curl_cffi
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2 天有情绪数据
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新的 Python 服务器 footnote-mcp 使用 AI 和网络爬虫验证声明
footnote-mcp 项目引入了一个基于 Python 的服务器，旨在通过与多个来源交叉引用声明来验证信息。它采用了一个验证管道，该管道使用启发式后端处理事实和数值数据，在基准测试集中实现了 100% 的准确率，并使用 Ollama 后端进行语义分析。该系统包括用于跨来源证实声明、定位特定支持文本和生成详细研究报告的工具。对于数据检索，它利用了一个多层获取系统，从简单的 HTTP 请求升级到无头 Chromium 浏览器和外部抓取…
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通过 Scrapling 集成，Claude Code 获得网页抓取功能
一位开发者已将开源网页抓取工具 Scrapling 集成到 AI 助手 Claude Code 中。此次集成使 Claude Code 能够访问和处理实时网页，克服了 Cloudflare 等反机器人防御的限制。增强后的 Claude Code 现在拥有十种用于获取网页内容的新工具，包括快速 HTTP 请求、无头浏览器渲染以及绕过机器人检测的隐秘方法。
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独立工程师利用LLM和高级抓取技术构建SaaS风险扫描器
一位独立工程师开发了一款名为RiskVerdict的SaaS风险扫描器，帮助买家评估终身交易供应商的稳定性。该平台利用包括抓取器、LLM提取器和加权评分系统在内的多阶段架构，收集超过35个风险信号，包括GitHub活动、社交媒体情绪和法律文件。一个关键的挑战是克服Cloudflare等反机器人措施，通过逐步升级的抓取策略和带有代理轮换的浏览器池来解决。
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通过模仿 Chrome 的 TLS 握手，网络爬虫成功率翻倍
通过将‘requests’库切换到‘curl_cffi’，一个网络爬虫的成功率得到了显著提高。这一改变使得爬虫能够更好地模仿 Chrome 的 TLS 握手，绕过那些通过 TLS 连接指纹而非仅仅 User-Agent 来识别的现代 Web 应用程序防火墙 (WAF)。该优化将爬虫的有效性提高了一倍，成功率从 37% 提高到 78%，另外通过删除不必要的头部覆盖还获得了 2% 的提升。