简介

下一代网络爬虫是爬虫级 AI agents。

由于现代网页的复杂性，现代爬虫都倾向于使用高性能分布式 RPA，完全和真人一样访问网页，采集数据。由于 AI 的成熟，RPA 工具也在升级为 AI agents。因此，网页爬虫的发展趋势是爬虫级智能体(AI agents)，或者我喜欢称为数字超人。

高性能分布式 RPA

互联网数据收集现在都使用高性能分布式 RPA。搭载 AI 的 RPA 也是 AI agents。爬虫级 RPA 可以完全和你本人一样操作浏览器，为你创建一个智能体军团，在网上自由冲浪，完整精确采集数据和知识。

商用级数据收集非常困难，步步维艰，但凡对数据质量、调度质量、采集性能、数据规模、综合成本有一些要求，都面临着成千上万个困难。

幸运的是，我们现在有了 AI + RPA 的成熟方案完整解决这些难题。

PulsarRPA 的性能非常高，成本非常低，一台普通机器每天访问十万几十万网页，采集数千万上亿数据点，毫无压力。

高性能分布式 RPA 在网页上执行了交互动作，保证了所有字段均完整呈现在页面上，每个页面会有 100~200 个高价值字段被提取出来。一台机器一天可以采集1700万到3400万个字段。

下面的视频，介绍了如何用 PulsarRPA 完整精确采集最复杂的网站数据，具备最严格的质量保证体系、满足最严苛的系统性能和总体成本要求。

PulsarRPA - 适用于网络爬虫和 AI agents 的高性能分布式 RPA

https://blog.csdn.net/weixin_48738961/article/details/135700524​PulsarRPA 是目前应用于大规模数据采集，唯一成熟的开源 RPA。

商用级项目示例

作为 PulsarRPA 的一个真实商用项目示例，Exotic Amazon （国内镜像）是采集 amazon 全球网站的完整解决方案，开箱即用，满足最高标准的数据质量要求、最高标准的采集性能要求、最高标准的综合成本要求，包含亚马逊大多数数据类型，它将永久免费提供并开放源代码。

作为一款爬虫级 RPA，PulsarRPA 已经累计为各种客户采集近百亿网页。其中包括了最复杂的数据采集需求，譬如 amazon 全球 20 大站点的完整数据点，以及 google 全球站点的完整数据点。

智能体军团

在如此严苛的需求锤炼之后，PulsarRPA 已经非常成熟。目前我们的产品重心是真正意义上的 AI 爬虫。

AI 爬虫指的是一组智能体，也就是 AI agents，它能够像真人一样网上冲浪，阅读理解在线网页，并且可以完全自动地分析网页，输出结构化数据或者知识图谱。

Platon.ai 的高性能分布式浏览器，可以帮助大语言模型无障碍访问互联网，获得实时、干净的网页数据。

Platon.ai 基于机器学习技术采集的数据，可以支持各种各样的数据业务，譬如电商数据分析，大语言模型预训练、微调、提示词工程、检索增强生成(RAG)等。

无监督学习数据提取

互联网数据充满噪音，platon.ai 的技术帮助我们自动将互联网网页转变成干净的结构化数据。

在传统上，我们需要使用 PulsarRPA，或者 selenium 这样的浏览器自动化工具，花费大量时间，编写X-SQL、CSSPath、XPath、正则表达式等，来提取网页数据，将网页转变成可以直接分析的结构化数据。

使用 platon.ai 的 AI 爬虫 PulsarRPAPro，可以像真人一样无障碍网上冲浪，自动提取网页中的所有字段，输出结构化数据。

PulsarRPAPro-AI高速采集并自动提取网页数据-CSDN博客

https://blog.csdn.net/weixin_48738961/article/details/135701063执行 PulsarRPAPro 后，系统将打开入口页面，和网页进行交互，等待延迟加载的网页内容也完整呈现。

在所有网页内容完整呈现后，PulsarRPAPro 智能地找到了所有商品链接，并逐一访问这些链接，浏览商品页面。

在网页上，凡人眼可见的数据，几乎都能够被完整、精确提取出来，譬如，标题、价格、折扣、优惠、配送等等关键字段。

和真人不同的是，PulsarRPAPro 访问速度非常快，访问的网页数量没有限制，单机每天访问十万、几十万网页，采集数千万、上亿数据点，毫无压力。

访问所有网页后，PulsarRPAPro 直接将网页上所有的数据转变为表格，并且保存为后续分析所需的格式。

监督学习数据提取

PulsarRPAPro 使用多种机器学习技术，来将网页内容提取工作人效提升 1000 倍以上，而人员技能要求也几乎降为零。

如果对数据质量有进一步要求，PulsarRPA 也开发了监督学习技术来提取网页，一次训练，永久有效。

PulsarRPAPro-基于监督学习算法高精度提取网页数据-CSDN博客文章浏览阅读125次，点赞2次，收藏3次。使用无监督学习+监督学习进行网页数据提取，我们将网页数据提取的人效提升了1000倍以上，提升了数据提取准确率，降低了人员技能要求，同时也不再需要频繁维护数据提取规则。

https://blog.csdn.net/weixin_48738961/article/details/135702207由于我们能够无监督学习将网页转变成表格，我们只需要在这个表格上处理，简单剔除错误数据，并给每一列字段一个名字，这就形成了可以用于训练监督学习模型的大数据集。这个过程不需要任何专业知识，初中知识储备就可以胜任。

使用监督学习技术，绝大多数字段，准确率和召回率均超过99%。

未来演化

在下一步，PulsarRPA 将引入大语言模型，提供自然语言交互界面，优化从数据采集、UI 操作、自主决策、数据标注、数据导出等各个环节的用户体验，并提供一定自主决策能力。

代码示例

大多数抓取尝试可以从几乎一行代码开始

<code>fun main() = PulsarContexts.createSession().scrapeOutPages( "https://www.amazon.com/", "-outLink a[href~=/dp/]", listOf("#title", "#acrCustomerReviewText"))

上面的代码从一组产品页面中抓取由 css 选择器 #title 和 #acrCustomerReviewText 指定的字段。 示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

大多数生产环境数据采集项目可以从以下代码片段开始

fun main() {

val context = PulsarContexts.create()

val parseHandler = { _: WebPage, document: Document ->

// use the document

// ...

// and then extract further hyperlinks

context.submitAll(document.selectHyperlinks("a[href~=/dp/]"))

}

val urls = LinkExtractors.fromResource("seeds10.txt")

.map { ParsableHyperlink("$it -refresh", parseHandler) }

context.submitAll(urls).await()

}

示例代码：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

最复杂的数据采集项目可以使用 RPA 模式

最复杂的数据采集项目往往需要和网页进行复杂交互，为此我们提供了简洁强大的 API。以下是一个典型的 RPA 代码片段，它是从顶级电子商务网站收集数据所必需的：

val options = session.options(args)

val event = options.event.browseEvent

event.onBrowserLaunched.addLast { page, driver ->

// warp up the browser to avoid being blocked by the website,

// or choose the global settings, such as your location.

warnUpBrowser(page, driver)

}

event.onWillFetch.addLast { page, driver ->

// have to visit a referrer page before we can visit the desired page

waitForReferrer(page, driver)

// websites may prevent us from opening too many pages at a time, so we should open links one by one.

waitForPreviousPage(page, driver)

}

event.onWillCheckDocumentState.addLast { page, driver ->

// wait for a special fields to appear on the page

driver.waitForSelector("body h1[itemprop=name]")

// close the mask layer, it might be promotions, ads, or something else.

driver.click(".mask-layer-close-button")

}

// visit the URL and trigger events

session.load(url, options)

示例代码: kotlin，国内镜像。

Web 数据抽取难题可以使用机器学习来解决

使用无监督学习+监督学习进行网页数据提取，我们将网页数据提取的人效提升了1000倍以上，提升了数据提取准确率，降低了人员技能要求，同时也不再需要频繁维护数据提取规则。

Web 数据抽取难题也可以用 X-SQL 来解决

除了使用机器学习手段提取人眼可见数据外，一些人眼不可见数据、页面源代码中的数据、其他流经浏览器的数据，也可以使用 X-SQL 来提取。

现在，我们在大型数据采集项目中，所有提取规则都是用 X-SQL 编写的，数据类型转换、数据清理等工作也由强大的 X-SQL 内联处理。编写 X-SQL 做数据采集项目的体验，就像传统的 CRUD 项目一样简单高效。一个很好的例子是 x-asin.sql（国内镜像），它从每个产品页面中提取 70 多个字段。

select

dom_first_text(dom, '#productTitle') as title,

dom_first_text(dom, '#bylineInfo') as brand,

dom_first_text(dom, '#price tr td:matches(^Price) ~ td, #corePrice_desktop tr td:matches(^Price) ~ td') as price,

dom_first_text(dom, '#acrCustomerReviewText') as ratings,

str_first_float(dom_first_text(dom, '#reviewsMedley .AverageCustomerReviews span:contains(out of)'), 0.0) as score

from load_and_select('https://www.amazon.com/dp/B09V3KXJPB -i 1s -njr 3', 'body');

示例代码: Exotic Amazon’s X-SQLs.

如需了解更多，可以看项目主页，国内镜像 或者 专栏文章 或者在线教程。