AI新闻爬虫：传统爬虫和XHR异步加密爬虫的碰撞

前言AI的发展日新月异，及时掌握一些AI的消息和妹子聊天时也不至于词穷（不建议和妹子聊技术）。所以这里就以36氪和虎嗅网为例，来讲一下如何爬取AI新闻消息以及数据整合。 36氪和虎嗅网这两个网站新闻爬虫比较具有代表性，36氪是传统的html网页爬虫，虎嗅网是异步api加载加密的爬虫，这里就从简单的36氪讲起。 通过python的requests模块发起请求，最后解析目标数据实现36Kr AI快讯爬虫的代码开发。 如图，新闻数据通过接口请求返回json的方式渲染的，而非36Kr返回的HTML，所以虎嗅网AI新闻咨询爬虫就是一个比较常见的XHR动态加载的爬虫。 结语这就是我使用爬虫爬取AI新闻的过程，使用了两个爬虫中比较常见的典型案例。像这种类别信息的采集，还有更优的程序设计架构。

AI Bot 爬虫新势力

对使用CloudFlare的用户，可以通过控制台上的配置来查看自己的网址被AI扫描了多少次。针对模型的训练，AI也需要从互联网中不断的获取内容才能对自己进行训练。 针对上面的内容和数据来看，AI的爬取量比较大，可能会超过传统的搜索引擎。

网络爬虫 | Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功能

’，网络爬虫工程师又被亲切的称之为‘虫师’。 网络爬虫概述 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 网络爬虫原理 网络爬虫原理： Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。 网络爬虫工作原理： 在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。 控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。 控制器： 控制器是网络爬虫的中央控制器，它主要是负责根据系统传过来的URL链接，分配一线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页的过程。

AI网络爬虫：搜狗图片的时间戳反爬虫应对策略

但是写了爬虫程序后，json数据爬取失败。仔细检查请求头，原来是里面加了时间戳：X-Time4p 是一个自定义的HTTP头部字段，通常用于传递与时间相关的信息。

​爬虫+动态代理助力 AI 训练数据采集

引言近年来，AI 技术飞速发展，很多朋友都投身于 AI 模型的训练。然而，相较于模型的获取，高质量的数据往往更加难以收集。 借助其代理服务，我们可以显著提高爬虫程序的访问成功率，从而更高效地获取数据，助力 AI 模型的训练。 维基百科是 AI 领域的重要数据来源，广泛用于训练 RoBERTa、XLNet 和 LLaMA 等大模型。 登录以后进入控制台，点击网页抓取API，选择进入到Web爬虫库。Web爬虫库中有各种网站的丰富爬虫应用可以直接使用。 /li/a/text()'): temp})with open('wiki_sport.txt', 'w') as f: f.write(str(result))总结在 AI 训练的道路上，高质量的数据是不可或缺的

如何屏蔽各大AI公司爬虫User Agent

GPTBot GPTBot 是 OpenAI 使用的网络爬虫，用于下载 LLM（大型语言模型）的训练数据，为 ChatGPT 等人工智能产品提供支持。 cohere-ai 是一个未经确认的代理，可能由 Cohere 的人工智能聊天产品在需要检索互联网内容时根据用户prompts提示派遣。 1%的大站屏蔽了它 User-agent: cohere-ai Disallow: / Google-Extended Google-Extended 是谷歌用来下载人工智能训练内容的网络爬虫，用于其人工智能产品 0%的大站屏蔽了它 User-agent: FacebookBot Disallow: / anthropic-ai anthropic-ai 是一个未经证实的代理，可能是 Anthropic 用来下载 LLM（大型语言模型）训练数据的，比如AI产品Claude。

Thunderbit - 新一代AI网页爬虫

而Thunderbit这款AI驱动的网页抓取工具，正以“2步操作”的极简体验，重新定义数据获取的效率，成为销售、运营及项目团队的得力助手。 2、简介 Thunderbit是一款下一代AI网页爬虫工具，核心优势在于AI驱动的智能化数据抓取，无需复杂技术操作，专为销售和运营团队设计，解决数据收集效率低的问题。 （2）AI驱动的数据处理 自然语言交互：用户无需掌握技术知识，只需用自然语言写下所需列名和数据类型（如“商品名称”“价格”“发布时间”），AI即可按照需求提取数据。 点击AI网页爬虫，先选择数据源（当前页面、粘贴链接、文件图片），按当前页面，Thunderbit已经识别到Playground示例页面，之后选择爬虫模板，可使用AI推荐字段或者手动输入，这里点击AI推荐字段 Thunderbit支持定时爬虫。 Thunderbit支持AI自动填表。 工具组件：邮箱提取器。 工具组件：电话号码提取器。 工具组件：图片提取器。

AI网络爬虫：批量爬取AI导航网站Futurepedia数据

Futurepedia致力于使AI技术对各行各业的专业人士更加可理解和实用，提供全面的AI网站和工具目录、易于遵循的指南、每周新闻通讯和信息丰富的YouTube频道，简化AI在专业实践中的整合。 如何把Futurepedia上的全部AI网站数据爬取下来呢？ 网站一页有12个AI工具介绍，根据网站说明：We've categorized 5571 AI tools into 10 categories.，估计一共有465页。

AI网络爬虫：用deepseek批量提取天工AI的智能体数据

天工AI的智能体首页： F12查看真实网址和响应数据： 翻页规律： https://work.tiangong.cn/agents_api/square/sq_list_by_category? , "icon": "https://static-recommend-img.tiangong.cn/ai-text-gen-image/agent-backgroud_9783755_1803007243774124032

多模态AI爬虫：文本+图像智能抓取实战

一个AI模型训练任务引发的爬虫危机上个月，公司AI组向我们数据组提出一个“看似简单”的需求：训练一个能识别商品种类的多模态模型，数据来源不限，但要求包含图像 + 商品文本 + 价格 + 折扣信息。 我心里一沉——亚马逊，图文混合，反爬一流，这可不是普通爬虫能搞定的活。 多模态AI爬虫的架构搭建与实战代码我们拆解了需求，决定使用 requests + lxml + Pillow，结合爬虫代理IP服务，实现一个具备图像和文本提取能力的智能爬虫。 k={quote(keyword)}"# 设置爬虫代理（参考亿牛云爬虫加强版示例）proxies = { "http": "http://用户名:密码@代理域名:端口", "https": 这次经历也启发我们后续开发了一套自动化“关键词 → 多模态样本”生成工具，真正走上了AI时代下数据爬虫的新台阶。

代理IP在AI爬虫中的关键应用

在大数据时代，AI爬虫成为了获取和分析网络数据的重要工具。然而，爬虫在采集数据的过程中经常面临反爬虫机制的挑战。这时，代理IP的作用显得尤为重要。 一、AI爬虫的基本原理与挑战 AI爬虫结合了传统的网页爬虫技术和人工智能算法，通过学习和适应来优化数据抓取过程。 AI爬虫使用HTML解析器提取有用的信息，并根据预设策略和AI算法确定哪些链接值得进一步抓取。 然而，在实际操作中，AI爬虫面临的主要挑战之一是目标网站的反爬虫机制。 三、代理IP在AI爬虫中的关键应用 1.避免IP被封禁 AI爬虫在运行过程中，很容易被目标网站检测到异常行为，从而导致IP被封禁。 通过合理利用代理IP，AI爬虫能够更智能、更高效地进行数据抓取和分析，为大数据应用提供有力的支持。随着技术的不断发展，代理IP在AI爬虫中的应用将更加广泛和深入。

AI网络爬虫：对网页指定区域批量截图

10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 找到Excel文件："F:\AI 对打开的网页进行截图，截图的区域是屏幕左上角：（X: 0,y:80），屏幕右下角：（X:1495,y:987）； 截图保存为png图片格式，用{pictitle}作为图片文件名，保存到文件夹：“F:\AI AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36" # 读取Excel文件 excel_path = "F:\AI 自媒体内容\课程列表.xlsx" df = pd.read_excel(excel_path) # 设置截图保存的文件夹 save_folder = "F:\AI自媒体内容\\" # 初始化undetected_chromedriver

AI网络爬虫：用deepseek批量提取gptstore.ai上的gpts数据

网站首页：https://gptstore.ai/gpts/categories/finance 翻页规律如下： https://gptstore.ai/_next/data/S9vKNrHo4K82xWjuXpw-O slug=finance&page=2 https://gptstore.ai/_next/data/S9vKNrHo4K82xWjuXpw-O/en/gpts/categories/finance.json ，完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下： 在F盘新建一个Excel文件：gptstoreaifinancegpts20240619.xlsx 请求网址: https://gptstore.ai ", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8", "Priority": "u=1, i", "Referer": "https://gptstore.ai 遍历页码 for page_number in range(1, 11): print(f"正在爬取第 {page_number} 页数据...") url = f"https://gptstore.ai

AI网络爬虫：用deepseek批量提取gptstore.ai上的gpts数据

网站首页：https://gptstore.ai/gpts/categories/finance翻页规律如下：https://gptstore.ai/_next/data/S9vKNrHo4K82xWjuXpw-O slug=finance&page=2https://gptstore.ai/_next/data/S9vKNrHo4K82xWjuXpw-O/en/gpts/categories/finance.json 编程专家，完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：在F盘新建一个Excel文件：gptstoreaifinancegpts20240619.xlsx请求网址:https://gptstore.ai gzip, deflate, br, zstdAccept-Language:zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8Priority:u=1, iReferer:https://gptstore.ai zstd","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8","Priority": "u=1, i","Referer": "https://gptstore.ai

AI领域的全面战争，从AI爬虫毁灭互联网开始。

这是第一次，全世界最大的网络基础设施公司之一，Cloudflare，开始用魔法打败魔法，用AI来对抗AI爬虫。 这事情的有意思的程度，足以载入AI发展史册。 这是一次，AI领域的全面战争。 一场关乎于我们，跟这些AI公司的AI爬虫的战争。 Trilegangers的遭遇并不是孤例。 iFixit发现，他们的网站也成了AI爬虫的盘中餐。 但这一次，吃相难看的不是OpenAI，而是另一个AI王者，Anthropic公司的爬虫ClaudeBot。 所以，在这种背景下，Cloudflare挺身而出，作为大多数网站前的守护者，他们决定，用魔法打败魔法，用AI，对抗AI。 他们为这些AI爬虫，造了一整座AI迷宫。 因为过往的防御逻辑很简单，就是用验证的方式，直接把这些AI爬虫拦在门外，这样会有个问题，反而会惊动敌人，让他们换个马甲卷土重来。 比如OpenAI就有N个AI爬虫。

AI网络爬虫：用kimichat自动批量提取网页内容

"acss-7ksih7"的div标签，提取其全部文本内容作为提示词内容，写入”提示词.xlsx”这个Excel文件的第3列，列的标头为：提示词内容； 注意： 每一步都要输出相关信息到屏幕； 网站有放爬虫机制

AI网络爬虫：批量爬取豆瓣图书搜索结果

工作任务：爬取豆瓣图书搜索结果页面的全部图书信息 在ChatGPT中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个爬虫Python脚本编写的任务，具体步骤如下： 用 fake-useragent 标签，提取其文本内容（{number}的值是从1到15），写入Excel表格第2列； 保存Excel，Excel文件名为：doubanChatGPT20240606.xlsx, 保存到文件夹：F:\AI 自媒体内容\AI行业数据分析 注意： 每一步都要输出信息到屏幕 每爬取1条数据，随机暂停5-8秒； 每爬取完1页数据，随机暂停6-12秒； 设置请求头，以应对网站的反爬虫机制； 有些标签的内容可能为空， 随机暂停：在请求之间随机暂停，以避免反爬虫机制。 自媒体内容\\AI行业数据分析\\doubanChatGPT20240606.xlsx" df.to_excel(output_path, index=False) print(f"数据已保存到Excel

AI网络爬虫：用kimi提取网页中的表格内容

你是一个Python编程专家，要完成一个编写爬取网页表格内容的Python脚步的任务，具体步骤如下：

python爬虫学习：爬虫与反爬虫

二．爬虫分类 网络爬虫按照实现的技术和结构一般分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫。从特性上也有增量式网络爬虫和深层网络爬虫等类别，在实际的网络爬虫中，通常是这几类爬虫的组合体。 通用网络爬虫 通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）。通用网络爬虫又叫作全网爬虫，顾名思义，通用网络爬虫爬取的目标资源在全互联网中。 聚焦网络爬虫 聚焦网络爬虫（Focused Crawler）也叫主题网络爬虫，顾名思义，聚焦网络爬虫是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫，聚焦网络爬虫不像通用网络爬虫一样将目标资源定位在全互联网中 一般反爬虫策略多数用在比较低级的爬虫上，这类爬虫多为简单粗暴的不顾服务器压力不停访问，再一种为失控的或被人遗忘的爬虫，这类爬虫一般需要在第一时间封锁掉。 越是高级的爬虫，越难被封锁，相应高级爬虫的开发成本也越高。 在对高级爬虫进行封锁时，如果成本高到一定程度，并且爬虫不会给自己带来大的性能压力和数据威胁时，这时就无需继续提升成本和爬虫对抗了。

AI网络爬虫：批量下载某个网页中的全部链接