Scrapeless का उपयोग करके Google Jobs को स्क्रैप करें और आसानी से जॉब लिस्ट बनाएँ

शीघ्र सही नौकरी डेटा खोजना एक चुनौती हो सकता है, लेकिन सही उपकरणों से, यह सहज हो जाता है। Google नौकरियों से नौकरी लिस्टिंग को स्क्रैप करने से व्यवसायों, नौकरी बोर्डों और डेवलपर्स को सटीक, अद्यतित नौकरी की जानकारी इकट्ठा करने में मदद मिल सकती है। प्रक्रिया को स्वचालित करके, आप आसानी से व्यापक नौकरी सूचियाँ संकलित कर सकते हैं, स्थान या नौकरी के प्रकार के अनुसार फ़िल्टर कर सकते हैं, और इस डेटा को अपने प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत कर सकते हैं। इस लेख में, हम आपको दिखाएंगे कि Google नौकरियों को कुशलतापूर्वक कैसे स्क्रैप करें और नौकरी सूचियाँ बनाएँ जो प्रासंगिक और सटीक दोनों हों।

Google नौकरियाँ क्या हैं?

Google नौकरियाँ Google द्वारा प्रदान किया गया एक विशेष नौकरी खोज इंजन है जो विभिन्न स्रोतों से नौकरी लिस्टिंग को एकत्रित करता है, जिसमें नौकरी बोर्ड, कंपनी वेबसाइट और स्टाफिंग एजेंसियाँ शामिल हैं। 2017 में लॉन्च किया गया, Google नौकरियों का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं के लिए विभिन्न उद्योगों और स्थानों में नौकरी के अवसरों की खोज करने के लिए एक वन-स्टॉप प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करके नौकरी खोज प्रक्रिया को सरल बनाना है।

Google नौकरियों को स्क्रैप क्यों करें?

Google नौकरियों को स्क्रैप करने से व्यवसायों, नौकरी चाहने वालों और नौकरी बोर्डों के लिए कई फायदे मिलते हैं। यहाँ कुछ प्रमुख कारण दिए गए हैं कि आपको Google नौकरी डेटा को स्क्रैप करने पर विचार क्यों करना चाहिए:

1. व्यापक नौकरी लिस्टिंग

Google नौकरियाँ कई विश्वसनीय स्रोतों से नौकरी लिस्टिंग को एकत्रित करती हैं, जिससे यह नौकरी डेटा के लिए एक वन-स्टॉप शॉप बन जाता है।

2. अनुकूलन योग्य खोज

आप स्थान, नौकरी का शीर्षक और वेतन सीमा जैसे विशिष्ट मानदंडों के आधार पर नौकरी के परिणामों को फ़िल्टर कर सकते हैं, जो आपको अपने दर्शकों के लिए अनुकूलित परिणाम देता है।

3. समय की बचत करने वाला स्वचालन

Google नौकरियों के स्क्रैपिंग को स्वचालित करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपकी वेबसाइट या ऐप में हमेशा अद्यतित नौकरी लिस्टिंग हो, जिससे मैन्युअल अपडेट की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

4. प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त

यदि आप नौकरी बोर्ड या भर्ती वेबसाइट चला रहे हैं, तो Google नौकरी डेटा तक पहुँच होने से व्यापक नौकरी लिस्टिंग प्रदान करके प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त मिल सकती है जो नौकरी चाहने वालों को आकर्षित करती है।

पायथन का उपयोग करके आसानी से नौकरी सूची बनाने के लिए Google नौकरियों को स्क्रैप करें

सही नौकरी ढूँढना एक कठिन काम हो सकता है, लेकिन Scrapeless के साथ, आप Google नौकरियों से जल्दी और कुशलतापूर्वक नौकरी पोस्टिंग एकत्र कर सकते हैं और उन्हें अपने स्वयं के उपकरणों में एकीकृत कर सकते हैं। इस लेख में, हम आपको Google नौकरी डेटा को स्क्रैप करने और अपनी स्वयं की नौकरी लिस्टिंग बनाने के लिए Scrapeless API का उपयोग करने के तरीके के बारे में बताएँगे।

Scrapeless एक शक्तिशाली और उपयोग में आसान वेब स्क्रैपिंग टूल है जो आपको अपने दम पर स्क्रैपिंग की जटिलताओं को संभालने के बिना, Google नौकरियों सहित विभिन्न स्रोतों से संरचित डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है।-

Scrapeless के लाभ

• सटीक और व्यापक डेटा: नौकरी के शीर्षक, कंपनी का नाम, कार्य स्थान, वेतन सीमा, नौकरी विवरण आदि जैसी प्रमुख सामग्री को कवर करते हुए, सटीक नौकरी की जानकारी प्रदान करता है।

• मल्टी-पैरामीटर अनुकूलन का समर्थन करता है: डेवलपर्स को नौकरी के प्रकार (पूर्णकालिक, अंशकालिक, आदि), अनुभव की आवश्यकताओं, उद्योग क्षेत्र आदि जैसे 10 से अधिक अनुकूलित पैरामीटर का उपयोग करने की अनुमति देता है, ताकि लक्षित नौकरी डेटा को सटीक रूप से फ़िल्टर किया जा सके।

• मल्टी-क्षेत्र कवरेज: वैश्विक व्यावसायिक विस्तार की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विभिन्न देशों और क्षेत्रों में Google नौकरी खोज परिणामों को कैप्चर कर सकता है।

• प्रारूप विनिर्देश: मानकीकृत JSON प्रारूप में आउटपुट डेटा, जो डेवलपर्स के लिए विभिन्न सिस्टम और प्रोग्राम में एकीकृत और संसाधित करने के लिए सुविधाजनक है।

• एकीकृत करने में आसान: एक सरल API इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जो डेवलपर्स के लिए सामान्य प्रोग्रामिंग भाषाओं (जैसे पायथन, जावा, आदि) का उपयोग करके कॉल करना और एकीकृत करना सुविधाजनक है।

• रियल-टाइम अपडेट: सुनिश्चित करें कि प्राप्त नौकरी डेटा रीयल-टाइम है और समय पर ढंग से नवीनतम भर्ती जानकारी को दर्शाता है।

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चरण 1: Google नौकरी डेटा क्रॉलिंग वातावरण बनाएँ

सबसे पहले, हमें एक डेटा क्रॉलिंग वातावरण बनाने और निम्नलिखित उपकरण तैयार करने की आवश्यकता है:

1. पायथन: यह पायथन चलाने के लिए कोर सॉफ़्टवेयर है। आप आधिकारिक वेबसाइट लिंक से हमें आवश्यक संस्करण डाउनलोड कर सकते हैं, जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है, लेकिन नवीनतम संस्करण डाउनलोड न करने की अनुशंसा की जाती है। आप नवीनतम संस्करण से पहले 1-2 संस्करण डाउनलोड कर सकते हैं।

2. पायथन IDE: पायथन का समर्थन करने वाला कोई भी IDE काम करेगा, लेकिन हम PyCharm की अनुशंसा करते हैं, जो विशेष रूप से पायथन के लिए डिज़ाइन किया गया एक IDE विकास उपकरण सॉफ़्टवेयर है। PyCharm संस्करण के संबंध में, हम मुफ़्त PyCharm कम्युनिटी संस्करण की अनुशंसा करते हैं।

3. पिप: आप अपने प्रोग्राम को एक ही कमांड से चलाने के लिए आवश्यक लाइब्रेरी को स्थापित करने के लिए पायथन पैकेज इंडेक्स का उपयोग कर सकते हैं।

नोट: यदि आप विंडोज़ उपयोगकर्ता हैं, तो स्थापना विज़ार्ड में "Add python.exe to PATH" विकल्प को चेक करना न भूलें। यह विंडोज़ को टर्मिनल में पायथन और कमांड का उपयोग करने की अनुमति देगा। चूँकि पायथन 3.4 या बाद के संस्करण में यह डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल है, इसलिए आपको इसे मैन्युअल रूप से स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है।

उपरोक्त चरणों के माध्यम से, Google नौकरी डेटा क्रॉल करने का वातावरण स्थापित हो गया है। इसके बाद, आप डाउनलोड किए गए PyCharm को Scraperless के साथ मिलाकर Google नौकरी डेटा क्रॉल कर सकते हैं।

चरण 2: Google नौकरी डेटा को स्क्रैप करने के लिए PyCharm और Scrapeless का उपयोग करें

1. PyCharm लॉन्च करें और मेनू बार से File>New Project… चुनें।

2. फिर, पॉप अप होने वाली विंडो में, बाएँ मेनू से Pure Python चुनें और अपनी प्रोजेक्ट को इस प्रकार सेट करें:

नोट: नीचे दिए गए लाल बॉक्स में, पहले चरण में वातावरण कॉन्फ़िगरेशन के दौरान डाउनलोड किए गए पायथन इंस्टॉलेशन पथ का चयन करें

3. आप python-scraper नामक एक प्रोजेक्ट बना सकते हैं, "फ़ोल्डर में "Create main.py welcome script option" को चेक करें और "Create" बटन पर क्लिक करें। PyCharm के कुछ समय के लिए प्रोजेक्ट सेट करने के बाद, आपको निम्नलिखित देखना चाहिए:

4. फिर, एक नई पायथन फ़ाइल बनाने के लिए राइट-क्लिक करें।

5. यह सत्यापित करने के लिए कि सब कुछ सही ढंग से काम कर रहा है, स्क्रीन के नीचे टर्मिनल टैब खोलें और टाइप करें: python main.py। इस कमांड को लॉन्च करने के बाद आपको मिलना चाहिए: Hi, PyCharm.

चरण 3: Scrapeless API कुंजी प्राप्त करें

अब आप Scrapeless कोड को सीधे PyCharm में कॉपी और रन कर सकते हैं, ताकि आपको Google नौकरी का JSON प्रारूप डेटा मिल सके। हालाँकि, आपको पहले Scrapeless API कुंजी प्राप्त करने की आवश्यकता है। चरण इस प्रकार हैं:

• यदि आपके पास अभी तक खाता नहीं है, तो कृपया Scrapeless के लिए साइन अप करें। साइन अप करने के बाद, अपने डैशबोर्ड में लॉग इन करें।
• अपने Scrapeless डैशबोर्ड में, API कुंजी प्रबंधन पर जाएँ और API कुंजी बनाएँ पर क्लिक करें। आपको अपनी API कुंजी मिल जाएगी। बस अपना माउस उस पर रखें और उसे कॉपी करने के लिए क्लिक करें। Scrapeless API को कॉल करते समय इस कुंजी का उपयोग आपके अनुरोध को प्रमाणित करने के लिए किया जाएगा।

चरण 4: Scrapeless API पैरामीटर को समझें

Scrapeless API विभिन्न पैरामीटर प्रदान करता है जिनका उपयोग आप उस डेटा को फ़िल्टर और परिष्कृत करने के लिए कर सकते हैं जिसे आप पुनः प्राप्त करना चाहते हैं। Google नौकरी की जानकारी को स्क्रैप करने के लिए मुख्य API पैरामीटर यहां दिए गए हैं:

चरण 5: अपने स्क्रैपिंग टूल में Scrapeless API को कैसे एकीकृत करें

एक बार आपके पास API कुंजी हो जाने के बाद, आप अपने स्वयं के स्क्रैपिंग टूल में Scrapeless API को एकीकृत करना शुरू कर सकते हैं। यहाँ बताया गया है कि पायथन और अनुरोधों का उपयोग करके Scrapeless API को कैसे कॉल करें और डेटा पुनः प्राप्त करें।

Scrapeless API का उपयोग करके Google नौकरी की जानकारी क्रॉल करने के लिए नमूना कोड:

import json
import requests

class Payload:
    def __init__(self, actor, input_data):
        self.actor = actor
        self.input = input_data

def send_request():
    host = "api.scrapeless.com"
    url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
    token = "your_token"

    headers = {
        "x-api-token": token
    }

    input_data = {
        "engine": "google_jobs",
        "q": "barista new york",
    }

    payload = Payload("scraper.google.jobs", input_data)

    json_payload = json.dumps(payload.__dict__)

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)

    if response.status_code != 200:
        print("Error:", response.status_code, response.text)
        return

    print("body", response.text)


if __name__ == "__main__":
    send_request()

चरण 6: परिणाम डेटा का विश्लेषण करें

Scrapeless API का परिणाम डेटा JSON प्रारूप में विस्तृत जानकारी शामिल करेगा। परिणाम डेटा का एक आंशिक उदाहरण निम्नलिखित है। विशिष्ट जानकारी API दस्तावेज़ में देखी जा सकती है।

{
    "filters": [
        {
            "name": "Salary",
            "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=Barista+new+york+salary&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRh8EK4tyFmWRymX9upubXBbjB9KOIUC88GpIatv-n-DLX9TtKJXNMMIdYO2nQxb4xNzjttr0Uu43Lm-GmXHPL687fgvBmKH8qj2H7a2iTdJo0v3e37tUrY02SF9SsGMZ3e6PQT6rfudnU2eFoPJICzOXs6zcIod6Pfwk5wDtpqw_NEY9J&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQxKsJegQIDRAB&ictx=0",
            "parameters": {
                "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRh8EK4tyFmWRymX9upubXBbjB9KOIUC88GpIatv-n-DLX9TtKJXNMMIdYO2nQxb4xNzjttr0Uu43Lm-GmXHPL687fgvBmKH8qj2H7a2iTdJo0v3e37tUrY02SF9SsGMZ3e6PQT6rfudnU2eFoPJICzOXs6zcIod6Pfwk5wDtpqw_NEY9J",
                "q": "Barista new york salary"
            }
        },
        {
            "name": "Remote",
            "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista%2Bnew%2Byork+remote&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RR9uegVYgQNm0A_FIwPHdCgp6BeV4cyixUjw1hgRDJQE5JaCKrpdXj8qAqGf0tBZYFos3UXw0dnkvxmLPGYpQ1yE9796a05FNrMXiTref7_yMgP5WfYbP3wPdvk9Hpbv8q3y-R1UTsn-dAlNF5N6OicWqVsFU&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQxKsJegQICxAB&ictx=0",
            "parameters": {
                "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RR9uegVYgQNm0A_FIwPHdCgp6BeV4cyixUjw1hgRDJQE5JaCKrpdXj8qAqGf0tBZYFos3UXw0dnkvxmLPGYpQ1yE9796a05FNrMXiTref7_yMgP5WfYbP3wPdvk9Hpbv8q3y-R1UTsn-dAlNF5N6OicWqVsFU",
                "q": "barista+new+york remote"
            }
        },
        {
            "name": "Date posted",
            "options": [
                {
                    "name": "Yesterday",
                    "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista+new+york since yesterday&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRnjGLk826jw_-m_gI8QkMG3DU62Ft1lBDpjQtJxI9n5nlvphZ_FhozuiZa-pL3OlfNFOvId9p73T3jFBmYJw05hbE-N1E2J12Se4S2XNj_H36-FruHX4cIe_j8ucbIbgQDsccD5Ht0tt1_fw91zMseXuY-BwyvhnOJiTzcgUbCOHZIRrKI_unZuhz8K9n1iIpXWV3AWpk95QNoL9B0qFURXiTlhykG63NrQz80D-aaM61vCTXQbTneARk4u1P870m6qmrYlxzFIesLLxnrvkOGKouA-AdW2wQ-2NEBupAK1JbQkL9sm7bwG6gYn0jjt-9oEOUaw&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQkbEKegQIDhAC",
                    "parameters": {
                        "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRnjGLk826jw_-m_gI8QkMG3DU62Ft1lBDpjQtJxI9n5nlvphZ_FhozuiZa-pL3OlfNFOvId9p73T3jFBmYJw05hbE-N1E2J12Se4S2XNj_H36-FruHX4cIe_j8ucbIbgQDsccD5Ht0tt1_fw91zMseXuY-BwyvhnOJiTzcgUbCOHZIRrKI_unZuhz8K9n1iIpXWV3AWpk95QNoL9B0qFURXiTlhykG63NrQz80D-aaM61vCTXQbTneARk4u1P870m6qmrYlxzFIesLLxnrvkOGKouA-AdW2wQ-2NEBupAK1JbQkL9sm7bwG6gYn0jjt-9oEOUaw",
                        "q": "barista new york since yesterday"
                    }
                },
                {
                    "name": "Last 3 days",
                    "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista+new+york in the last 3 days&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRd1B6K-OJf2BQH1wRTP-WvlEGmt8-DwYPt192b7rPO2QTcWR6ib4kDRMCnL5tVQO8zO8RIE3h2OD731flcyiUpJA7ZkSb5ZOOKftaPnoXuSflVkzggT4i1-LmAD9fzly5xZp6y4SnVxMgTtvd2-WpYQVk-HlJi9DiLqRclx-08Fctyj76ilhCrPNTcmeYWmuT3xuop_zwqsM1_UfNSL0c8bLdkX1nPpadMD-n5uhcQ4y6Rbc4e50nyyw5-sVgk4XWD1razm6vSiNlcXlYeWYJ3osuWXRrHChhUVY3tXnTCv8I1_94wzPzrFNfwp_-qsGrzzJMWg&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQkbEKegQIDhAD",
                    "parameters": {
                        "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRd1B6K-OJf2BQH1wRTP-WvlEGmt8-DwYPt192b7rPO2QTcWR6ib4kDRMCnL5tVQO8zO8RIE3h2OD731flcyiUpJA7ZkSb5ZOOKftaPnoXuSflVkzggT4i1-LmAD9fzly5xZp6y4SnVxMgTtvd2-WpYQVk-HlJi9DiLqRclx-08Fctyj76ilhCrPNTcmeYWmuT3xuop_zwqsM1_UfNSL0c8bLdkX1nPpadMD-n5uhcQ4y6Rbc4e50nyyw5-sVgk4XWD1razm6vSiNlcXlYeWYJ3osuWXRrHChhUVY3tXnTCv8I1_94wzPzrFNfwp_-qsGrzzJMWg",
                        "q": "barista new york in the last 3 days"
                    }
                },
                {
                    "name": "Last week",
                    "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista+new+york in the last 

परिणामों में मुख्य फ़ील्ड:

• title:नौकरी का शीर्षक।
• company:नौकरी की पेशकश करने वाली कंपनी
• link:नौकरी पोस्टिंग का लिंक
• location:नौकरी का स्थान
• date_posted:नौकरी पोस्ट की गई तारीख

अब आप इस डेटा का उपयोग नौकरी बोर्ड बनाने, सूचनाएँ भेजने या अपनी मौजूदा वेबसाइट या एप्लिकेशन में नौकरी डेटा को एकीकृत करने के लिए कर सकते हैं।

क्या आप नौकरी लिस्टिंग एकत्र करने का एक आसान तरीका ढूँढ रहे हैं?
आज ही Scrapeless का Google नौकरी API का उपयोग करना शुरू करें! आसानी से सटीक, रीयल-टाइम नौकरी डेटा प्राप्त करें और अपनी नौकरी खोज प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करें। इसे अभी आज़माएँ और अंतर देखें!

भर्ती और नौकरी बाजार विश्लेषण के लिए अन्य लोकप्रिय डेटा स्रोतों का अन्वेषण करें

Google नौकरियों के अलावा, कई अन्य प्लेटफ़ॉर्म भी मूल्यवान भर्ती डेटा और उद्योग के रुझान प्रदान करते हैं, जो अधिक व्यापक भर्ती डेटा विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं। उदाहरण के लिए, क्रंचबेस, इंडीड और लिंक्डइन सभी भर्ती और प्रतिभा बाजार विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण डेटा स्रोत हैं।

• क्रंचबेस स्टार्टअप, कॉर्पोरेट वित्तपोषण, उद्योग के रुझान आदि के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करता है, जो कंपनी की भर्ती की आवश्यकताओं और बाजार के रुझानों का अध्ययन करने के लिए बहुत मददगार है।
• इंडीड दुनिया के सबसे बड़े भर्ती प्लेटफ़ॉर्म में से एक है, जिसमें समृद्ध नौकरी की जानकारी, वेतन डेटा और उद्योग के रुझान हैं, जो नौकरी विश्लेषण, वेतन पूर्वानुमान और प्रतिभा बाजार अनुसंधान के लिए उपयुक्त है।
• लिंक्डइन वैश्विक व्यावसायिक सामाजिक नेटवर्क और भर्ती डेटा प्रदान करता है, जो प्रतिभा प्रवाह, कौशल आवश्यकताओं और नौकरी विकास के रुझानों का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है।

यदि आपका व्यवसाय Google नौकरी क्रॉलिंग तक सीमित नहीं है, तो आप अपने भर्ती विश्लेषण और बाजार अनुसंधान को और अधिक समृद्ध करने के लिए इन प्लेटफ़ॉर्म से भर्ती डेटा प्राप्त करने के लिए Scrapeless जैसे उपकरणों का उपयोग करने पर भी विचार कर सकते हैं।

यदि आपको समान क्रॉलिंग की आवश्यकता है, या आप क्रंचबेस, इंडीड, लिंक्डइन और अन्य प्लेटफ़ॉर्म से डेटा क्रॉल करने के लिए Scrapeless उपकरणों का उपयोग कैसे करें, यह जानना चाहते हैं, तो कृपया हमसे संपर्क करें। हम डेटा क्रॉलिंग और विश्लेषण को कुशलतापूर्वक पूरा करने में आपकी मदद करने के लिए अनुकूलित समाधान प्रदान करेंगे।

Scrapeless डीप SerpApi: आपका शक्तिशाली Google SERP API टूल

डीप SerpApi एक विशेष खोज इंजन API है जिसे विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLM) और AI एजेंटों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह रीयल-टाइम, सटीक और निष्पक्ष जानकारी प्रदान करता है, जिससे AI अनुप्रयोग Google और उससे आगे के डेटा को कुशलतापूर्वक पुनः प्राप्त और संसाधित कर सकते हैं।

✅ व्यापक डेटा कवरेज इंटरफ़ेस: 20+ Google SERP परिदृश्यों और मुख्यधारा के खोज इंजनों को कवर करता है।

✅ किफायती: डीप SerpApi 0.10 डॉलर प्रति हज़ार क्वेरी से मूल्य निर्धारण प्रदान करता है, जिसमें 1-2 सेकंड का प्रतिक्रिया समय होता है, जिससे डेवलपर्स और उद्यम कुशलतापूर्वक और कम लागत पर डेटा प्राप्त कर सकते हैं।

✅ उन्नत डेटा एकीकरण क्षमताएँ: सभी उपलब्ध ऑनलाइन चैनलों और खोज इंजनों से जानकारी को एकीकृत कर सकता है।

✅ पिछले 24 घंटों के भीतर ताज़ा किए गए डेटा के साथ रीयल-टाइम अपडेट प्राप्त करें।

हमारे भविष्य के रोडमैप के हिस्से के रूप में, हम AI-संचालित समाधानों में गतिशील वेब जानकारी के एकीकरण को सरल करके AI डेवलपर्स की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पूरी तरह से प्रतिबद्ध हैं। लक्ष्य एक ALL-in-One API प्रदान करना है जो एक ही कॉल के साथ सहज खोज और डेटा निष्कर्षण की अनुमति देता है।

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डेवलपर समर्थन कार्यक्रम: अपने AI उपकरणों, अनुप्रयोगों या प्रोजेक्टों में Scrapeless डीप SerpApi को एकीकृत करें। [हम पहले से ही Dify का समर्थन करते हैं, और जल्द ही Langchain, Langflow, FlowiseAI और अन्य फ्रेमवर्क का समर्थन करेंगे]। फिर अपने परिणाम GitHub या सो