docs: update README for all languages with the new updates
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@@ -87,8 +87,8 @@ Scrapling不仅仅是另一个网页抓取库。它是第一个**自适应**抓
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### 支持会话的高级网站获取
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- **HTTP请求**:使用`Fetcher`类进行快速和隐秘的HTTP请求。可以模拟浏览器的TLS指纹、标头并使用HTTP3。
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- **动态加载**:通过`DynamicFetcher`类使用完整的浏览器自动化获取动态网站,支持Playwright的Chromium、真实Chrome和自定义隐秘模式。
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- **反机器人绕过**:使用`StealthyFetcher`的高级隐秘功能,使用修改版Firefox和指纹伪装。可以轻松自动绕过所有类型的Cloudflare的Turnstile和Interstitial。
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- **动态加载**:通过`DynamicFetcher`类使用完整的浏览器自动化获取动态网站,支持Playwright的Chromium和Google Chrome。
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- **反机器人绕过**:使用`StealthyFetcher`的高级隐秘功能和指纹伪装。可以轻松自动绕过所有类型的Cloudflare的Turnstile/Interstitial。
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- **会话管理**:使用`FetcherSession`、`StealthySession`和`DynamicSession`类持久化会话支持,用于跨请求的cookie和状态管理。
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- **异步支持**:所有获取器和专用异步会话类的完整异步支持。
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@@ -96,7 +96,7 @@ Scrapling不仅仅是另一个网页抓取库。它是第一个**自适应**抓
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- 🔄 **智能元素跟踪**:使用智能相似性算法在网站更改后重新定位元素。
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- 🎯 **智能灵活选择**:CSS选择器、XPath选择器、基于过滤器的搜索、文本搜索、正则表达式搜索等。
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- 🔍 **查找相似元素**:自动定位与找到的元素相似的元素。
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- 🤖 **与AI一起使用的MCP服务器**:内置MCP服务器用于AI辅助网页抓取和数据提取。MCP服务器具有自定义的强大功能,利用Scrapling在将内容传递给AI(Claude/Cursor等)之前提取目标内容,从而加快操作并通过最小化令牌使用来降低成本。([演示视频](https://www.youtube.com/watch?v=qyFk3ZNwOxE))
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- 🤖 **与AI一起使用的MCP服务器**:内置MCP服务器用于AI辅助网页抓取和数据提取。MCP服务器具有强大的自定义功能,利用Scrapling在将内容传递给AI(Claude/Cursor等)之前提取目标内容,从而加快操作并通过最小化令牌使用来降低成本。([演示视频](https://www.youtube.com/watch?v=qyFk3ZNwOxE))
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### 高性能和经过实战测试的架构
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- 🚀 **闪电般快速**:优化性能超越大多数Python抓取库。
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@@ -230,7 +230,7 @@ scrapling extract stealthy-fetch 'https://nopecha.com/demo/cloudflare' captchas.
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## 性能基准
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Scrapling不仅功能强大——它还速度极快,自0.3版本以来的更新在所有操作中都提供了卓越的性能改进。
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Scrapling不仅功能强大——它还速度极快,自0.3版本以来的更新在所有操作中都提供了卓越的性能改进。以下基准测试将Scrapling的解析器与其他流行库进行了比较。
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### 文本提取速度测试(5000个嵌套元素)
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@@ -270,14 +270,14 @@ pip install scrapling
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### 可选依赖项
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1. 如果您要使用以下任何额外功能、获取器或它们的类,那么您需要安装获取器的依赖项,然后使用以下命令安装它们的浏览器依赖项
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1. 如果您要使用以下任何额外功能、获取器或它们的类,您将需要安装获取器的依赖项和它们的浏览器依赖项,如下所示:
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```bash
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pip install "scrapling[fetchers]"
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scrapling install
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```
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这会下载所有浏览器及其系统依赖项和指纹操作依赖项。
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这会下载所有浏览器,以及它们的系统依赖项和指纹操作依赖项。
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2. 额外功能:
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- 安装MCP服务器功能:
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@@ -303,7 +303,7 @@ docker pull pyd4vinci/scrapling
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```bash
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docker pull ghcr.io/d4vinci/scrapling:latest
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```
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此镜像通过仓库主分支上的GitHub actions自动构建和推送。
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此镜像使用GitHub Actions和仓库主分支自动构建和推送。
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## 贡献
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