Project Icon

markdown-crawler

多线程网站爬虫工具,自动生成Markdown格式文档

markdown-crawler是一个高效的多线程网站爬虫,能快速创建Markdown文档,支持中断恢复、深度配置以及多媒体内容识别。采用BeautifulSoup解析HTML,具备完整CLI操作界面,适用于文档解析及机器学习模型训练等场景。

项目介绍:Markdown-Crawler

Markdown-Crawler 是由 Paul Pierre 开发的一个多线程网页爬虫工具,其主要功能是递归抓取网站页面并为每个页面生成 Markdown 文件。这一工具的设计初衷是为了简化大语言模型文档解析,将大型文档进行分块处理,以便在 RAG(检索增强生成)场景中使用。

主要功能

  • 多线程支持: 提供线程并行处理能力,加速抓取过程。
  • 断点续爬: 可以从上一次中断的地方继续进行抓取。
  • 最大深度设置: 用户可以设置需要抓取的页面子节点的最大深度。
  • 支持表格和图片等元素: 能够抓取网页中的表格、图片等元素,并写入 Markdown。
  • 网址验证: 能验证 URL、HTML 和文件路径的有效性。
  • 配置基本路径或域: 用户可以配置有效的基本路径或者基本域名列表。
  • HTML 解析: 使用 BeautifulSoup 来解析 HTML 内容。
  • 详细日志记录: 提供详细日志选项,以便于调试和监控。
  • 即用型命令行界面(CLI): 提供开箱即用的命令行界面以便于操作。

适用场景

  • RAG: 用于标准化大型文档,并按标题、段落或句子进行分块。
  • LLM 微调: 可以创建一个大型的 Markdown 文件语料库,作为微调 gpt-3.5-turbo 或者 Mistral-7B 的第一步。
  • 代理知识重建: 结合 Microsoft 的 autogen,将此工具用于专家代理的知识重建,例如重新构建一款电子游戏或电影的知识语料库。
  • 代理/LLM工具: 用于在线 RAG 学习,让聊天机器人持续学习,通过 SERP 抓取和索引 Markdown-Crawler 的前 N 个结果。
  • 更多应用: 广泛适用于多种需要网页解析和处理的场合。

快速开始

用户可以通过命令行界面快速开始使用 Markdown-Crawler。

安装包文件:

pip install markdown-crawler

运行命令行:

markdown-crawler -t 5 -d 3 -b ./markdown https://en.wikipedia.org/wiki/Morty_Smith

在代码中使用:

from markdown_crawler import md_crawl
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Morty_Smith'
md_crawl(url, max_depth=3, num_threads=5, base_path='markdown')

安装要求

  • Python 3.x
  • BeautifulSoup4
  • requests
  • markdownify

用法及示例

Markdown-Crawler 支持多种命令行参数,用户可以通过调整诸如 max_depth(最大深度)、num_threads(线程数量)、base_path(基本路径)等参数来灵活定制抓取行为。具体示例可以参考项目的示例代码

结语

Markdown-Crawler 是一个强大且灵活的工具,适合需要网页内容解析及处理的用户。如果用户在使用过程中遇到问题,可以在 GitHub 提交问题或 PR,与开发者进行沟通交流。

项目采用 MIT 开源许可证,用户可以自由使用、复制和分发。

声明

Markdown-Crawler 使用了 Matthew Tretter 开发的 markdownify 工具,其原始源码可以在 这里 找到。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号