parsera
需求人群
目标受众主要是数据科学家、研究人员以及需要从网站抓取数据的开发者。由于Parsera的轻量级特性和对大型语言模型的支持，它特别适合那些需要高效、低成本进行数据抓取的用户。使用场景
使用Parsera从新闻网站抓取新闻标题、点赞数和评论数。集成Parsera到数据分析项目中，自动抓取并分析网站数据。在学术研究中，使用Parsera抓取特定领域的网站数据，进行进一步的研究分析。产品特色
支持多种大型语言模型进行网站数据抓取。提供异步运行方法，提高数据处理效率。允许用户自定义抓取元素，灵活配置抓取任务。支持设置环境变量，方便集成到不同开发环境。提供详细的文档和示例代码，便于用户学习和使用。支持Jupyter Notebook，方便数据科学家和研究人员进行数据分析。使用教程
- 11. 安装Parsera库。
- 22. 设置必要的环境变量，如`OPENAI_API_KEY`。
- 33. 定义要抓取的网站URL和元素。
- 44. 创建Parsera实例，并指定使用的模型。
- 55. 调用`run`方法或`arun`异步方法执行抓取任务。
- 66. 处理抓取结果，将数据保存或进行进一步分析。
团队介绍
了解 parsera 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。