Parsera

Eine leichtgewichtige Python-Bibliothek zum Webscraping mit großen Sprachmodellen.

Normales ProduktProgrammierungPythonWebscraping

Parsera ist eine leichtgewichtige Python-Bibliothek, die speziell für die Verwendung mit großen Sprachmodellen (LLMs) entwickelt wurde, um den Prozess des Webscrapings zu vereinfachen. Durch die Verwendung einer minimalen Anzahl von Tokens erhöht sie die Geschwindigkeit und senkt die Kosten, wodurch das Daten-Scraping effizienter und kostengünstiger wird. Parsera unterstützt verschiedene Chatmodelle und ermöglicht die individuelle Anpassung an unterschiedliche Modelle wie OpenAI oder Azure.

Unterstützung verschiedener großer Sprachmodelle für das Webscraping.
Bereitstellung asynchroner Ausführungsmethoden zur Steigerung der Datenverarbeitungsleistung.
Ermöglicht die benutzerdefinierte Auswahl von zu scrapenden Elementen und eine flexible Konfiguration von Scraping-Aufgaben.
Unterstützung der Einrichtung von Umgebungsvariablen zur einfachen Integration in verschiedene Entwicklungsumgebungen.
Ausführliche Dokumentation und Beispielcode zur Erleichterung des Lernens und der Verwendung.
Unterstützung von Jupyter Notebook
um Datenwissenschaftlern und Forschern die Datenanalyse zu erleichtern.

Die Zielgruppe umfasst hauptsächlich Datenwissenschaftler
Forscher und Entwickler
die Daten von Websites abrufen müssen. Aufgrund seiner Leichtgewichtigkeit und der Unterstützung großer Sprachmodelle eignet sich Parsera besonders für Benutzer
die effizient und kostengünstig Daten scrapen möchten.

Verwendung von Parsera zum Abrufen von Nachrichtenüberschriften
Likes und Kommentaren von einer Nachrichtenwebsite.
Integration von Parsera in ein Datenanalyseprojekt zum automatisierten Abrufen und Analysieren von Website-Daten.
Verwendung von Parsera in der wissenschaftlichen Forschung zum Abrufen von Website-Daten aus einem bestimmten Bereich zur weiteren Analyse.

1. Installation der Parsera-Bibliothek.
2. Einrichtung der notwendigen Umgebungsvariablen
z. B. `OPENAI_API_KEY`.
3. Definition der zu scrapenden Website-URL und der Elemente.
4. Erstellung einer Parsera-Instanz und Angabe des zu verwendenden Modells.

Website öffnen

Parsera Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

474564576

Absprungrate

36.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

6.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:06:34

Parsera Besuchstrend

Parsera Geografische Verteilung der Besuche

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Parsera

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Parsera Besuchstrend

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Parsera Traffic-Quellen

Parsera Alternativen

Parsera — Eine leichtgewichtige Python-Bibliothek zum Webscraping mit großen Sprachmodellen.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) ist ein Framework zur Verbesserung der Inferenzleistung großer Sprachmodelle.

iText2KG — Inkrementelle Erstellung von Wissensgraphen mithilfe großer Sprachmodelle

Argo — Erstellen Sie ganz einfach Ihr eigenes großes Sprachmodell – exklusives Wissen, komplett lokal.

Cliprun — Verwandeln Sie jede Webseite in eine Python-Programmierumgebung und führen Sie Code ohne Konfiguration aus.

smallpond — Ein leichtgewichtiges Datenverarbeitungsframework, basierend auf DuckDB und 3FS

Level-Navi Agent-Suche — Level-Navi Agent ist ein sofort einsetzbares Framework, das große Sprachmodelle zur tiefgehenden Abfrageanalyse und präzisen Suche nutzt.

Probly — Eine KI-gestützte Desktop-Client-Anwendung, die die Funktionen einer Tabellenkalkulation mit den Möglichkeiten der Python-Datenanalyse kombiniert.

M2RAG — Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

Coding-Tutor — Erkundung des Potenzials großer Sprachmodelle als Programmierhilfe und Einführung des Trace-and-Verify-Workflows.

Crawl4LLM — Ein effizientes Web-Crawling-Tool für das Pre-Training von LLMs, das sich auf das effiziente Sammeln hochwertiger Webdaten konzentriert.

MoBA — MoBA ist ein hybrider Block-Aufmerksamkeitsmechanismus für lange Textkontexte, der die Effizienz von großen Sprachmodellen verbessern soll.

KET-RAG — KET-RAG ist ein wissensgraphbasiertes, retrieval-augmentiertes Generierungsframework für effizientes Dokumenten-Indexing und Antwortgenerierung.

OmniParser-v2.0 — OmniParser ist ein universelles Tool zur Bildschirmanalyse, das UI-Screenshots in ein strukturiertes Format umwandelt und so die Leistung von auf LLMs basierenden UI-Agenten verbessert.

LangGraph Multi-Agent Supervisor — Eine Python-Bibliothek zur Erstellung hierarchischer Multi-Agenten-Systeme basierend auf LangGraph.

OpenDeepResearcher — Ein KI-basiertes Deep-Research-Tool, das kontinuierlich nach Informationen sucht, bis die Benutzeranfrage erfüllt ist.

Dria-Agent-α — Dria-Agent-α ist ein interaktives Framework für große Sprachmodelle (LLMs) basierend auf Python.

Sonus-1 — Sonus-1: Das neue Zeitalter der großen Sprachmodelle (LLMs)

RAG über Excel-Tabellen — Mit LlamaIndex und IBMs Docling implementierte RAG-Technologie.

FlagAI — Ein Open-Source-Projekt für Algorithmen, Modelle und Optimierungstools für große Sprachmodelle (LLMs) – alles aus einer Hand.

FlagEval — Modellbewertungsplattform

ExploreToM — Framework zur groß angelegten Generierung vielfältiger und herausfordernder Daten zur Theorie des Geistes

Radio LLM — Plattform zur Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) mit Meshtastic-Netzwerken.

Ollama-OCR — Ein leistungsstarkes OCR-Tool (Optical Character Recognition)

CosyVoice 2 — Skalierbare Streaming-Sprachsynthesetechnologie in Kombination mit großen Sprachmodellen.

MLPerf Client — Benchmark für die KI-Leistung von PCs

Sandbox Fusion — Multifunktionale Code-Sandbox für große Sprachmodelle.

AI-Datenanalyse-Multiagent — KI-gestütztes Multi-Agenten-System zur Datenanalyse

Star-Attention — Effiziente Inferenztechnik für große Sprachmodelle mit langen Sequenzen