4ai.deep_crawling import BFSDeepCrawlStrategy strategy = BFSDeepCrawlStrategy( max_depth=2, include_external=False, max_pages=50, score_threshold=0.3 )该智能策略使用评分系统来优先级链接到爬网的链接。最高相关性的URL首先被爬行，在时间或资源受到限制时使其理想。
from Crawl4ai.deep_crawling import BestFirstCrawlingStrategy from Crawl4ai.deep_crawling.scorers import KeywordRelevanceScorer scorer = KeywordRelevanceScorer( keywords=["crawl", "async", "example"], weight=0.7 ) strategy = BestFirstCrawlingStrategy( max_depth=2, include_external=False, url_scorer=scorer, max_pages=25 )为什么爬行很重要
如果您要培训AI模型或构建用于分析的数据集，则深爬爬行可以使您可以在整个站点上达到结构化的，有意义的内容，而不仅仅是表面上的内容。借助Crawl4ai的策略选择，您始终可以控制爬虫的行为。
从网站获取数据只是第一步。最重要的是您如何提取它以及数据的清洁和有用。使用Crawl4AI ，您将获得两个有效的结构化数据提取的功能：一种快速有效的选择，一种使用大型语言模型（LLMS）进行更复杂的任务。
让我们探索两者。
有时，您不需要任何幻想的东西，而是结构化的数据，例如产品名称，价格或文章摘要。这就是Crawl4ai的基于CSS/XPATH的策略的出现。它称为JSONCSSEXTRACTIONSTRATEGY，它使用简单的选择器来从网页上汲取所需的内容。
这是一个提取加密货币名称和价格的快速示例：
schema = { "name": "Crypto Prices", "baseSelector": "div.crypto-row", "fields": [ {"name": "coin_name", "selector": "h2.coin-name", "type": "text"}, {"name": "price", "selector": "span.coin-price", "type": "text"} ] } This method is:它非常适合刮擦产品清单，新闻头条，股票股票或任何具有可预测的HTML模式的网站。
对于凌乱或复杂的页面（想想新闻网站，用户评论或混合内容），单独的选择程序可能无法正常工作。那就是llmextractionstrategy闪耀的地方。
该方法使用GPT-4，Gemini或Claude等大型语言模型：
这是一个示例，我们要求模型提取产品名称和价格：
llm_strategy = LLMExtractionStrategy( llmConfig=LlmConfig(provider="openai/gpt-4", api_token=os.getenv('OPENAI_API_KEY')), schema=Product.model_json_schema(), extraction_type="schema", instruction="Extract product names and prices from the webpage.", input_format="html" ) This method is:它甚至包括一个内置的块系系统，以分解长页并管理令牌限制，因此您不会失去重要的环境。
在评估诸如Crawl4ai之类的工具时，听到实际使用过它的人会很有帮助。通过检查开发人员博客，AI工具目录和在线论坛上的评论，出现了一些清晰的模式 - 好与坏。
| 用例 | 使用无LLM | 使用基于LLM的 |
|---|---|---|
| 干净，结构化页面 | ✅是的 | ❌不需要 |
| 复杂或混乱的布局 | ❌可能会破裂 | ✅运行良好 |
| 预算敏感的刮擦 | ✅绝妙的选择 | ❌会变得昂贵 |
| 人工智能培训或语义分析 | ❌太简单了 | ✅完美 |
如果您从Web数据中进行大规模刮擦或提取有意义的见解，crawl4ai为您提供了正确的工作工具。
许多开发人员和数据专业人员赞扬Crawl4ai的性能和灵活性。这是突出的东西：
当然，Crawl4ai并不完美。对于许多初学者或更少的技术用户来说，这可能是一种艰难的学习经历。
Crawl4ai不是为编程或网络刮擦的刚刚建造的。没有拖放接口 - 所有内容都通过Python脚本和配置文件运行。如果您还不熟悉这些工具，则设置环境，编写自己的提取逻辑并处理异步爬行可能会令人不知所措。
“如果您不是编码员，您将迷路。” - 一项开发人员评论
即使有一些经验的用户说crawl4ai有时可能会令人沮丧。尽管文档正在改善，但仍在进行中，并且支持社区相对较小。如果您击中错误或需要在复杂的方面进行帮助，例如处理验证码或登录网站，则可能需要搜索github问题或堆栈溢出。
此外，默认情况下，许多企业都依赖（例如计划的爬网，登录处理或验证码解决方案）。您需要自己实施。
最重要的是： crawl4ai并不适合所有人，但是如果您知道围绕Python的方式并且需要大规模的网络数据，那么很难击败。它是快速，灵活的，并构建了AI。一旦越过学习曲线，它就会成为数据工具包中强大的一部分。
并不真地。 Crawl4AI专为对Python舒适并通过代码配置爬网的开发人员和技术用户而构建。如果您是网络刮擦的新手，那么可能会有一个陡峭的学习曲线。
是的。 crawl4ai使用浏览器自动化（例如剧作家）渲染JavaScript较重的页面，从而使其可以刮擦在静态HTML中不会显示的内容。
Crawl4ai可以提取纯文本，HTML，JSON，甚至是图像或视频等媒体。它还支持使用模式的结构化提取，以及基于LLM的语义解析等高级选项。
是的，但这是手册。您可以使用浏览器挂钩和会话ID实现登录流和会话持久性，但这取决于您脚本逻辑。
与拖放工具不同，Crawl4ai可以完全控制爬行行为，数据提取逻辑和可扩展性。它更灵活，更有力，但也更具技术性来设置。