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Crawlee for Python:ロボット処理、リンクグラフ、RAGチャンクエクスポートを備えたWebクローリングパイプラインの構築

このチュートリアルでは、Crawlee for Pythonを使用して、セットアップからAI対応出力までの完全なWebクローリングワークフローを構築します。ローカルデモウェブサイトを生成し、BeautifulSoupCrawler、ParselCrawler、PlaywrightCrawlerでクロールし、タイトル、メタデータ、製品フィールド、JavaScriptレンダリングカードを抽出し、全ページスクリーンショットを取得します。その後、データを正規化し、リンクグラフを構築し、JSON、CSV、およびRAG対応JSONLチャンクをエクスポートします。

ソースMarkTechPost著者: Sana Hassan
Crawlee for Python:ロボット処理、リンクグラフ、RAGチャンクエクスポートを備えたWebクローリングパイプラインの構築
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  • HTTPファースト戦略を採用し、軽量で効率的。JavaScriptレンダリングが必要なページのみブラウザクローリングを使用。
  • 各クローラーはURL、タイトル、ページタイプ、テキスト要約、外部リンク、ページ固有のメタデータを抽出。
  • BeautifulSoupCrawler(max_requests_per_crawl=20)などの使用例を示し、高度なルーティングをサポート。

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