Crawl4AI: 赋能AI用户的开源智能网页爬虫与数据提取

Crawl4AI: 赋能AI用户的开源智能网页爬虫与数据提取

在当今人工智能时代，网络爬虫扮演着至关重要的角色。它们不仅是数据收集的强大工具，更是驱动机器学习、自然语言处理等技术发展的关键引擎。

然而，对于用户来说，在面对复杂多变的网络环境和各异的网站结构时，常常会遇到诸多挑战。爬取中文网站时，编码问题、反爬机制、以及对中文语义的理解都成为了阻碍数据获取的绊脚石。

正是在这样的背景下，我发现了 Crawl4AI，一款专为大型语言模型（LLM）和人工智能应用设计的高效、灵活且完全开源的网页爬虫与数据提取工具。

它致力于降低用户在数据获取方面的门槛，赋能开发者以快速、高效、便捷的方式从网络中提取所需信息。

概览

Crawl4AI 是一款功能丰富、且对 LLM 非常友好的爬虫框架。它拥有以下核心优势：

• 完全开源且免费：Crawl4AI 采用 Apache 2.0 协议，允许用户自由使用、修改和分发，无需担心付费或商业限制。
• 专为 AI 设计：自动将网页内容转换为结构清晰、简洁的 Markdown 格式，极大地简化了 RAG（检索增强生成）流程和微调任务的数据获取步骤。
• 速度快，效率高：Crawl4AI 拥有出色的性能，能够在短时间内抓取大量页面，并通过启发式算法降低对昂贵模型的依赖。
• 高度灵活可配置：支持多种配置选项，包括自定义 User-Agent、代理设置、会话管理等，轻松应对各种反爬策略。

核心优势

Crawl4AI 的强大之处体现在以下几个核心方面：

1. 速度与效率
   Crawl4AI 追求极致性能，凭借其架构优化，能以极快的速度抓取网页。与同类工具相比，Crawl4AI 在速度上具有显著优势。

2. 灵活的配置

   Crawl4AI 提供了两个核心配置类，BrowserConfig​ 和 CrawlerRunConfig​，方便用户灵活地定制爬虫的行为：

   • ​BrowserConfig​：用于配置浏览器级别的设置，例如是否启用无头模式、设置 User-Agent、配置代理等。
   • ​CrawlerRunConfig​：用于配置单次抓取任务的行为，例如缓存模式、内容选择、内容过滤、JavaScript 执行等。

3. 多结构数据提取

   Crawl4AI 支持多种数据提取策略，能够从网页中提取出结构化的信息：

   • JSON CSS Extraction：使用 CSS 选择器从结构化的网页中提取数据，速度快、效率高。
   • JSON XPath Extraction：使用 XPath 表达式从 XML 或 HTML 文档中提取数据，更加灵活。
   • LLM Extraction：结合大型语言模型，从非结构化的网页中提取信息，适用于处理复杂或语义化的内容。

4. 可扩展的大规模数据处理能力
   Crawl4AI 通过内存自适应调度器（MemoryAdaptiveDispatcher​）来支持大规模并发爬取，可以根据系统内存使用情况动态地调整并发任务数量，防止内存溢出，保证爬虫的稳定运行。同时还提供了流式处理的支持，能够在抓取的同时处理数据，无需等待所有任务完成，大大提高了效率。

5. 协议支持
   Crawl4AI 默认支持 HTTP(S) 协议，但同时也考虑到网络爬虫的伦理和法律问题，提供了 robots.txt​ 协议的支持，可以通过设置 check_robots_txt=True​ 来遵守网站的爬取规则，避免对网站造成不必要的负担。

快速上手

以下是使用 Crawl4AI 的快速上手指南：

1. 安装

使用 pip 安装 Crawl4AI：

pip install crawl4ai
crawl4ai-setup

2. 编写 Python 脚本

创建一个 Python 脚本，例如 crawl.py​，并添加以下代码：

import asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawlerasync def main():async with AsyncWebCrawler() as crawler:result = await crawler.arun(url="https://www.example.com")print(result.markdown[:500])if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

3. 运行脚本

在命令行中运行该脚本：

python crawl.py

4. 使用命令行界面(CLI)

如果你只需要快速的抓取一个网页，可以使用我们提供的CLI工具：

crwl https://www.nbcnews.com/business -o markdown

高级功能

Crawl4AI 提供了许多高级功能，可以满足各种复杂的爬取需求。

1. 高级的网页遍历方法：深度爬取

Crawl4AI 支持深度爬取，可以通过配置 deep_crawl_strategy​ 参数来控制爬取的深度和范围。目前支持三种深度爬取策略：

• ​BFSDeepCrawlStrategy​（广度优先搜索）：逐层遍历网页。
• ​DFSDeepCrawlStrategy​（深度优先搜索）：沿着一条路径深入挖掘，直到无法再深入为止。
• ​BestFirstCrawlingStrategy​：基于评分函数来决定下一个要爬取的链接，优先爬取最有价值的页面。

2. 代理与安全

你可以通过 BrowserConfig​ 中的 proxy​ 或 proxy_config​ 参数来配置代理，实现 IP 轮换和匿名爬取。

browser_config = BrowserConfig(proxy_config={"server": "http://proxy.example.com:8080","username": "user","password": "pass",}
)

3. 会话管理

通过设置 CrawlerRunConfig​ 中的 session_id​ 参数，可以在多次请求之间保持会话状态，例如模拟用户登录后的操作。

run_config = CrawlerRunConfig(session_id="my_session"
)

4. 浏览器配置与用户代理

你可以通过 BrowserConfig​ 中的 user_agent​ 参数来设置自定义的用户代理，或者使用 user_agent_mode​ 参数来随机生成用户代理，以模拟真实用户的行为，避免被网站的反爬机制识别。

browser_config = BrowserConfig(user_agent_mode="random",user_agent_generator_config={"device_type": "mobile", "os_type": "android"},
)

5. LLM配置

Crawl4AI现在提供 LlmConfig​ 对象，用于配置 LLM 提供程序。这简化了在需要 LLM 的策略和函数中传递provider字符串、API 令牌和基本 URL 的过程，从而可以重复使用并快速试验不同的 LLM 配置。
您可以通过以下两种方式传递LLM密钥：

a)在本地设置环境变量并在 LlmConfig 对象内部调用它

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"llm_config = LlmConfig(provider="openai/gpt-4", api_token=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

b)将 api_token 直接传递给 LlmConfig 对象：

llm_config = LlmConfig(provider="openai/gpt-4", api_token="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")

6. 结构化数据提取

Crawl4AI 支持多种结构化数据提取方式，包括：

• JSON CSS Extraction：使用 CSS 选择器从 HTML 页面中提取数据。
• JSON XPath Extraction：使用 XPath 表达式从 HTML 页面中提取数据。
• LLM Extraction：使用大型语言模型从非结构化的文本中提取数据。

7. 内容过滤

Crawl4AI 提供了多种内容过滤策略，可以根据关键词、BM25 算法或大型语言模型来过滤网页内容，提取出最相关的信息。例如，使用 BM25ContentFilter​ 可以根据用户查询来过滤网页内容：

from crawl4ai.content_filter_strategy import BM25ContentFilterfilter = BM25ContentFilter(user_query="machine learning")

应用场景

Crawl4AI 在实际应用中拥有广泛的应用场景：

1. 研究助手：用于快速抓取和整理学术论文、研究报告等信息，辅助科研人员进行文献综述和数据分析。
2. 数据分析：用于抓取电商网站的商品信息、社交媒体的用户数据等，为商业决策提供数据支持。
3. AI 模型训练：用于构建高质量的训练数据集，提升 AI 模型的性能。
4. 新闻聚合：定时抓取多个新闻网站的内容，生成个性化的新闻摘要或报告。

‍

‍

提问环节：

请具体说明一下该项目的数据缓存和多网页爬取？

1. 数据缓存

数据缓存是 Crawl4AI 的一项重要特性，它可以将抓取到的网页内容保存在本地，下次再次请求相同页面时，直接从缓存中读取，而无需重新发起网络请求。这极大地提高了爬取效率，并降低了对目标网站的访问压力。

1.1 缓存模式

Crawl4AI 使用 CacheMode​ 枚举类型来控制缓存行为。你可以在 CrawlerRunConfig​ 中指定缓存模式：

from crawl4ai import CrawlerRunConfig, CacheModeconfig = CrawlerRunConfig(cache_mode=CacheMode.ENABLED)  # 启用缓存（默认）

以下是 CacheMode​ 的各个选项：

• ​​CacheMode.ENABLED​​: 默认模式，先尝试从缓存读取数据，如果缓存不存在，则发起网络请求，并将结果写入缓存。
• ​​CacheMode.DISABLED​​: 禁用所有缓存功能，每次都发起网络请求。
• ​​CacheMode.READ_ONLY​​: 只从缓存读取数据，不写入新数据到缓存。
• ​​CacheMode.WRITE_ONLY​​: 只将数据写入缓存，不从缓存读取数据。
• ​​CacheMode.BYPASS​​: 绕过缓存，直接发起网络请求，并将结果写入缓存。

1.2 清理缓存

Crawl4AI 提供了 aclear_cache()​ 和 aflush_cache()​ 两个方法来管理缓存：

• ​aclear_cache()​：清空数据库中的所有缓存数据，但保留数据库文件。

  async with AsyncWebCrawler() as crawler:await crawler.aclear_cache()
  

• ​aflush_cache()​：直接删除数据库文件，下次使用时会重新创建数据库。

  async with AsyncWebCrawler() as crawler:await crawler.aflush_cache()
  

2. 多网页爬取

Crawl4AI 提供了 arun_many()​ 方法，可以同时抓取多个网页，大幅提升爬取效率。同时，Crawl4AI 通过调度器（Dispatcher）来控制并发数量，避免对目标网站造成过大的压力。

2.1 使用 arun_many()​ 方法

import asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawler, CrawlerRunConfigasync def main():urls = ["https://example.com/page1","https://example.com/page2","https://example.com/page3"]async with AsyncWebCrawler() as crawler:results = await crawler.arun_many(urls=urls)  # 自动处理并发for result in results:if result.success:print(f"成功抓取：{result.url}")else:print(f"抓取失败：{result.url}，错误信息：{result.error_message}")if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

2.2 调度器（Dispatcher）

Crawl4AI 使用调度器来管理并发任务，主要有两种调度器：

• ​MemoryAdaptiveDispatcher​：根据系统内存使用情况动态调整并发数量，避免内存溢出。

  from crawl4ai import MemoryAdaptiveDispatcherdispatcher = MemoryAdaptiveDispatcher(memory_threshold_percent=80)
  

  • ​memory_threshold_percent​：内存使用阈值，当内存使用超过该值时，调度器会暂停任务。
  • ​max_session_permit​：允许的最大并发任务数。
  • ​check_interval​：检查内存使用情况的间隔时间（秒）。

• ​SemaphoreDispatcher​：使用信号量来控制并发数量，简单直接。

  from crawl4ai import SemaphoreDispatcherdispatcher = SemaphoreDispatcher(semaphore_count=5)
  

  • ​semaphore_count​：允许的最大并发任务数。

2.3 使用示例：内存自适应调度器

import asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawler, CrawlerRunConfig, MemoryAdaptiveDispatcherasync def main():urls = ["https://example.com/page1","https://example.com/page2","https://example.com/page3"]dispatcher = MemoryAdaptiveDispatcher(memory_threshold_percent=80)async with AsyncWebCrawler() as crawler:results = await crawler.arun_many(urls=urls, config=CrawlerRunConfig(), dispatcher=dispatcher)for result in results:if result.success:print(f"Successfully crawled: {result.url}")else:print(f"Failed to crawl: {result.url}")if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

2.4 流式处理（Streaming）

​arun_many()​ 也支持流式处理，可以在抓取的同时处理数据，无需等待所有任务完成。

import asyncio
from crawl4ai import AsyncWebCrawler, CrawlerRunConfigasync def main():urls = ["https://example.com/page1","https://example.com/page2","https://example.com/page3"]config = CrawlerRunConfig(stream=True)  # 开启流式处理async with AsyncWebCrawler() as crawler:async for result in crawler.arun_many(urls=urls, config=config):if result.success:print(f"Successfully crawled: {result.url}")else:print(f"Failed to crawl: {result.url}")if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

2.5 总结

这个项目的维护和更新也是比较频繁，社区活跃度还是比较高，目前不用担心不能使用的问题。

这也是我的日常获取信息的工具，推荐有条件的朋友可以用用看。

项目地址：

Crawl4ai

点个关注，不麋鹿！