Te explicaré cuáles son las mejores alternativas de código abierto a Crawl4AI.

Crawl4AI simplifica el rastreo en línea y la extracción de datos, especialmente para LLM y aplicaciones de IA. Esta herramienta es gratuita. Además, es única en la categoría de no uso. En este artículo, echemos un vistazo a algunas de las principales alternativas de código abierto a Crawl4AI.

¿Cuáles son las mejores alternativas de código abierto a Crawl4AI?



Crawl4AI simplifica el rastreo en línea y la extracción de datos, especialmente para LLM y aplicaciones de IA. Esta herramienta es gratuita. Además, es única en la categoría de no uso. En este artículo, echemos un vistazo a algunas de las principales alternativas de código abierto a Crawl4AI.

Principales alternativas de código abierto


A Crawl4AI A continuación, se muestran algunas de las mejores alternativas de código abierto a Crawl4AI.






1. Scrapy


Es el primero de ellos. Para el rastreo y el raspado web, se puede emplear Scrapy, un marco de código abierto basado en Python. Le brinda una forma rápida y sencilla de extraer datos de sitios en línea. El esfuerzo rápido y eficiente se logra mediante el uso de Twisted, un trabajo asincrónico.


Para procesar los datos según sea necesario, Scrapy le permite agregar canalizaciones y middleware. Esto facilita la integración de Scrapy en su entorno actual, ya que le permite administrar solicitudes, seguir enlaces y extraer datos mediante selectores CSS y XPath.


También viene con una interfaz que facilita el escaneo y la extracción de datos de los sitios web. La gran comunidad y los documentos ampliamente disponibles también están disponibles para su uso.


Se requiere Python 3.8, más precisamente la implementación de PyPy o la implementación de CPython predeterminada, para instalar Scrapy. Puede instalar el paquete a través del canal conda-forge, que tiene paquetes actualizados en Linux, Windows y macOS, siempre que lo tenga. Ejecute el siguiente comando si está en Miniconda o Anaconda.


CMD install conda-forge scrapy Si desea instalar Scrapy con PyPI, debe ejecutar el siguiente comando desde el modo de símbolo del sistema elevado.


Instale Scrapy con pip. Puede encontrar más información sobre esta herramienta en scrapy.org.


Dos] Colly Una biblioteca de scrapping fácil de usar para Golang es Colly. Mejora la eficiencia de los documentos al realizar solicitudes HTTP, analizar HTML y extraer datos de sitios en línea. Colly proporciona funciones que facilitan a los programadores que trabajan duro, como obtener páginas en línea, manipular tareas de extracción de datos, seleccionar y filtrar elementos mediante selectores CSS.

2. La característica principal de Colly


es su alto rendimiento. Puede realizar más de 1000 transacciones por segundo en un solo núcleo y la historia cambia cuando se agregan más núcleos. La adición de soporte de almacenamiento integrado y soporte para descargas estáticas y estáticas lo ha hecho posible.


Las únicas dos cosas de las que carece Colly son: soporte para JavaScript (su soporte de lenguaje es limitado, lo que podría ser un factor clave en algunos casos, pero no tengo muchos problemas con eso ya que uso Python) y una gran comunidad, lo que también significa una cantidad limitada de extensiones, complementos y documentación.


Para instalar Colly, primero debemos instalar Goland. Para hacer esto, instale la utilidad en go.dev. Una vez que esto se haya logrado, ejecute los siguientes comandos y reinicie su computadora a través del símbolo del sistema como administrador.


copy-folder colly-cd github.com/gocolly/colly/v2 colly-folder pull request Puede reemplazar el nombre de la carpeta, colly-folder, con el nombre que desee. El comando go run main.go le permite ejecutar Web-scrapper después de generar el módulo.


Leer: El programa más recomendado para convertir videos gratis usando código abierto.

3. PySpider


Una interfaz de usuario basada en web facilita la administración y el seguimiento de sus arañas con PySpider, un sistema de seguimiento de arañas basado en web todo en uno. Para tareas de raspado en línea, también proporciona una interfaz de usuario basada en web.


Si está buscando una alternativa a Colly, PySpider puede manejar sitios web dominados por JavaScript a través de PhatnomJS. En comparación con Crawl4AI, PySpider admite muchas funciones de administración de tareas listas para usar, como programar y priorizar tareas. Aunque Crawl4AI ofrece una arquitectura asincrónica, hay una pérdida de rendimiento en comparación con ella.


Instalar PySpider es bastante fácil. Si ya tienes Python instalado en tu sistema, todo lo que tienes que hacer es iniciar el símbolo del sistema elevado y escribir pip install pyspider para instalar PySpider. Solo tendrás que escribir pyspider y dirigirte a http://localhost:5000/ en tu navegador web, donde verás la interfaz. Eso es todo lo que necesitas para empezar.

4. X-Crawl


Es una biblioteca adaptable para Node.js que ayuda con el rastreo en línea mediante la aplicación de IA. Ofrece un uso flexible y una potente asistencia de IA, lo que hace que el rastreo web sea más eficiente y conveniente. La biblioteca proporciona un marco sólido para crear rastreadores web y rásteres, que se centra en la integración de capacidades de IA.


Para los sitios en línea de hoy, X-Crawl es indispensable cuando se trabaja con contenido dinámico creado por JavaScript. Además de esto, tiene una serie de características que lo hacen personalizable para que el proceso de rastreo funcione para usted.


Existen diferencias importantes entre Crawl4AI y X-Crawl, pero todo se reduce al lenguaje con el que te sientas cómodo. X-Crawl se basa en Node.js, mientras que Crawl4AI usa Python.


Si tu computadora ya tiene Node.js instalado, puedes instalar X-Crawl con el siguiente comando: npm install x-crawl.

5.Five. Firecrawls


Esta herramienta avanzada de rastreo web, kFirecrawl, conocido como Firecrawl, fue desarrollado por Mendable.ai. Fue creado para convertir contenido en línea en markdowns específicos para aplicaciones LLM e IA, o cualquier otro formato que se adapte a él. Esta herramienta le proporciona directamente resultados LLM utilizables, lo que hace que la integración de contenido dentro de varios modelos de lenguaje y en aplicaciones de IA sea bastante fácil. También se proporciona una API simple para publicar artículos de encuestas y obtener resultados. Puede probar Firecrawl visitando firecrawl.dev, ingresando la URL de su sitio web y haciendo clic en Ejecutar.




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