मुख्य बिंदु

• परप्लेक्सिटी एआई जटिल और गतिशील वेबसाइटों से डेटा निष्कर्षण को अधिक मजबूत और अनुकूलन योग्य बनाने के लिए एक एआई-आधारित पार्सिंग इंजन प्रदान करके वेब स्क्रैपिंग में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
• पायथन वेब स्क्रैपिंग पुस्तकालयों के साथ परप्लेक्सिटी एआई का एकीकरण डेवलपर्स को चयनकर्ता पहचान को स्वचालित करने और स्वाभाविक भाषा संकेतों का उपयोग करके संरचित डेटा निकालने में सक्षम बनाता है, जिससे मैनुअल रखरखाव कम होता है।
• यह गाइड पायथन वेब स्क्रैपिंग में परप्लेक्सिटी एआई का लाभ उठाने के लिए 10 विस्तृत समाधान का खाका प्रस्तुत करती है, जिसमें बुनियादी एचटीएमएल निष्कर्षण से लेकर गतिशील सामग्री के प्रबंधन, एंटी-स्क्रैपिंग उपायों को बायपास करने और संचालन का स्केलिंग शामिल है।
• परप्लेक्सिटी एआई, ओक्सीलैब या ब्राइटडेटा जैसे मजबूत प्रॉक्सी समाधानों के साथ मिलकर सामान्य वेब स्क्रैपिंग चुनौतियों को पार कर सकता है, जैसे कि वेबसाइट की संरचना में बार-बार परिवर्तन और एंटी-बॉट पहचान।
• स्क्रेपलेस डेटा अधिग्रहण के लिए विश्वसनीय बुनियादी ढांचा और उपकरण प्रदान करके वेब स्क्रैपिंग कार्यप्रवाह को और अधिक सुव्यवस्थित कर सकता है, परप्लेक्सिटी एआई की पार्सिंग क्षमताओं को एक समग्र समाधान के लिए पूरक बनाता है।

परिचय

वेब स्क्रैपिंग, वेबसाइटों से डेटा का स्वचालित निष्कर्षण, व्यवसायों और शोधकर्ताओं के लिए एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। यह बाजार विश्लेषण, प्रतिस्पर्धात्मक खुफिया, सामग्री समेकन और बहुत कुछ के लिए ईंधन प्रदान करता है। हालाँकि, वेब के परिदृश्य में निरंतर विकास हो रहा है, जिससे पारंपरिक स्क्रैपिंग विधियों के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ उत्पन्न हो रही हैं। वेबसाइटें अक्सर अपनी संरचनाएँ बदलती हैं, जटिल एंटी-बॉट उपायों को लागू करती हैं और गतिशील सामग्री प्रदान करती हैं, जिससे मजबूत और विश्वसनीय स्क्रैपर्स को बनाए रखना मुश्किल हो जाता है। यहीं पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एकीकरण, विशेष रूप से परप्लेक्सिटी एआई जैसे उपकरणों के माध्यम से, एक क्रांतिकारी दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। परप्लेक्सिटी एआई, जिसकी उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सूचना पुनर्प्राप्ति क्षमताओं के लिए जाना जाता है, पायथन में वेब स्क्रैपिंग के लिए हमारे दृष्टिकोण को बदल सकता है। यह गाइड बताएगी कि परप्लेक्सिटी एआई का लाभ कैसे उठाया जा सकता है ताकि अधिक स्मार्ट, मजबूत और कुशल वेब स्क्रैपर्स का निर्माण किया जा सके। हम इसकी कोर कार्यक्षमताओं का पता लगाएंगे, पायथन कोड उदाहरणों के साथ 10 विस्तृत समाधान प्रदान करेंगे, और चर्चा करेंगे कि यह पारंपरिक स्क्रैपिंग तकनीकों की अंतर्निहित नाजुकता को कैसे संबोधित करता है, अंततः डेटा निष्कर्षण को अधिक सुलभ और शक्तिशाली बनाता है।

वेब स्क्रैपिंग में परप्लेक्सिटी एआई को समझना

परप्लेक्सिटी एआई एक उन्नत एआई-संचालित खोज इंजन है जो बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाकर उपयोगकर्ता प्रश्नों के लिए प्रत्यक्ष, उद्धृत उत्तर प्रदान करता है। इसकी मुख्य ताकत इसकी प्राकृतिक भाषा को समझने, वास्तविक समय में वेब से प्रासंगिक जानकारी पुनः प्राप्त करने और इसे सुसंगत उत्तरों में संश्लेषित करने की क्षमता में निहित है। यह क्षमता इसे न केवल सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए, बल्कि वेब स्क्रैपिंग जैसे जटिल कार्यों को बढ़ाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती है।

वेब स्क्रैपिंग के लिए परप्लेक्सिटी एआई क्यों?

पारंपरिक वेब स्क्रैपिंग अक्सर एचटीएमएल से डेटा को स्थानांतरित करने और निकालने के लिए विस्तृत सीएसएस चयनकर्ताओं या एक्सपाथ अभिव्यक्तियों पर निर्भर करता है। यह दृष्टिकोण स्वाभाविक रूप से नाजुक है; वेबसाइट की संरचना में छोटे बदलाव भी एक स्क्रैपर को तोड़ सकते हैं, जिसके लिए निरंतर रखरखाव और डिबगिंग की आवश्यकता होती है। परप्लेक्सिटी एआई एक बुद्धिमान, एआई-संचालित पार्सिंग परत पेश करके एक आकर्षक विकल्प प्रदान करता है। यह एक एआई-संचालित एचटीएमएल पार्सिंग इंजन के रूप में कार्य करता है, जो सामग्री के वैधानिक अर्थ को समझने में सक्षम है न कि केवल इसकी संरचनात्मक स्थिति।

• वेबसाइट परिवर्तनों के प्रति कड़ी मेहनत: परप्लेक्सिटी एआई गतिशील वेब पृष्ठों के लिए अनुकूलित है जहाँ लेआउट और डेटा तत्व बार-बार बदलते हैं। निश्चित चयनकर्ताओं के बजाय, आप प्राकृतिक भाषा में आवश्यक डेटा का वर्णन कर सकते हैं, और परप्लेक्सिटी एआई इसे पहचान सकता है, भले ही पृष्ठ का अंतर्निहित एचटीएमएल ढांचा बदल जाए।
• सरल डेटा निष्कर्षण: यह असंरचित एचटीएमएल सामग्री से डेटा निष्कर्षण की प्रक्रिया को एक सरल संकेत में कम करता है। इससे मैनुअल डेटा पार्सिंग और जटिल नियमित अभिव्यक्तियों की आवश्यकता समाप्त होती है, जिससे स्क्रैपिंग प्रक्रिया काफी आसान और तेज हो जाती है।
• उन्नत वेब क्रॉलिंग परिदृश्यों: परप्लेक्सिटी एआई उन्नत वेब क्रॉलिंग परिदृश्यों के लिए बनाया गया है, जो वेब पृष्ठों की खोज और अन्वेषण में सक्षम है। यह स्क्रैपिंग प्रक्रिया का मार्गदर्शन कर सकता है, विशेष रूप से बड़े और जटिल वेबसाइटों के लिए, AI-संचालित खोजों का प्रदर्शन करके प्रासंगिक पृष्ठों या अनुभागों की पहचान करने में।
• रखरखाव कम किया गया: चयनकर्ता पहचान को स्वचालित करके और संरचनात्मक परिवर्तनों के लिए अनुकूलन करते हुए, परप्लेक्सिटी एआई पारंपरिक वेब स्क्रैपर्स से संबंधित रखरखाव ओवरहेड को काफी कम करता है। इससे डेवलपर्स को निरंतर स्क्रैपर मरम्मत के बजाय उच्च-स्तरीय डेटा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

परप्लेक्सिटी एआई पारंपरिक स्क्रैपिंग को कैसे बढ़ाता है

परप्लेक्सिटी एआई एचटीएमएल सामग्री को प्राप्त करने की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है, लेकिन यह उस बात को क्रांतिकारी बनाता है जो एचटीएमएल प्राप्त करने के बाद होती है। यह कच्चे वेब सामग्री और संरचित डेटा के बीच पुल के रूप में कार्य करता है। यहां बताया गया है कि यह पारंपरिक स्क्रैपिंग कार्यप्रवाह को कैसे बढ़ाता है:

1. बुद्धिमान सामग्री व्याख्या: कठोर नियमों पर निर्भर रहने के बजाय, Perplexity AI अपने प्राकृतिक भाषा की समझ का उपयोग करके एक वेबपेज की सामग्री की व्याख्या करता है। आप इसे विशिष्ट सूचनाओं (जैसे, "उत्पाद की कीमत," "लेख का लेखनकर्ता") खोजने के लिए निर्देशित कर सकते हैं, भले ही उनके HTML टैग या क्लास बदल जाएं। इससे वेब साइट अपडेट के खिलाफ स्क्रैपिंग प्रक्रिया अधिक मजबूत हो जाती है।

2. संरचित आउटपुट निर्माण: Perplexity AI को असंरचित HTML से सीधे, JSON जैसे संरचित प्रारूप में निकाले गए डेटा को वापस करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है। इससे BeautifulSoup या नियमित एक्सप्रेशंस जैसी पुस्तकालयों के साथ मैनुअल पार्सिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जो समय लेने वाली और त्रुटिपूर्ण हो सकती हैं। एक Pydantic मॉडल या एक स्पष्ट स्कीमा परिभाषित करके, आप Perplexity AI को डेटा को एक सुसंगत और उपयोगी प्रारूप में आउटपुट करने के लिए मार्गदर्शन कर सकते हैं।

3. गतिशील सामग्री प्रबंधन: जबकि Perplexity AI स्वयं सीधे JavaScript-रेन्डर की गई सामग्री के साथ इंटरैक्ट नहीं करता है, इसे हेडलेस ब्राउज़रों (जैसे Selenium या Playwright) के साथ एकीकृत किया जा सकता है ताकि पहले गतिशील सामग्री का प्रदर्शन किया जा सके। एक बार जब पूरा HTML उपलब्ध होता है, तो Perplexity AI फिर से प्रभावी ढंग से डेटा निकाल सकता है, प्रदर्शन के बाद के पार्सिंग प्रक्रिया को सरल बनाता है।

4. बुद्धिमान त्रुटि वसूली: जब एक पारंपरिक स्क्रैपर अप्रत्याशित HTML संरचना का सामना करता है, तो यह अक्सर विफल हो जाता है। Perplexity AI के साथ, यदि एक विशिष्ट चयनकर्ता विफल हो जाता है, तो AI अक्सर संदर्भ और प्राकृतिक भाषा की समझ के आधार पर वांछित डेटा का अनुमान लगा सकता है, जो अधिक सुस्थित त्रुटि प्रबंधन और उच्च डेटा निकासी सफलता दर की ओर ले जाता है।

5. प्रॉक्सी और एंटी-डिटेक्शन के साथ एकीकरण: Perplexity AI तब सर्वश्रेष्ठ कार्य करता है जब इसे स्वच्छ, सुलभ HTML प्रदान किया जाता है। इसका मतलब है कि इसे प्रॉक्सी सेवाओं (जैसे Scrapeless, Oxylabs, या Brightdata) के साथ बिना किसी रुकावट के एकीकृत किया जा सकता है ताकि IP अवरोधों, CAPTCHAs, और अन्य एंटी-स्क्रैपिंग तंत्रों को पार किया जा सके। प्रॉक्सी पहुँच को संभालती है, और Perplexity AI बुद्धिमान निकासी को संभालता है, जो एक शक्तिशाली संयोजन बनाता है।

HTML पार्सिंग के जटिल और नाजुक कार्य को AI को सौंपकर, विकासकर्ता अधिक प्रभावी, स्केलेबल, और रखरखाव योग्य वेब स्क्रैपिंग समाधान तैयार कर सकते हैं। Perplexity AI वेब स्क्रैपिंग को एक नियम-आधारित, नाजुक प्रक्रिया से एक बुद्धिमान, अनुकूलनीय, और महत्वपूर्ण रूप से अधिक शक्तिशाली डेटा अधिग्रहण रणनीति में बदल देता है।

Perplexity AI के साथ वेब स्क्रैपिंग के लिए 10 विस्तृत समाधान

Perplexity AI को आपके पायथन वेब स्क्रैपिंग वर्कफ़्लो में शामिल करना इसके क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है, जिससे आपके स्क्रैपर्स अधिक मजबूत, बुद्धिमान, और टूटने के लिए कम प्रवृत्त हो जाते हैं। यहां दस विस्तृत समाधान हैं, जो विवरण और पायथन कोड उदाहरणों के साथ, आपको Perplexity AI का लाभ उठाने में मार्गदर्शन करने के लिए हैं।

1. Perplexity AI के साथ बुनियादी HTML निकासी

यह बुनियादी समाधान प्रदर्शित करता है कि कैसे कच्ची HTML सामग्री लाना और फिर प्राकृतिक भाषा के प्रॉम्प्ट्स के आधार पर विशिष्ट जानकारी निकालने के लिए Perplexity AI का उपयोग करना है। यह सरल डेटा बिंदुओं के लिए मैनुअल चयनकर्ता पहचान की आवश्यकता को दरकिनार करता है।

• विवरण: इस प्रक्रिया में एक मानक पायथन पुस्तकालय जैसे requests का उपयोग करके एक वेबपेज की HTML सामग्री प्राप्त करने की प्रक्रिया शामिल होती है। एक बार जब HTML प्राप्त हो जाता है, तो इसे Perplexity AI में इसके API के माध्यम से, साथ ही एक प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट जो AI को डेटा निकालने के लिए निर्देशित करता है, में फीड किया जाता है। Perplexity AI फिर HTML को संसाधित करता है और अनुरोधित जानकारी को वापस करता है, यदि निर्दिष्ट किया गया हो तो अक्सर एक संरचित प्रारूप में।

• कोड उदाहरण/चरण:

  1. आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करें:

     bash Copy

     pip install openai requests

  2. अपने Perplexity AI API कुंजी सेट करें: अपने API कुंजी को Perplexity कंसोल से प्राप्त करें और इसे पर्यावरण चर के रूप में सेट करें या अपने स्क्रिप्ट में सीधे (विकास उद्देश्यों के लिए) सेट करें।

  3. पायथन स्क्रिप्ट लिखें:

     python Copy

     import requests
     from openai import OpenAI
     import os
     
     # अपने Perplexity AI API कुंजी सेट करें
     # इसे उत्पादन के लिए पर्यावरण चर के रूप में सेट करना अनुशंसित है
     # os.environ["PERPLEXITY_API_KEY"] = "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY"
     perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY")
     
     # Perplexity AI क्लाइंट को प्रारंभ करें (OpenAI के अनुकूल API)
     client = OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai")
     
     def fetch_html(url):
         """एक दिए गए URL की HTML सामग्री लाता है।"""
         try:
             response = requests.get(url, timeout=10)
             response.raise_for_status()  # खराब प्रतिक्रियाओं (4xx या 5xx) के लिए HTTPError उठाएं
             return response.text

except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"URL {url} प्राप्त करने में त्रुटि: {e}")
return None

    def extract_data_with_perplexity(html_content, prompt):
        """उपरोक्त संकेत के आधार पर HTML से डेटा निकालने के लिए Perplexity AI का उपयोग करता है।"""
        if not html_content:
            return "प्रोसेस करने के लिए कोई HTML सामग्री नहीं है।"
        
        try:
            # Perplexity AI के लिए संदेश तैयार करें
            messages = [
                {"role": "system", "content": "आप एक AI सहायक हैं जो उपयोगकर्ता के निर्देशों के आधार पर HTML सामग्री से जानकारी निकालता है। निकाले गए डेटा को संक्षिप्त प्रारूप में प्रदान करें।"},
                {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nनिर्देश: {prompt}"}
            ]
            
            chat_completion = client.chat.completions.create(
                model="sonar-small-online", # या "sonar-medium-online" अधिक जटिल कार्यों के लिए
                messages=messages,
                max_tokens=500
            )
            return chat_completion.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            print(f"Perplexity AI के साथ डेटा निकालने में त्रुटि: {e}")
            return None

    # उदाहरण उपयोग
    target_url = "https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/product/ajax-full-zip-sweatshirt/"
    html = fetch_html(target_url)

    if html:
        extraction_prompt = "उत्पाद का नाम, कीमत, और विवरण निकालें। उन्हें स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करें।"
        extracted_info = extract_data_with_perplexity(html, extraction_prompt)
        print("\n--- निकाली गई जानकारी ---")
        print(extracted_info)
    

यह समाधान Perplexity AI का उपयोग करके कच्चे HTML को इंटरप्रेट करने और आवश्यक जानकारी निकालने के मौलिक सिद्धांत को प्रदर्शित करता है, प्रारंभिक डेटा निकालने के चरण को काफी सरल बनाते हुए चयनकर्ता-आधारित पैरूपण से दूर जाता है।

2. Pydantic मॉडल का उपयोग करके संरचित डेटा निकासी

यह समाधान Pydantic मॉडल का उपयोग करते हुए निकाली गई डेटा को पूर्वनिर्धारित, संरचित प्रारूप में लौटाने पर केंद्रित है। इससे डेटा सुसंगतता सुनिश्चित होती है और डाउनस्ट्रीम प्रोसेसिंग को सरल बनाता है।

• विवरण: Perplexity AI से फ्री-फॉर्म टेक्स्ट प्राप्त करने के बजाय, हम इसके आउटपुट को Pydantic BaseModel द्वारा परिभाषित एक विशिष्ट स्कीमा के अनुरूप guida कर सकते हैं। यह विशेष रूप से उपयोगी है जब आपको कई फ़ील्ड (जैसे, उत्पाद का नाम, कीमत, रेटिंग) निकालने की आवश्यकता होती है और उन्हें एक Python ऑब्जेक्ट या JSON संरचना में सुव्यवस्थित करना चाहते हैं। instructor पुस्तकालय, जो OpenAI API (और इस प्रकार Perplexity AI के संगत API) को लपेटता है, इस उद्देश्य के लिए उत्कृष्ट है, जो प्रकार-हिन्टेड, संरचित आउटपुट की अनुमति देता है।

• कोड उदाहरण/चरण:

  1. आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करें:

     bash Copy

     pip install openai requests pydantic instructor

  2. आपका Pydantic मॉडल परिभाषित करें: एक BaseModel बनाएं जो उस डेटा की संरचना का प्रतिनिधित्व करता है जिसे आप निकालना चाहते हैं।

  3. निकासी फ़ंक्शन को संशोधित करें: instructor पुस्तकालय का उपयोग करें ताकि Pydantic मॉडल को Perplexity AI API कॉल के साथ जोड़ा जा सके।

     python Copy

     import requests
     from openai import OpenAI
     import os
     from pydantic import BaseModel
     import instructor # instructor पुस्तकालय को आयात करें
     
     # अपना Perplexity AI API कुंजी सेट करें
     perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "आपकी_PERPLEXITY_API_KEY")
     
     # संरचित आउटपुट के लिए OpenAI क्लाइंट को इंस्टラク्टर के साथ पैच करें
     client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))
     
     # 1. वांछित आउटपुट संरचना के लिए Pydantic मॉडल परिभाषित करें
     class ProductDetails(BaseModel):
         name: str
         price: str
         description: str
         # आवश्यकता के अनुसार अधिक फ़ील्ड जोड़ें, जैसे कि रेटिंग: float, उपलब्धता: bool
     
     def fetch_html(url):
         """दिए गए URL की HTML सामग्री प्राप्त करता है।"""
         try:
             response = requests.get(url, timeout=10)
             response.raise_for_status()
             return response.text
         except requests.exceptions.RequestException as e:
             print(f"URL {url} प्राप्त करने में त्रुटि: {e}")
             return None
     
     def extract_structured_data_with_perplexity(html_content, target_model: BaseModel):
         """HTML से संरचित डेटा निकालने के लिए Perplexity AI का उपयोग करता है, Pydantic मॉडल के आधार पर।"""
         if not html_content:
             return None
         
         try:
             # response_model पैरामीटर इंस्टाक्टर को हमारे Pydantic मॉडल में आउटपुट को पार्स करने के लिए बताता है
             extracted_data = client.chat.completions.create(
                 model="sonar-small-online", # या "sonar-medium-online"
                 response_model=target_model,
                 messages=[

{"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो एचटीएमएल सामग्री से संरचित जानकारी निकालता है। अनुरोधित विवरण को प्रदान किए गए JSON स्कीमा में निकालें।"},
{"role": "user", "content": f"एचटीएमएल सामग्री: {html_content}\n\nनिम्नलिखित उत्पाद विवरण निकालें: नाम, मूल्य, और विवरण।"}

print(f"सेलेनियम के साथ गतिशील URL {url} प्राप्त करने में त्रुटि: {e}")
                return None

        def extract_structured_data_with_perplexity(html_content, target_model: BaseModel):
            """Selenium का उपयोग करके HTML से संरचित डेटा निकालता है।"""
            if not html_content:
                return None
            
            try:
                extracted_data = client.chat.completions.create(
                    model="sonar-small-online",
                    response_model=target_model,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "आप एक AI सहायक हैं जो HTML सामग्री से संरचित जानकारी निकालता है। मांगी गई जानकारी को प्रदान किए गए JSON स्कीमा में निकालें।"},
                        {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nनिम्नलिखित उत्पाद विवरण निकालें: नाम, मूल्य, और विवरण।"}
                    ]
                )
                return extracted_data
            except Exception as e:
                print(f"Perplexity AI के साथ संरचित डेटा निकालने में त्रुटि: {e}")
                return None

        # उदाहरण उपयोग (एक काल्पनिक गतिशील पृष्ठ का उपयोग करते हुए)
        # नोट: परीक्षण के लिए एक वास्तविक गतिशील पृष्ठ के साथ बदलें
        dynamic_target_url = "https://www.example.com/dynamic-product-page" # असली गतिशील URL के साथ बदलें
        print(f"गतिशील सामग्री को प्राप्त कर रहे हैं: {dynamic_target_url}")
        dynamic_html = fetch_dynamic_html(dynamic_target_url)

        if dynamic_html:
            print("गतिशील HTML सफलतापूर्वक प्राप्त किया गया। Perplexity AI को भेजा जा रहा है...")
            product_info = extract_structured_data_with_perplexity(dynamic_html, ProductDetails)
            if product_info:
                print("\n--- गतिशील पृष्ठ से निकाले गए उत्पाद विवरण ---")
                print(f"नाम: {product_info.name}")
                print(f"मूल्य: {product_info.price}")
                print(f"विवरण: {product_info.description}")
                print(f"JSON आउटपुट: {product_info.model_dump_json(indent=2)}")
            else:
                print("गतिशील पृष्ठ से उत्पाद जानकारी निकालने में विफल।")
        else:
            print("गतिशील HTML प्राप्त करने में विफल।")
        ```

    यह समाधान प्रभावी तरीके से गतिशील सामग्री का सामना करता है यह सुनिश्चित करके कि Perplexity AI को पूरी तरह से रेंडर की गई HTML मिलती है, जिससे यह अत्यधिक जटिल, जावास्क्रिप्ट द्वारा संचालित वेबसाइटों पर भी अपने बुद्धिमान पार्सिंग क्षमताओं का उपयोग कर सके। यह संयोजन आज के वेब वातावरण में व्यापक वेब डेटा निष्कर्षण के लिए महत्वपूर्ण है।

### 4. प्रॉक्सियों और Perplexity AI के साथ एंटी-स्क्रेपिंग उपायों को प्राथमिकता देना

अधिकतर वेबसाइटें आईपी ब्लॉकिंग, CAPTCHAs, और दरों को सीमित करने जैसे एंटी-स्क्रेपिंग तंत्रों का उपयोग करती हैं। Perplexity AI को मजबूत प्रॉक्सी समाधानों के साथ मिलाकर इन बाधाओं को पार करना संभव होता है, यह सुनिश्चित करता है कि डाटा का प्रवाह अविरल है।

*   **विवरण:** जबकि Perplexity AI पार्सिंग में उत्कृष्ट है, यह नेटवर्क स्तर की चुनौतियों से निपट नहीं सकता। यहीं पर प्रॉक्सी सेवाएं अनिवार्य हो जाती हैं। आपके अनुरोधों को आवासीय या डाटासेंटर प्रॉक्सियों के नेटवर्क के माध्यम से भेजकर आप अपने आईपी पते को छिपा सकते हैं, अनुरोधों का वितरण कर सकते हैं, और भौगोलिक प्रतिबंधों को बाईपास कर सकते हैं। एक बार जब प्रॉक्सी सफलतापूर्वक वेबपृष्ठ को प्राप्त कर लेती है, तब उसकी HTML सामग्री को बुद्धिमान निष्कर्षण के लिए Perplexity AI को भेजा जाता है। चिंताओं का यह पृथक्करण—प्रवेश के लिए प्रॉक्सी, पार्सिंग के लिए AI—एक अत्यधिक प्रभावी और लचीला स्क्रेपिंग आर्किटेक्चर बनाता है।

*   **कोड उदाहरण/चरण:**

    1.  **आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करें:**

        ```bash
        pip install openai requests pydantic instructor
        ```

    2.  **अपना Perplexity AI API कुंजी और प्रॉक्सी क्रेडेंशियल सेट करें:** इस उदाहरण के लिए, हम प्रॉक्सी सेवा के लिए प्लेसहोल्डर क्रेडेंशियल्स का उपयोग करेंगे। `YOUR_PROXY_USERNAME` और `YOUR_PROXY_PASSWORD` को Oxylabs या Brightdata जैसे प्रदाता से वास्तविक क्रेडेंशियल्स के साथ बदलें।

    3.  **पायथन स्क्रिप्ट लिखें:**

        ```python
        import requests
        from openai import OpenAI
        import os
        from pydantic import BaseModel
        import instructor

        # अपना Perplexity AI API कुंजी सेट करें
        perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY")

        # संरचित आउटपुट के लिए इंस्ट्रक्टर के साथ OpenAI क्लाइंट को पैच करें
        client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))

        # प्रॉक्सी क्रेडेंशियल्स (अपने वास्तविक क्रेडेंशियल्स के साथ बदलें)
        PROXY_USERNAME = os.getenv("PROXY_USERNAME", "YOUR_PROXY_USERNAME")
        PROXY_PASSWORD = os.getenv("PROXY_PASSWORD", "YOUR_PROXY_PASSWORD")

        class ProductDetails(BaseModel):
            name: str
            price: str
            description: str

        def fetch_html_with_proxy(url):
            """प्रॉक्सी का उपयोग करके एक URL की HTML सामग्री प्राप्त करता है।"""
            proxy_url = f"http://{PROXY_USERNAME}:{PROXY_PASSWORD}@pr.oxylabs.io:7777" # Oxylabs आवासीय प्रॉक्सी के लिए उदाहरण
            proxies = {

"http": proxy_url,
                "https": proxy_url,
            }
            headers = {
                "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36",
                "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
            }
            try:
                response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=15)
                response.raise_for_status()
                return response.text
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(f"URL {url} को प्रॉक्सी के साथ लाने में त्रुटि: {e}")
                return None

        def extract_structured_data_with_perplexity(html_content, target_model: BaseModel):
            """Perplexity AI का उपयोग करके HTML से संरचित डेटा निकालता है, जो एक Pydantic मॉडल पर आधारित है।"""
            if not html_content:
                return None
            
            try:
                extracted_data = client.chat.completions.create(
                    model="sonar-small-online",
                    response_model=target_model,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो HTML सामग्री से संरचित जानकारी निकालता है। प्रदान किए गए JSON स्कीमा में अनुरोधित विवरण निकालें।"},
                        {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nनिम्नलिखित उत्पाद विवरण निकालें: नाम, कीमत और विवरण।"}
                    ]
                )
                return extracted_data
            except Exception as e:
                print(f"Perplexity AI के साथ संरचित डेटा निकालने में त्रुटि: {e}")
                return None

        # उदाहरण उपयोग
        target_url = "https://www.amazon.com/some-product-page" # एक लक्षित URL से बदलें जो प्रॉक्सी की आवश्यकता हो सकती है
        print(f"प्रॉक्सी का उपयोग करके सामग्री लाने: {target_url}...")
        html = fetch_html_with_proxy(target_url)

        if html:
            print("प्रॉक्सी के माध्यम से HTML सफलतापूर्वक लाया गया। Perplexity AI को भेजना...")
            product_info = extract_structured_data_with_perplexity(html, ProductDetails)
            if product_info:
                print("\n--- उत्पाद विवरण निकाला गया (प्रॉक्सी के माध्यम से) ---")
                print(f"नाम: {product_info.name}")
                print(f"कीमत: {product_info.price}")
                print(f"विवरण: {product_info.description}")
                print(f"JSON आउटपुट: {product_info.model_dump_json(indent=2)}")
            else:
                print("उत्पाद जानकारी निकालने में विफल।")
        else:
            print("प्रॉक्सी के माध्यम से HTML लाने में विफल।")
        ```

    यह समाधान प्रॉक्सी नेटवर्क और Perplexity AI के बीच सहयोग को उजागर करता है। प्रॉक्सी लक्षित वेबसाइटों तक विश्वसनीय पहुँच सुनिश्चित करते हैं, यहां तक कि उन वेबसाइटों में भी जो कठिन एंटी-बॉट उपाय रखते हैं, जबकि Perplexity AI पुनः प्राप्त सामग्री से डेटा निकालने का बुद्धिमान कार्य संभालता है। यह संयोजन बड़े पैमाने पर, मजबूत वेब स्क्रैपिंग संचालन के लिए आवश्यक है, जिससे आप बिना ब्लॉक किए या दर सीमा से प्रभावित हुए, अधिक स्रोतों से डेटा एकत्र कर सकते हैं। अधिक उन्नत प्रॉक्सी प्रबंधन के लिए, Scrapeless जैसे समर्पित वेब स्क्रैपिंग API का उपयोग करने पर विचार करें, जो प्रॉक्सी रोटेशन, CAPTCHA हल करने और हेडलेस ब्राउज़र क्षमताओं को एकल, उपयोग में आसान सेवा में समाहित करता है। 



### 5. Perplexity AI के साथ चयनकर्ता पहचान का स्वचालन

परंपरागत वेब स्क्रैपिंग के सबसे कमजोर पहलुओं में से एक हार्डकोडेड CSS चयनकर्ताओं या XPath अभिव्यक्तियों पर निर्भरता है। यह समाधान दिखाता है कि Perplexity AI कैसे गतिशील रूप से चयनकर्ताओं की पहचान कर सकता है, जिससे स्क्रैपर्स वेबसाइट परिवर्तनों के प्रति अधिक सहनशील बनते हैं।

*   **विवरण:** उत्पाद नामों या कीमतों जैसे तत्वों के लिए सही चयनकर्ताओं को खोजने के लिए एक वेबपृष्ठ का मैन्युअल रूप से निरीक्षण करने के बजाय, Perplexity AI को कच्चे HTML के साथ संकेत दिया जा सकता है और उपयुक्त CSS चयनकर्ताओं की पहचान करने के लिए कहा जा सकता है। यह क्षमता विशेष रूप से शक्तिशाली है क्योंकि यह स्क्रैपर को बिना कोड में संशोधन के मामूली लेआउट परिवर्तनों के अनुकूल बनाने की अनुमति देती है। AI एक बुद्धिमान चयनकर्ता जनरेटर के रूप में कार्य करता है, आवश्यक `str` मान प्रदान करता है, जिन्हें फिर सटीक निष्कर्षण के लिए BeautifulSoup जैसी पुस्तकालयों द्वारा उपयोग किया जा सकता है।

*   **कोड उदाहरण/चरण:**

    1.  **ज़रूरी पुस्तकालय स्थापित करें:**

        ```bash
        pip install openai requests pydantic instructor beautifulsoup4
        ```

    2.  **अपने Perplexity AI API कुंजी सेट करें** (जैसे पिछले समाधानों में)।

    3.  **Python स्क्रिप्ट लिखें:**

        ```python
        import requests
        from openai import OpenAI
        import os
        from pydantic import BaseModel
        import instructor
        from bs4 import BeautifulSoup

        # अपना Perplexity AI API कुंजी सेट करें
        perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "आपकी_PERPLEXITY_API_KEY")

        # संरचित आउटपुट के लिए विद्यार्थी के साथ OpenAI ग्राहक को पैच करें

Here is the Hindi translation of the provided text:

client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))

        # परिभाषित करें एक Pydantic मॉडल उन चयनकर्ताओं के लिए जिन्हें हम चाहते हैं कि पेरप्लेक्सिटी पहचाने
        class ProductSelectors(BaseModel):
            name_selector: str
            price_selector: str
            description_selector: str

        def fetch_html(url):
            """एक दिए गए URL की HTML सामग्री को लाने के लिए।"""
            try:
                response = requests.get(url, timeout=10)
                response.raise_for_status()
                return response.text
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(f"URL {url} लाने में त्रुटि: {e}")
                return None

        def get_selectors_with_perplexity(html_content):
            """HTML से CSS चयनकर्ताओं की पहचान के लिए पेरप्लेक्सिटी AI का उपयोग करता है।"""
            if not html_content:
                return None
            
            try:
                selectors = client.chat.completions.create(
                    model="sonar-small-online",
                    response_model=ProductSelectors,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "आप एक AI सहायक हैं जो HTML सामग्री से CSS चयनकर्ताओं की पहचान करते हैं। अनुरोध किए गए तत्वों के लिए सबसे सटीक CSS चयनकर्ता प्रदान करें।"},
                        {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nउत्पाद नाम, कीमत और विवरण के लिए CSS चयनकर्ताओं की पहचान करें।"}
                    ]
                )
                return selectors
            except Exception as e:
                print(f"पेरप्लेक्सिटी AI के साथ चयनकर्ताओं को प्राप्त करने में त्रुटि: {e}")
                return None

        def extract_data_with_bs4(html_content, selectors: ProductSelectors):
            """BeautifulSoup और प्रदान किए गए चयनकर्ताओं का उपयोग करके डेटा निकालता है।"""
            soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
            name = soup.select_one(selectors.name_selector).get_text(strip=True) if soup.select_one(selectors.name_selector) else "N/A"
            price = soup.select_one(selectors.price_selector).get_text(strip=True) if soup.select_one(selectors.price_selector) else "N/A"
            description = soup.select_one(selectors.description_selector).get_text(strip=True) if soup.select_one(selectors.description_selector) else "N/A"
            return {"name": name, "price": price, "description": description}

        # उदाहरण उपयोग
        target_url = "https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/product/ajax-full-zip-sweatshirt/"
        html = fetch_html(target_url)

        if html:
            print("HTML लाया गया। पेरप्लेक्सिटी AI से चयनकर्ताओं के लिए अनुरोध कर रहा है...")
            product_selectors = get_selectors_with_perplexity(html)
            if product_selectors:
                print("\n--- पहचाने गए चयनकर्ता ---")
                print(f"नाम चयनकर्ता: {product_selectors.name_selector}")
                print(f"कीमत चयनकर्ता: {product_selectors.price_selector}")
                print(f"विवरण चयनकर्ता: {product_selectors.description_selector}")
                
                print("\nAI-पहचाने गए चयनकर्ताओं के साथ BeautifulSoup का उपयोग करके डेटा निकालना...")
                extracted_data = extract_data_with_bs4(html, product_selectors)
                print("\n--- निकाली गई उत्पाद डेटा ---")
                print(f"उत्पाद का नाम: {extracted_data['name']}")
                print(f"उत्पाद की कीमत: {extracted_data['price']}")
                print(f"उत्पाद का विवरण: {extracted_data['description']}")
            else:
                print("पेरप्लेक्सिटी AI से चयनकर्ताओं को प्राप्त करने में विफल।")
        else:
            print("HTML लाने में विफल।")

यह समाधान आपके स्क्रैपर्स की अनुकूलता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देता है। चयनकर्ताओं को गतिशील रूप से प्राप्त करके, आपकी स्क्रैपिंग लॉजिक स्थिर वेबसाइट संरचनाओं पर कम निर्भर हो जाती है, रखरखाव को कम करती है और आपके डेटा निकालने की पाइपलाइनों की उम्र बढ़ाती है। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उन वेबसाइटों की निगरानी के लिए मूल्यवान है जो बार-बार डिज़ाइन अपडेट पर जाती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि निरंतर डेटा प्रवाह बिना निरंतर मैनुअल हस्तक्षेप के होता है।

6. पेरप्लेक्सिटी AI के साथ वास्तविक समय वेब स्क्रैपिंग

वास्तविक समय का डेटा कई अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है, स्टॉक मार्केट विश्लेषण से लेकर तत्काल प्रतिस्पर्धात्मक बुद्धिमत्ता तक। यह समाधान यह प्रदर्शित करता है कि पेरप्लेक्सिटी एआई को वास्तविक समय की स्क्रैपिंग पाइपलाइन में कैसे इंटीग्रेट किया जा सकता है ताकि तात्कालिक अंतर्दृष्टियाँ प्रदान की जा सकें।

• विवरण: रीयल-टाइम वेब स्क्रैपिंग में नए या अपडेट किए गए जानकारी के लिए वेबसाइटों की निरंतर निगरानी करना और जैसे ही यह उपलब्ध हो, इसका प्रोसेस करना शामिल है। एक तेज डेटा फेचिंग तंत्र को पेर्प्लेक्सिटी एआई के साथ मिलाकर, आप नए कंटेंट का लगभग तात्कालिक निष्कर्षण और विश्लेषण कर सकते हैं। यह तेजी से परिवर्तनशील डेटा, जैसे लाइव मूल्य निर्धारण, समाचार फ़ीड या सोशल मीडिया ट्रेंड्स को ट्रैक करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। पेर्प्लेक्सिटी एआई की क्षमता नए स्क्रैप किए गए HTML से प्रासंगिक जानकारी को तेजी से पार्स और निकालने की, इसे ऐसे सिस्टम के लिए एक आदर्श घटक बनाती है।

• कोड उदाहरण/कदम:

  1. आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करें:

     bash Copy

     pip install openai requests pydantic instructor schedule

  2. अपने पेर्प्लेक्सिटी एआई एपीआई कुंजी सेट करें (जैसा कि पिछले समाधानों में किया गया था)।

  3. पायथन स्क्रिप्ट लिखें: यह उदाहरण सरलता के लिए schedule पुस्तकालय का उपयोग करता है ताकि वास्तविक समय की निगरानी का अनुकरण किया जा सके, लेकिन एक उत्पादन वातावरण में, संदेश कतारें या इवेंट-ड्रिवेन आर्किटेक्चर अधिक उपयुक्त होंगे।

     python Copy

     import requests
     from openai import OpenAI
     import os
     from pydantic import BaseModel
     import instructor
     import time
     import schedule
     
     # अपने पेर्प्लेक्सिटी एआई एपीआई कुंजी सेट करें
     perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY")
     
     # संरचित आउटपुट के लिए इंस्ट्रक्टर के साथ ओपनएआई क्लाइंट को पैच करें
     client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))
     
     class NewsArticle(BaseModel):
         title: str
         author: str
         summary: str
         url: str
     
     def fetch_html(url):
         """दिए गए URL की HTML सामग्री को लाता है।"""
         try:
             response = requests.get(url, timeout=10)
             response.raise_for_status()
             return response.text
         except requests.exceptions.RequestException as e:
             print(f"URL {url} लाने में त्रुटि: {e}")
             return None
     
     def extract_news_with_perplexity(html_content, article_url):
         """पेर्प्लेक्सिटी एआई का उपयोग करके समाचार लेख के विवरण निकाले।"""
         if not html_content:
             return None
         
         try:
             extracted_data = client.chat.completions.create(
                 model="sonar-small-online",
                 response_model=NewsArticle,
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो HTML सामग्री से संरचित समाचार लेख की जानकारी निकालता है। प्रदान किए गए JSON स्कीमा में अनुरोधित विवरण निकालें।"},
                     {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nसमाचार लेख का शीर्षक, लेखक और संक्षिप्त सारांश निकालें। लेख का URL {article_url} है।"}
                 ]
             )
             return extracted_data
         except Exception as e:
             print(f"पेर्प्लेक्सिटी एआई के साथ समाचार डेटा निकालने में त्रुटि: {e}")
             return None
     
     def real_time_scrape_job(target_url):
         print(f"\n--- {target_url} के लिए वास्तविक समय स्क्रैप नौकरी चला रहे हैं {time.ctime()} ---")
         html = fetch_html(target_url)
         if html:
             news_article = extract_news_with_perplexity(html, target_url)
             if news_article:
                 print("\n--- नए निकाले गए समाचार लेख ---")
                 print(f"शीर्षक: {news_article.title}")
                 print(f"लेखक: {news_article.author}")
                 print(f"संक्षेप: {news_article.summary}")
                 print(f"URL: {news_article.url}")
             else:
                 print("समाचार लेख की जानकारी निकालने में असफल।")
         else:
             print("रियल-टाइम नौकरी के लिए HTML लाने में असफल।")
     
     # उदाहरण उपयोग: प्रत्येक 5 मिनट में चलाना निर्धारित करें
     # नोट: परीक्षण के लिए एक वास्तविक समाचार या ब्लॉग पृष्ठ से बदलें
     news_target_url = "https://www.example.com/latest-news" # एक वास्तविक, बार-बार अद्यतन URL से बदलें
     
     # हर 5 मिनट में नौकरी चलाने के लिए निर्धारित करें
     # schedule.every(5).minutes.do(real_time_scrape_job, news_target_url)
     
     print(f"{news_target_url} के लिए वास्तविक समय स्क्रैपिंग शुरू कर रहा है। रुकने के लिए Ctrl+C दबाएँ।")
     # while True:
     #     schedule.run_pending()
     #     time.sleep(1)
     
     # प्रदर्शन के लिए, तुरंत एक बार चलाएँ
     real_time_scrape_job(news_target_url)

यह समाधान प्रदर्शित करता है कि कैसे परप्लेक्सिटी एआई एक वास्तविक-समय डेटा पाइपलाइन में एक शक्तिशाली घटक हो सकता है। तेजी से बदलते वेब सामग्री से संरचित जानकारी के निष्कर्षण को स्वचालित करके, यह व्यवसायों को नई जानकारी पर तेजी से प्रतिक्रिया करने, अद्यतित डेटा सेट बनाए रखने और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। प्रभावी डेटा फेचिंग और बुद्धिमान एआई पार्सिंग का संयोजन सुनिश्चित करता है कि आपके वास्तविक-काल स्क्रैपिंग प्रयासों से मूल्यवान, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियाँ प्राप्त हों बिना महत्वपूर्ण देरी के।

7. परप्लेक्सिटी एआई के साथ मल्टी-पृष्ठ और पृष्ठनव विविधता स्क्रैपिंग

कई वेबसाइटें डेटा को कई पृष्ठों में प्रदर्शित करती हैं, जो पृष्ठनव को संभालने की आवश्यकता होती है। यह समाधान दिखाता है कि कैसे परप्लेक्सिटी एआई पृष्ठनव सामग्री से डेटा को नेविगेट और निष्कर्षित करने में सहायता कर सकता है।

• विवरण: जब डेटा को कई पृष्ठों में फैलाया जाता है (जैसे, खोज परिणाम, उत्पाद सूची), तो एक स्क्रैपर को पृष्ठनव लिंक की पहचान और उनका पालन करने की आवश्यकता होती है। परप्लेक्सिटी एआई का उपयोग केवल प्रत्येक पृष्ठ से डेटा निकालने के लिए नहीं किया जा सकता है, बल्कि बुद्धिमानी से अगले पृष्ठ के यूआरएल या पृष्ठनव नियंत्रणों की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है। यह पृष्ठनव लॉजिक को अधिक मजबूत बनाता है, क्योंकि एआई विभिन्न पृष्ठनव पैटर्न (जैसे, 'अगला' बटन, पृष्ठ संख्या, 'और लोड करें' कार्यक्षमता) के अनुसार प्राकृतिक भाषा निर्देशों पर अनुकूलित कर सकता है।

• कोड उदाहरण/चरण:

  1. आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करें:

     bash Copy

     pip install openai requests pydantic instructor beautifulsoup4

  2. अपने परप्लेक्सिटी एआई एपीआई कुंजी सेट करें (जैसे पिछले समाधानों में)।

  3. पायथन स्क्रिप्ट लिखें:

     python Copy

     import requests
     from openai import OpenAI
     import os
     from pydantic import BaseModel
     import instructor
     from bs4 import BeautifulSoup
     
     # अपने परप्लेक्सिटी एआई एपीआई कुंजी सेट करें
     perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY")
     
     # संरचित आउटपुट के लिए इंस्ट्रक्टर के साथ ओपनएआई क्लाइंट को पैच करें
     client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))
     
     class ProductSummary(BaseModel):
         title: str
         price: str
         link: str
     
     class PaginationInfo(BaseModel):
         next_page_url: str | None = None
     
     def fetch_html(url):
         """दिए गए यूआरएल की एचटीएमएल सामग्री प्राप्त करता है।"""
         try:
             response = requests.get(url, timeout=10)
             response.raise_for_status()
             return response.text
         except requests.exceptions.RequestException as e:
             print(f"यूआरएल {url} प्राप्त करने में त्रुटि: {e}")
             return None
     
     def extract_products_and_pagination(html_content, current_url):
         """परप्लेक्सिटी एआई का उपयोग करके उत्पाद सारांश और अगले पृष्ठ का यूआरएल निकालता है।"""
         if not html_content:
             return [], None
         
         try:
             # उत्पाद सारांश निकालें
             products_prompt = "इस पृष्ठ पर सूचीबद्ध प्रत्येक उत्पाद के लिए शीर्षक, मूल्य और सीधा लिंक निकालें। JSON ऑब्जेक्ट्स की सूची के रूप में प्रदान करें।"
             products_raw = client.chat.completions.create(
                 model="sonar-small-online",
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो एचटीएमएल सामग्री से संरचित जानकारी निकालते हैं। अनुरोधित विवरणों को JSON ऑब्जेक्ट्स की एक सूची में निकालें।"},
                     {"role": "user", "content": f"एचटीएमएल सामग्री: {html_content}\n\nनिर्देश: {products_prompt}"}
                 ],
                 response_model=list[ProductSummary]
             )
     
             # अगले पृष्ठ का यूआरएल पहचानें
             pagination_prompt = f"दी गई एचटीएमएल से, परिणामों के अगले पृष्ठ का यूआरएल पहचानें। यदि कोई अगले पृष्ठ नहीं है, तो शून्य लौटाएं। वर्तमान पृष्ठ का यूआरएल {current_url} है।"
             pagination_info = client.chat.completions.create(
                 model="sonar-small-online",
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो एचटीएमएल सामग्री से पृष्ठनव लिंक की पहचान करते हैं।"},
                     {"role": "user", "content": f"एचटीएमएल सामग्री: {html_content}\n\nनिर्देश: {pagination_prompt}"}
                 ],
                 response_model=PaginationInfo
             )
             
             return products_raw, pagination_info.next_page_url
         except Exception as e:
             print(f"परप्लेक्सिटी एआई के साथ डेटा या पृष्ठनव निकालने में त्रुटि: {e}")
             return [], None
     
     # उदाहरण उपयोग
     base_url = "https://www.example.com/search-results?page=" # एक वास्तविक पृष्ठनव यूआरएल के साथ बदलें
     current_page = 1
     all_products = []
     next_url = f"{base_url}{current_page}"
     
     print("मल्टी-पृष्ठ स्क्रैपिंग शुरू कर रहा है...")
     while next_url and current_page <= 3: # उदाहरण के लिए 3 पृष्ठों तक सीमित करें
         print(f"पृष्ठ स्क्रैपिंग: {next_url}")

html = fetch_html(next_url)
            agar html:
                products_on_page, next_page_link = extract_products_and_pagination(html, next_url)
                all_products.extend(products_on_page)
                print(f"Page {current_page} par {len(products_on_page)} products miley.")
                next_url = next_page_link
                current_page += 1
            nahi to:
                print(f"{next_url} ke liye HTML fetch karne mein asafalta. Ruk Rahe hain.")
                break

        print("\n--- Sabhi Nikale Gaye Products ---")
        for product in all_products:
            print(f"Titel: {product.title}, Price: {product.price}, Link: {product.link}")
        print(f"Total nikale gaye products: {len(all_products)}")
        ```

    Yeh samadhan dikhata hai ki Perplexity AI kaise multi-page scraping ke jatil kaam ko asan bana sakta hai. Yeh samajne mein samarth hai ki data aur agla pagination link kaise pehchane, jisse ki har website ki vishesh pagination yojna ke liye custom logic ki avashyakta kam ho, aapke scrapers ko adhik lachakdar aur prabhavi banate hue bade paimane par data sangrah ke liye. Yeh sach mein swatantra scraping agents ka nirman karne ki taraf ek mahatvapurn kadam hai jo poori websites se jankari ko navigate aur extract kar sakte hain.



### 8. Cloud Functions ke sath Perplexity AI ka Integrate Karna Scaleable Scraping Ke Liye

Bade paimane par, ghatna-adhar ya niyamifat scraping tasks ke liye, Perplexity AI ko serverless cloud functions (jaise, AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions) ke sath jodna atyadhik scalability aur cost-efficiency pradan karta hai.

*   **Vivaran:** Cloud functions aapko ghatnaon ke prati code chalane ki suvidha deti hain (jaise ek nayi item queue mein aati hai ya ek niyamifat timer) bina servers ko provision karne ya manage karne ke. Aapke Perplexity AI powered scraping logic ko cloud function mein deploy karke, aap atyadhik scalable aur cost-effective scraping solutions bana sakte hain. Har function invocation ek single scraping task sambhal sakta hai, Perplexity AI ka istemal karte hue samajhdari se data extract karne ke liye, aur maang ke anusar apne aap scale hota hai. Yeh architecture bade matra mein URLs ko process karne ya kai websites ka lagataar monitoring karne ke liye anukool hai.

*   **Code Udaharan/Kadam:**

    1.  **Avashyaktaen:**
        *   Ek AWS, Google Cloud, ya Azure account.
        *   Serverless functions deploy karne mein parichitata.
        *   Perplexity AI API key surakshit roop se configure ki hui (jaise, cloud function mein environment variables ke madhyam se).

    2.  **Avashyak libraries install karein (local development aur packaging ke liye):**

        ```bash
        pip install openai requests pydantic instructor
        ```

    3.  **Udaharan (AWS Lambda ke sath Python):**

        Ek `lambda_function.py` file banaye:

        ```python
        import json
        import os
        import requests
        from openai import OpenAI
        from pydantic import BaseModel
        import instructor

        # Perplexity AI client ko initialize karein
        perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY")
        agar nahi perplexity_api_key:
            raise ValueError("PERPLEXITY_API_KEY environment variable set nahi hai.")

        client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))

        class ProductDetails(BaseModel):
            name: str
            price: str
            description: str

        def fetch_html(url):
            """Diye gaye URL ka HTML content fetch karta hai."""
            koshish:
                response = requests.get(url, timeout=10)
                response.raise_for_status()
                return response.text
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(f"URL {url ko fetch karte samay error: {e}")
                return None

        def extract_structured_data_with_perplexity(html_content, target_model: BaseModel):
            """HTML se structured data ko Perplexity AI ka istemal karke extract karta hai ek Pydantic model ke aadhar par."""
            agar nahi html_content:
                return None
            
            koshish:
                extracted_data = client.chat.completions.create(
                    model="sonar-small-online",
                    response_model=target_model,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "Aap ek AI assistant hain jo HTML content se structured information extract karte hain. Diye gaye JSON schema mein maangi gayi details ko extract karein."},
                        {"role": "user", "content": f"HTML content: {html_content}\n\nNiche diye gaye product details ko extract karein: name, price, aur description."}
                    ]
                )
                return extracted_data
            except Exception as e:
                print(f"Perplexity AI ke sath structured data extract karne mein error: {e}")
                return None

        def lambda_handler(event, context):
            """AWS Lambda function handler."""
            print(f"Prapt event: {json.dumps(event)}")
            
            # Expecting 'url' in the event payload

target_url = event.get("url")
            यदि लक्ष्य_url नहीं है:
                return {
                    "statusCode": 400,
                    "body": json.dumps({"message": "इवेंट पेलोड में 'url' गायब है"})
                }

            html = fetch_html(target_url)
            यदि html:
                product_info = extract_structured_data_with_perplexity(html, ProductDetails)
                यदि product_info:
                    return {
                        "statusCode": 200,
                        "body": product_info.model_dump_json(indent=2)
                    }
                अन्यथा:
                    return {
                        "statusCode": 500,
                        "body": json.dumps({"message": "उत्पाद की जानकारी निकालने में विफल।"})
                    }
            अन्यथा:
                return {
                    "statusCode": 500,
                    "body": json.dumps({"message": "HTML प्राप्त करने में विफल।"})
                }
        ```

    4.  **तैनाती के चरण (सामान्य):**
        *   अपने `lambda_function.py` को सहेजें उसके सभी निर्भरताओं (जिसमें `openai`, `requests`, `pydantic`, `instructor` शामिल हैं) के साथ तैनाती पैकेज (जैसे, एक `.zip` फ़ाइल) में।
        *   पैकेज को अपने चुने हुए क्लाउड प्रदाता (जैसे, AWS Lambda) में अपलोड करें।
        *   कार्यक्षमता को उपयुक्त मेमोरी, टाइमआउट, और पर्यावरणीय चर (विशेषकर `PERPLEXITY_API_KEY`) के साथ कॉन्फ़िगर करें।
        *   ट्रिगर्स सेट करें (जैसे, HTTP अनुरोधों के लिए API गेटवे, कतार-आधारित प्रोसेसिंग के लिए SQS, अनुसूचित कार्यों के लिए EventBridge)।

    यह सर्वर रहित दृष्टिकोण आपको अत्यधिक स्केलेबल, लागत-प्रभावी, और घटना द्वारा संचालित वेब स्क्रैपिंग समाधान बनाने की अनुमति देता है। क्लाउड फ़ंक्शनों पर निष्पादन को ऑफलोड करके, आप केवल उपयोग किए गए कंप्यूट समय के लिए भुगतान करते हैं, जिससे यह उतार-चढ़ाव वाले कार्यभार और बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के लिए आदर्श बन जाता है। इस आर्किटेक्चर के भीतर पेरप्लेक्सिटी एआई की बुद्धिमान पार्सिंग क्षमताएं यह सुनिश्चित करती हैं कि उच्च मात्रा के बावजूद, निकाली गई जानकारी सटीक और संरचित बनी रहेगी।

### 9. पेरप्लेक्सिटी एआई स्क्रैपिंग में त्रुटि प्रबंधन और मजबूती

मजबूत वेब स्क्रैपर्स बनाना व्यापक त्रुटि प्रबंधन की आवश्यकता करता है ताकि नेटवर्क मुद्दों, वेबसाइट परिवर्तनों, और API विफलताओं को सुचारू रूप से प्रबंधित किया जा सके। यह समाधान पेरप्लेक्सिटी एआई-संचालित स्क्रेपर्स को अधिक प्रतिरोधी बनाने की रणनीतियों को रेखांकित करता है।

*   **विवरण:** पेरप्लेक्सिटी एआई के साथ भी, वेब स्क्रैपिंग के दौरान अप्रत्याशित मुद्दे उत्पन्न हो सकते हैं। सही त्रुटि प्रबंधन को लागू करना सुनिश्चित करता है कि आपका स्क्रैपर क्रैश न हो और प्रभावी ढंग से विफलताओं को पुनर्प्राप्त या लॉग कर सके। इसमें HTTP त्रुटियों, नेटवर्क टाइमआउट, पेरप्लेक्सिटी एआई API त्रुटियों, और ऐसे मामलों को संभालना शामिल है जहां एआई अपेक्षित रूप से डेटा निकालने में विफल हो सकता है। रणनीतियों में पुनः प्रयास तंत्र, फॉलबैैक पार्सिंग, और विस्तृत लॉगिंग शामिल हैं।

*   **कोड उदाहरण/चरण:**

    1.  **जरूरी पुस्तकालय स्थापित करें:**

        ```bash
        pip install openai requests pydantic instructor tenacity
        ```

    2.  **अपने पेरप्लेक्सिटी एआई API कुंजी सेट करें** (जैसा कि पिछले समाधानों में)।

    3.  **पायथन स्क्रिप्ट लिखें:** यह उदाहरण मजबूत पुनः प्रयास लॉजिक और अधिक व्यापक त्रुटि प्रबंधन के लिए `tenacity` को शामिल करता है।

        ```python
        import requests
        from openai import OpenAI
        import os
        from pydantic import BaseModel
        import instructor
        from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed, retry_if_exception_type
        import logging

        # लॉगिंग कॉन्फ़िगर करें
        logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

        # अपनी पेरप्लेक्सिटी एआई API कुंजी सेट करें
        perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY")

        # संरचित आउटपुट के लिए ओपनएआई क्लाइंट को प्रशिक्षित करें
        client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))

        class ProductDetails(BaseModel):
            name: str | None = None
            price: str | None = None
            description: str | None = None

        # नेटवर्क अनुरोधों के लिए पुनः प्रयास सजावटी
        @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2), retry=retry_if_exception_type(requests.exceptions.RequestException))
        def fetch_html_robust(url):
            """निवृत्तियों के साथ दिए गए URL से HTML सामग्री प्राप्त करता है।"""
            logging.info(f"{url} से HTML प्राप्त करने का प्रयास")
            response = requests.get(url, timeout=10)
            response.raise_for_status()
            return response.text

        # पेरप्लेक्सिटी एआई कॉल के लिए पुनः प्रयास सजावटी
        @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(5), retry=retry_if_exception_type(Exception))
        def extract_structured_data_robust(html_content, target_model: BaseModel):
            """HTML से संरचित डेटा निकालने के लिए पेरप्लेक्सिटी एआई का उपयोग करता है।"""
            if not html_content:
                logging.warning("निकासी के लिए कोई HTML सामग्री प्रदान नहीं की गई।")
                return None

logging.info("परप्लेक्सिटी एआई के साथ डेटा निकालने का प्रयास कर रहे हैं।")
            extracted_data = client.chat.completions.create(
                model="sonar-small-online",
                response_model=target_model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो HTML सामग्री से संरचित जानकारी निकालता है। प्रदान किए गए JSON स्कीमा में अनुरोधित विवरण निकालें।"},
                    {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nनिम्नलिखित उत्पाद विवरण निकालें: नाम, मूल्य, और विवरण।"}
                ]
            )
            return extracted_data

        # उदाहरण उपयोग
        target_url = "https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/product/ajax-full-zip-sweatshirt/"
        # एक ऐसी URL का उदाहरण जो असफल हो सकती है (जैसे, 404 या नेटवर्क त्रुटि)
        # failing_url = "https://www.example.com/non-existent-page"

        print(f"\n--- प्रोसेसिंग {target_url} ---")
        try:
            html = fetch_html_robust(target_url)
            if html:
                product_info = extract_structured_data_robust(html, ProductDetails)
                if product_info:
                    print("\n--- निकाले गए उत्पाद विवरण ---")
                    print(f"नाम: {product_info.name}")
                    print(f"मूल्य: {product_info.price}")
                    print(f"विवरण: {product_info.description}")
                else:
                    logging.error("परप्लेक्सिटी एआई पुन: प्रयासों के बाद डेटा निकालने में विफल रहा।")
            else:
                logging.error("पुन: प्रयासों के बाद HTML प्राप्त करने में विफल।")
        except Exception as e:
            logging.critical(f"{target_url} के लिए स्क्रैपिंग प्रक्रिया के दौरान गंभीर त्रुटि: {e}")

        # संभावित रूप से असफल URL के साथ उदाहरण (परीक्षण के लिए अनकमेंट करें)
        # print(f"\n--- प्रोसेसिंग {failing_url} ---")
        # try:
        #     html_failing = fetch_html_robust(failing_url)
        #     if html_failing:
        #         product_info_failing = extract_structured_data_robust(html_failing, ProductDetails)
        #         if product_info_failing:
        #             print("\n--- निकाले गए उत्पाद विवरण (असफल URL) ---")
        #             print(f"नाम: {product_info_failing.name}")
        #             print(f"मूल्य: {product_info_failing.price}")
        #             print(f"विवरण: {product_info_failing.description}")
        #         else:
        #             logging.error("परप्लेक्सिटी एआई असफल URL से डेटा निकालने में पुन: प्रयासों के बाद विफल रहा।")
        #     else:
        #         logging.error("पुन: प्रयासों के बाद असफल URL से HTML प्राप्त करने में विफल।")
        # except Exception as e:
        #     logging.critical(f"{failing_url} के लिए स्क्रैपिंग प्रक्रिया के दौरान गंभीर त्रुटि: {e}")
        ```

    इस समाधान में आपके स्क्रैपिंग संचालन में लचीलेपन का निर्माण करने के महत्व पर जोर दिया गया है। पुन: प्रयास तंत्र, व्यापक त्रुटि प्रबंधन और विस्तृत लॉगिंग को लागू करके, आप परप्लेक्सिटी एआई-संचालित स्क्रैपर्स बना सकते हैं जो अधिक विश्वसनीय हैं और विघटन के लिए कम संवेदनशील हैं। यह निरंतर डेटा धाराओं को बनाए रखने और आपके एकत्रित डेटा की अखंडता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है, यहां तक कि अप्रत्याशित वेब परिवेशों के सामने भी।

### 10. परप्लेक्सिटी एआई के साथ उन्नत डेटा रूपांतरण और सफाई

कच्चा निकाला गया डेटा अक्सर प्रभावी ढंग से उपयोग करने से पहले और अधिक रूपांतरण और सफाई की आवश्यकता होती है। परप्लेक्सिटी एआई इन पोस्ट-एक्सट्रैक्शन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है, जो डेटा गुणवत्ता और सुसंगतता सुनिश्चित करता है।

*   **विवरण:** प्रारंभिक डेटा निकासी के बाद, डेटा असंगत प्रारूपों में हो सकता है, इसमें शोर हो सकता है, या इसे समृद्ध करने की आवश्यकता हो सकती है (जैसे, मुद्राओं को परिवर्तित करना, तिथियों को मानकीकरण करना, पाठ को वर्गीकृत करना)। परप्लेक्सिटी एआई, इसकी मजबूत प्राकृतिक भाषा समझने की क्षमताओं के साथ, इन उन्नत रूपांतरण और सफाई कार्यों को करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। एआई को निकाले गए डेटा और स्पष्ट निर्देश प्रदान करके, यह डेटा को फिर से स्वरूपित, साफ और यहां तक कि समृद्ध कर सकता है, इसे विश्लेषण या संग्रह के लिए तैयार कर सकता है। यह जटिल नियम-आधारित सफाई स्क्रिप्ट की आवश्यकता को कम करता है और डेटा पाइपलाइन को अधिक अनुकूलनीय बनाता है।

*   **कोड उदाहरण/चरण:**

    1.  **आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करें:**

        ```bash
        pip install openai requests pydantic instructor
        ```

    2.  **अपना परप्लेक्सिटी एआई एपीआई कुंजी सेट करें** (जैसे पिछले समाधानों में)।

    3.  **पायथन स्क्रिप्ट लिखें:** यह उदाहरण उत्पाद विवरणों को साफ और मानकीकरण करने को दर्शाता है।

        ```python
        import requests
        from openai import OpenAI
        import os
        from pydantic import BaseModel, Field
        import instructor

        # अपना परप्लेक्सिटी एआई एपीआई कुंजी सेट करें
        perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY")

        # संरचित आउटपुट के लिए इंस्ट्रक्टर के साथ ओपनएआई क्लाइंट को पैच करें
        client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))

क्लास RawProductDetails(BaseModel):
नाम: स्ट्रिंग
कीमत_raw: स्ट्रिंग = फील्ड(उपमा="कीमत") # संभावित गंदे इनपुट के लिए उपमा का उपयोग करें
विवरण_raw: स्ट्रिंग = फील्ड(उपमा="विवरण")

क्लास CleanedProductDetails(BaseModel):
उत्पाद_नाम: स्ट्रिंग
कीमत_usd: फ्लोट
विवरण_सारांश: स्ट्रिंग
श्रेणी: स्ट्रिंग

def fetch_html(url):
"""दिए गए URL की HTML सामग्री लाता है।"""
प्रयास करना:
प्रतिक्रिया = requests.get(url, समय_सीमा=10)
प्रतिक्रिया.raise_for_status()
लौटाना प्रतिक्रिया.text
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"URL {url} लाने में त्रुटि: {e}")
लौटाना None

def extract_raw_data_with_perplexity(html_content):
"""HTML से कच्चे डेटा को निकालने के लिए Perplexity AI का उपयोग करता है।"""
यदि नहीं html_content:
लौटाना None

प्रयास करना:
    कच्चा_डेटा = client.chat.completions.create(
        मॉडल="sonar-small-online",
        प्रतिक्रिया_मॉडल=RawProductDetails,
        संदेश=[
            {"भूमिका": "system", "सामग्री": "आप एक AI सहायक हैं जो HTML सामग्री से कच्ची उत्पाद जानकारी निकालता है। नाम, कीमत और विवरण निकालें।"},
            {"भूमिका": "user", "सामग्री": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nउत्पाद का नाम, इसकी कच्ची मूल्य स्ट्रिंग, और इसका कच्चा विवरण निकालें।"}
        ]
    )
    लौटाना कच्चा_डेटा
except Exception as e:
    print(f"Perplexity AI के साथ कच्चे डेटा को निकालने में त्रुटि: {e}")
    लौटाना None

def transform_and_clean_data_with_perplexity(raw_data: RawProductDetails):
"""कच्चे निकाले गए डेटा को रूपांतरित और साफ़ करने के लिए Perplexity AI का उपयोग करता है।"""
यदि नहीं raw_data:
लौटाना None

रूपांतरण_प्रॉम्प्ट = f"निम्नलिखित उत्पाद डेटा को संरचित प्रारूप में साफ़ और बदलें:\n\nउत्पाद नाम: {raw_data.name}\nकच्ची कीमत: {raw_data.price_raw}\nकच्चा विवरण: {raw_data.description_raw}\n\nनिर्देश:\n1. उत्पाद नाम को मानकीकृत करें (जैसे, अतिरिक्त स्पेस हटा दें, बड़े अक्षरों में लिखें)।\n2. कच्ची कीमत को USD में फ्लोट में बदलें। यदि मुद्रा USD नहीं है, तो मान लें कि यह है और आवश्यकतानुसार रूपांतरित करें (जैसे, '€100' को 100.0 में बदलें)।\n3. विवरण का सारांश अधिकतम 50 शब्दों में दें।\n4. नाम और विवरण के आधार पर एक एकल उत्पाद श्रेणी का अनुमान लगाएं (जैसे, 'इलेक्ट्रॉनिक्स', 'परिधान', 'पुस्तकें')।\n\nआउटपुट को CleanedProductDetails स्कीमा से मेल खाने वाले JSON ऑब्जेक्ट के रूप में प्रदान करें।"

प्रयास करना:
    साफ़_डेटा = client.chat.completions.create(
        मॉडल="sonar-small-online",
        प्रतिक्रिया_मॉडल=CleanedProductDetails,
        संदेश=[
            {"भूमिका": "system", "सामग्री": "आप एक AI सहायक हैं जो उपयोगकर्ता निर्देशों और प्रदान किए गए JSON स्कीमा के आधार पर कच्चे डेटा को संरचित, मानकीकृत प्रारूप में साफ़ और परिवर्तित करता है।"},
            {"भूमिका": "user", "सामग्री": रूपांतरण_प्रॉम्प्ट}
        ]
    )
    लौटाना साफ़_डेटा
except Exception as e:
    print(f"Perplexity AI के साथ डेटा को बदलने में त्रुटि: {e}")
    लौटाना None

उदाहरण उपयोग

लक्ष्य_url = "https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/product/ajax-full-zip-sweatshirt/"
html = fetch_html(लक्ष्य_url)

यदि html:
print("HTML लाया गया। Perplexity AI के साथ कच्चा डेटा निकालना...")
कच्चा_उत्पाद_जानकारी = extract_raw_data_with_perplexity(html)

यदि कच्चा_उत्पाद_जानकारी:
    print("\n--- कच्चा निकाला गया उत्पाद विवरण ---")
    print(f"नाम: {कच्चा_उत्पाद_जानकारी.name}")
    print(f"कच्ची कीमत: {कच्चा_उत्पाद_जानकारी.price_raw}")
    print(f"कच्चा विवरण: {कच्चा_उत्पाद_जानकारी.description_raw}")

    print("\nPerplexity AI के साथ डेटा को बदलने और साफ़ करने...")
    साफ़_उत्पाद_जानकारी = transform_and_clean_data_with_perplexity(कच्चा_उत्पाद_जानकारी)

    यदि साफ़_उत्पाद_जानकारी:
        print("\n--- साफ़ और परिवर्तित उत्पाद विवरण ---")
        print(f"उत्पाद नाम: {साफ़_उत्पाद_जानकारी.product_name}")
        print(f"कीमत (USD): {साफ़_उत्पाद_जानकारी.price_usd:.2f}")
        print(f"विवरण सारांश: {साफ़_उत्पाद_जानकारी.description_summary}")
        print(f"श्रेणी: {साफ़_उत्पाद_जानकारी.category}")
        print(f"JSON आउटपुट: {साफ़_उत्पाद_जानकारी.model_dump_json(indent=2)}")
    अन्यथा:
        print("उत्पाद जानकारी को साफ़ और परिवर्तित करने में असफल।")
अन्यथा:
    print("कच्ची उत्पाद जानकारी निकालने में असफल।")

अन्यथा:
print("HTML लाने में असफल।")
यह समाधान केवल निष्कर्षण से परे परप्लेक्सिटी एआई की बहुपरकारीता को दर्शाता है। डेटा रूपांतरण और सफाई के लिए इसके प्राकृतिक भाषा क्षमताओं का लाभ उठाकर, आप अपनी पोस्ट-स्क्रैपिंग कार्यप्रवाह को महत्वपूर्ण रूप से व्यवस्थित कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण उच्च डेटा गुणवत्ता बनाए रखने, विभिन्न डेटा स्रोतों में स्थिरता सुनिश्चित करने, और डेटा को विश्लेषण, मशीन लर्निंग मॉडल, या बिजनेस इंटेलिजेंस डैशबोर्ड में त्वरित उपयोग के लिए तैयार करने के लिए विशेष रूप से लाभकारी है। यह गंदे, कच्चे वेब डेटा को न्यूनतम मैनुअल हस्तक्षेप के साथ साफ़, क्रियाशील अंतर्दृष्टियों में बदल देता है।

8. स्केलेबल स्क्रैपिंग के लिए परप्लेक्सिटी एआई को क्लाउड फ़ंक्शंस के साथ एकीकृत करना

विशाल पैमाने पर, इवेंट-चालित, या अनुसूचित स्क्रैपिंग कार्यों के लिए, परप्लेक्सिटी एआई को सर्वरलेस क्लाउड फंक्शंस (जैसे, AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions) के साथ एकीकृत करना विशाल स्केलेबिलिटी और लागत-कुशलता प्रदान करता है।

• विवरण: क्लाउड फ़ंक्शंस आपको घटनाओं के उत्तर में कोड चलाने की अनुमति देते हैं (जैसे, एक कतार में नया आइटम दिखाई देने पर या एक निर्धारित टाइमर पर) बिना सर्वर की प्रावधान या प्रबंधन किए। क्लाउड फ़ंक्शन के भीतर अपने परप्लेक्सिटी एआई-संचालित स्क्रैपिंग लॉजिक को लागू करके, आप अत्यधिक स्केलेबिल और लागत-कुशल स्क्रैपिंग समाधान बना सकते हैं। प्रत्येक फ़ंक्शन कॉल एक एकल स्क्रैपिंग कार्य को संभाल सकता है, बुद्धिमानी से डेटा निष्कर्षण के लिए परप्लेक्सिटी एआई का लाभ उठाता है, और मांग को पूरा करने के लिए स्वतः स्केल होता है। यह आर्किटेक्चर URLs की बड़ी मात्रा के प्रसंस्करण या कई वेबसाइटों की निरंतर निगरानी के लिए आदर्श है।

• कोड उदाहरण/कदम:

  1. पूर्वापेक्षाएँ:

     • एक AWS, Google Cloud, या Azure खाता।
     • सर्वरलेस फ़ंक्शंस का तैनाती का परिचय।
     • परप्लेक्सिटी एआई API कुंजी सुरक्षित रूप से कॉन्फ़िगर की गई (जैसे, क्लाउड फ़ंक्शन में पर्यावरण चर के माध्यम से)।

  2. जरूरी पुस्तकालयों को स्थापित करें (स्थानीय विकास और पैकेजिंग के लिए):

     bash Copy

     pip install openai requests pydantic instructor

  3. उदाहरण (AWS Lambda के साथ Python):

     lambda_function.py फ़ाइल बनाएँ:

     python Copy

     import json
     import os
     import requests
     from openai import OpenAI
     from pydantic import BaseModel
     import instructor
     
     # परप्लेक्सिटी एआई क्लाइंट को प्रारंभ करें
     perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY")
     if not perplexity_api_key:
         raise ValueError("PERPLEXITY_API_KEY पर्यावरण चर सेट नहीं किया गया है।")
     
     client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))
     
     class ProductDetails(BaseModel):
         name: str
         price: str
         description: str
     
     def fetch_html(url):
         """दी गई URL की HTML सामग्री को लाता है।"""
         try:
             response = requests.get(url, timeout=10)
             response.raise_for_status()
             return response.text
         except requests.exceptions.RequestException as e:
             print(f"URL {url} लाने में गलती: {e}")
             return None
     
     def extract_structured_data_with_perplexity(html_content, target_model: BaseModel):
         """HTML से संरचित डेटा निकालने के लिए परप्लेक्सिटी एआई का उपयोग करता है एक Pydantic मॉडल के आधार पर।"""
         if not html_content:
             return None
         
         try:
             extracted_data = client.chat.completions.create(
                 model="sonar-small-online",
                 response_model=target_model,
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "आप एक एआई सहायक हैं जो HTML सामग्री से संरचित जानकारी निकालता है। दी गई JSON स्कीमा में अनुरोधित विवरण निकालें।"},
                     {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\n निम्नलिखित उत्पाद विवरण निकालें: नाम, कीमत, और विवरण।"}
                 ]
             )
             return extracted_data
         except Exception as e:
             print(f"परप्लेक्सिटी एआई के साथ संरचित डेटा निकालने में गलती: {e}")
             return None
     
     def lambda_handler(event, context):
         """AWS Lambda फ़ंक्शन हैंडलर।"""
         print(f"प्राप्त कार्यक्रम: {json.dumps(event)}")
         
         # कार्यक्रम पेलोड में \'url\' की अपेक्षा करना
         target_url = event.get("url")
         if not target_url:
             return {
                 "statusCode": 400,
                 "body": json.dumps({"message": "कार्यक्रम पेलोड में \'url\' गायब है"})
             }
     
         html = fetch_html(target_url)
         if html:
             product_info = extract_structured_data_with_perplexity(html, ProductDetails)
             if product_info:
                 return {
                     "statusCode": 200,
                     "body": product_info.model_dump_json(indent=2)
                 }
             else:
                 return {

```json
"statusCode": 500,
                        "body": json.dumps({"message": "उत्पाद की जानकारी को निकालने में विफल।"})
                    }
            else:
                return {
                    "statusCode": 500,
                    "body": json.dumps({"message": "HTML लाने में विफल।"})
                }
        ```

    4.  **परिनियोजन चरण (सामान्य):**
        *   अपने `lambda_function.py` को सभी उसकी निर्भरता (जिसमें `openai`, `requests`, `pydantic`, `instructor` शामिल हैं) के साथ एक परिनियोजन पैकेज (जैसे, एक `.zip` फ़ाइल) में पैक करें।
        *   पैकेज को अपने चुने हुए क्लाउड प्रदाता (जैसे, AWS Lambda) पर अपलोड करें।
        *   उपयुक्त मेमोरी, समय-सीमा और पर्यावरण चर (विशेष रूप से `PERPLEXITY_API_KEY`) के साथ फ़ंक्शन को कॉन्फ़िगर करें।
        *   ट्रिगर सेट करें (जैसे, HTTP अनुरोधों के लिए API गेटवे, कतार आधारित प्रोसेसिंग के लिए SQS, अनुसूचित कार्यों के लिए EventBridge)।

    यह सर्वर रहित दृष्टिकोण आपको अत्यधिक स्केलेबल, लागत-कुशल, और घटनाओं द्वारा संचालित वेब स्क्रैपिंग समाधान बनाने की अनुमति देता है। क्लाउड फ़ंक्शंस पर कार्यान्वयन को ओफलोड करके, आप केवल वास्‍तविक उपयोग में आने वाले कंप्यूट समय के लिए भुगतान करते हैं, जो यह अस्थिर कार्यभार और बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के लिए आदर्श बनाता है। इस वास्तुकला में Perplexity AI की बुद्धिमान पार्सिंग क्षमताएं यह सुनिश्चित करती हैं कि उच्च मात्रा में होने पर भी निकाली गई डेटा सटीक और संरचित रहती है।

### 9. Perplexity AI स्क्रैपिंग में त्रुटि प्रबंधन और मजबूती

मजबूत वेब स्क्रैपर्स का निर्माण करने के लिए व्यापक त्रुटि प्रबंधन आवश्यक है ताकि नेटवर्क मुद्दों, वेबसाइट परिवर्तनों और API विफलताओं का प्रभावी ढंग से प्रबंधन किया जा सके। यह समाधान Perplexity AI-संचालित स्क्रैपर्स को अधिक लचीला बनाने के लिए रणनीतियों का प्रदर्शन करता है।

*   **विवरण:** Perplexity AI के साथ, वेब स्क्रैपिंग के दौरान अप्रत्याशित समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं। उचित त्रुटि प्रबंधन का कार्यान्वयन सुनिश्चित करता है कि आपका स्क्रैपर क्रैश न हो और प्रभावी ढंग से विफलताओं को पुनर्प्राप्त या लॉग कर सके। इसमें HTTP त्रुटियों, नेटवर्क टाइमआउट, Perplexity AI API त्रुटियों और उन मामलों को संभालना शामिल है जहाँ AI अपेक्षित डेटा निकालने में विफल हो सकता है। रणनीतियों में पुनः प्रयास तंत्र, बैकअप पार्सिंग और विस्तृत लॉगिंग शामिल हैं।

*   **कोड उदाहरण/चरण:**

    1.  **आवश्यक पुस्तकालयों को स्थापित करें:**

        ```bash
        pip install openai requests pydantic instructor tenacity
        ```

    2.  **अपना Perplexity AI API कुंजी सेट करें** (जैसे पिछले समाधानों में)।

    3.  **पायथन स्क्रिप्ट लिखें:** यह उदाहरण `tenacity` को मजबूत पुनः प्रयास लॉजिक और व्यापक त्रुटि प्रबंधन के लिए शामिल करता है।

        ```python
        import requests
        from openai import OpenAI
        import os
        from pydantic import BaseModel
        import instructor
        from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed, retry_if_exception_type
        import logging

        # लॉगिंग कॉन्फ़िगर करें
        logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

        # अपना Perplexity AI API कुंजी सेट करें
        perplexity_api_key = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY", "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY")

        # संरचित आउटपुट के लिए इंस्ट्रक्टर के साथ OpenAI क्लाइंट पैच करें
        client = instructor.patch(OpenAI(api_key=perplexity_api_key, base_url="https://api.perplexity.ai"))

        class ProductDetails(BaseModel):
            name: str | None = None
            price: str | None = None
            description: str | None = None

        # नेटवर्क अनुरोधों के लिए पुनः प्रयास सज्वक
        @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2), retry=retry_if_exception_type(requests.exceptions.RequestException))
        def fetch_html_robust(url):
            """पुनः प्रयासों के साथ दिए गए URL का HTML सामग्री लाता है।"""
            logging.info(f"{url} से HTML लाने का प्रयास कर रहा हूँ")
            response = requests.get(url, timeout=10)
            response.raise_for_status()
            return response.text

        # Perplexity AI कॉल के लिए पुनः प्रयास सज्वक
        @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(5), retry=retry_if_exception_type(Exception))
        def extract_structured_data_robust(html_content, target_model: BaseModel):
            """HTML से संरचित डेटा निकालने के लिए Perplexity AI का उपयोग करता है।"""
            if not html_content:
                logging.warning("निष्कर्षण के लिए कोई HTML सामग्री उपलब्ध नहीं है।")
                return None
            
            logging.info("Perplexity AI के साथ डेटा निकालने का प्रयास कर रहा हूँ।")
            extracted_data = client.chat.completions.create(
                model="sonar-small-online",
                response_model=target_model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "आप एक AI सहायक हैं जो HTML सामग्री से संरचित जानकारी निकालता है। दिए गए JSON स्कीमा में अनुरोधित विवरण निकालें।"},
                    {"role": "user", "content": f"HTML सामग्री: {html_content}\n\nइन उत्पाद विवरणों को निकालें: नाम, मूल्य, और विवरण।"}
                ]
            )
            return extracted_data

उदाहरण उपयोग

    लक्ष्य_url = "https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/product/ajax-full-zip-sweatshirt/"
    # एक URL का उदाहरण जो असफल हो सकता है (जैसे, 404 या नेटवर्क त्रुटि)
    # असफल_url = "https://www.example.com/non-existent-page"

    प्रिंट(f"\n--- प्रोसेसिंग {लक्ष्य_url} ---")
    प्रयास:
        html = fetch_html_robust(लक्ष्य_url)
        यदि html:
            product_info = extract_structured_data_robust(html, ProductDetails)
            यदि product_info:
                प्रिंट("\n--- निकाला गया उत्पाद विवरण ---")
                प्रिंट(f"नाम: {product_info.name}")
                प्रिंट(f"कीमत: {product_info.price}")
                प्रिंट(f"विवरण: {product_info.description}")
            अन्यथा:
                logging.error("परिपूर्णता एआई पुनः प्रयास के बाद डेटा निकालने में असफल रही।")
        अन्यथा:
            logging.error("पुनः प्रयास के बाद HTML लाने में असफल।")
    excepto Exception जैसे e:
        logging.critical(f"{लक्ष्य_url} के लिए स्क्रैपिंग प्रक्रिया के दौरान गंभीर त्रुटि: {e}")

    # संभावित रूप से असफल URL के साथ उदाहरण (परीक्षण के लिए टिप्पणी हटाएँ)
    # प्रिंट(f"\n--- प्रोसेसिंग {असफल_url} ---")
    # प्रयास:
    #     html_failing = fetch_html_robust(असफल_url)
    #     यदि html_failing:
    #         product_info_failing = extract_structured_data_robust(html_failing, ProductDetails)
    #         यदि product_info_failing:
    #             प्रिंट("\n--- निकाला गया उत्पाद विवरण (असफल URL) ---")
    #             प्रिंट(f"नाम: {product_info_failing.name}")
    #             प्रिंट(f"कीमत: {product_info_failing.price}")
    #             प्रिंट(f"विवरण: {product_info_failing.description}")
    #         अन्यथा:
    #             logging.error("परिपूर्णता एआई असफल URL से डेटा निकालने में पुनः प्रयास के बाद असफल रही।")
    #     अन्यथा:
    #         logging.error("पुनः प्रयास के बाद असफल URL से HTML लाने में असफल।")
    # except Exception जैसे e:
    #     logging.critical(f"{असफल_url} के लिए स्क्रैपिंग प्रक्रिया के दौरान गंभीर त्रुटि: {e}")

यह समाधान आपकी स्क्रैपिंग संचालन में लचीलापन बनाने के महत्व पर जोर देता है। पुनः प्रयास तंत्र, व्यापक त्रुटि हैंडलिंग और विस्तृत लॉगिंग को लागू करके, आप ऐसे परिपूर्णता एआई-सशक्त स्क्रैपर्स बना सकते हैं जो अधिक विश्वसनीय और बाधाओं के प्रति कम प्रवण होते हैं। यह निरंतर डेटा धाराओं को बनाए रखने और आपके एकत्रित डेटा की अखंडता सुनिश्चित करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, यहाँ तक कि अप्रत्याशित वेब वातावरण का सामना करते समय भी।

केस अध्ययन और अनुप्रयोग परिदृश्य

परिपूर्णता एआई की वेब स्क्रैपिंग क्षमताएँ विभिन्न उद्योगों में कई संभावनाएँ खोलती हैं। डेटा को बुद्धिमानी से पार्स और निकालने की इसकी क्षमता इसे जटिल और गतिशील डेटा संग्रह कार्यों के लिए उपयुक्त बनाती है। यहाँ कुछ केस अध्ययन और अनुप्रयोग परिदृश्यों का उल्लेख किया गया है:

केस अध्ययन 1: ई-कॉमर्स उत्पाद डेटा निकालना

चुनौती: एक ई-कॉमर्स एनालिटिक्स कंपनी को हजारों ऑनलाइन रिटेलर्स में उत्पाद कीमतों, उपलब्धता और समीक्षाओं को ट्रैक करने की आवश्यकता थी। ये रिटेलर्स लगातार अपने वेबसाइट लेआउट को अपडेट करते थे, जिसके कारण पारंपरिक नियम-आधारित स्क्रैपर्स टूट जाते थे और इससे महत्वपूर्ण डेटा अंतराल और रखरखाव का अधिक बोझ होता था।

परिपूर्णता एआई के साथ समाधान: कंपनी ने एक परिपूर्णता एआई-सशक्त स्क्रैपिंग समाधान लागू किया। उन्होंने उत्पाद पृष्ठों को रेंडर करने के लिए एक हेडलेस ब्राउज़र (Playwright) का उपयोग किया और फिर पूरे HTML को परिपूर्णता एआई को फीड किया। उन्होंने विशिष्ट CSS चयनकर्ताओं को परिभाषित करने के बजाय, प्राकृतिक भाषा के प्रॉम्प्ट जैसे "उत्पाद का नाम, वर्तमान कीमत, मूल कीमत (यदि छूट पर है), औसत ग्राहक रेटिंग और समीक्षाओं की संख्या निकालें" का उपयोग किया। परिपूर्णता एआई, संरचित आउटपुट के लिए Pydantic मॉडलों के साथ मिलकर, वेब साइट लेआउट बदलने पर भी आवश्यक डेटा को लगातार निकालता रहा। इससे रखरखाव का समय काफी कम हो गया और डेटा की सटीकता में सुधार हुआ।

प्रभाव: कंपनी ने स्क्रैपर रखरखाव के घंटों में 95% की कमी और डेटा कवरेज में 30% की वृद्धि हासिल की। वेबसाइट परिवर्तनों के प्रति तेजी से अनुकूलन की क्षमता ने उन्हें अपने ग्राहकों को अधिक समय पर और सटीक बाजार अंतर्दृष्टि प्रदान करने की क्षमता दी।

केस अध्ययन 2: समाचार और सामग्री संग्रहण

चुनौती: एक मीडिया मॉनिटरिंग एजेंसी को वास्तविक समय में सैकड़ों विविध ऑनलाइन समाचार स्रोतों से समाचार लेखों को संकलित करने की आवश्यकता थी। प्रत्येक समाचार वेबसाइट की एक अद्वितीय संरचना थी, जिससे लेखों के शीर्षक, लेखकों, प्रकाशन तिथियों और मुख्य सामग्री को लगातार निकालना चुनौतीपूर्ण हो गया।
Perplexity AI के साथ समाधान: एजेंसी ने एक सिस्टम विकसित किया जहाँ नए लेखों की पहचान की गई (उदाहरण के लिए, RSS फ़ीड या साइटमैप मॉनिटरिंग के माध्यम से)। प्रत्येक लेख का HTML फिर प्राप्त किया गया और Perplexity AI को एक संकेत के साथ दिया गया: "लेख का शीर्षक, लेखक, प्रकाशन तिथि, और मुख्य पाठ की पहचान करें। लेख का 100 शब्दों में सारांश प्रस्तुत करें।" Perplexity AI की प्राकृतिक भाषा समझ ने इसे विभिन्न वेबसाइट डिजाइनों में सही ढंग से इन तत्वों की पहचान करने की अनुमति दी, भले ही वे अलग HTML टैग या कक्षाओं में अंतर्निहित थे।

प्रभाव: एजेंसी ने अपनी सामग्री एकत्र करने की प्रक्रिया को काफी तेज़ किया, प्रकाशन से निष्कर्षण के समय को 80% तक कम कर दिया। इससे उन्हें अपने ग्राहकों को अधिक अद्यतन समाचार फ़ीड और विश्लेषण प्रदान करने में सक्षम बनाया, जो मीडिया निगरानी बाजार में उनके प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त को बढ़ाता है।

केस अध्ययन 3: बाजार अनुसंधान और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण

चुनौती: SaaS उद्योग में एक स्टार्टअप को प्रतिस्पर्धात्मक जानकारी इकट्ठा करने की आवश्यकता थी, जिसमें प्रतिस्पर्धियों की वेबसाइटों से कीमतों के मॉडल, विशेषताओं के सेट, और ग्राहक समीक्षा का विश्लेषण शामिल था। जानकारी अक्सर जटिल तालिकाओं, गतिशील चार्टों, या लंबे पाठ विवरणों में प्रस्तुत की जाती थी।

Perplexity AI के साथ समाधान: स्टार्टअप ने प्रतिस्पर्धियों की वेबसाइटों को नेविगेट करने और विशिष्ट डेटा अंक निकालने के लिए Perplexity AI का उपयोग किया। उदाहरण के लिए, वे एक कीमत पृष्ठ का HTML प्रदान करते और पूछते, "सभी मूल्य स्तरों, उनके मासिक और वार्षिक लागत, और प्रत्येक स्तर में शामिल मुख्य विशेषताओं को निकालें।" समीक्षा पृष्ठों के लिए, उन्होंने संकेत दिया, "ग्राहक समीक्षाओं के भावनात्मक सारांश करें और सामान्य दर्द बिंदुओं और प्रशंसित विशेषताओं की पहचान करें।" Perplexity AI की जटिल पाठात्मक जानकारी को संसाधित और संक्षेपित करने की क्षमता अमूल्य साबित हुई।

प्रभाव: स्टार्टअप ने अपने प्रतिस्पर्धियों की रणनीतियों पर गहरी, अधिक विवरण संबंधी जानकारी प्राप्त की बिना विस्तृत मैनुअल डेटा संग्रह के। इसने उनके उत्पाद विकास और विपणन प्रयासों को सूचित किया, जिससे उन्हें बाजार में उन क्षेत्रों की पहचान करने और अपनी पेशकशों को अधिक प्रभावी ढंग से परिष्कृत करने की अनुमति मिली। Perplexity AI द्वारा निकाली गई डेटा उनके व्यवसाय बुद्धिमत्ता डैशबोर्ड में सीधे भेजी गई, जो वास्तविक समय में प्रतिस्पर्धात्मक विश्लेषण प्रदान करती है।

Perplexity AI बनाम पारंपरिक वेब स्क्रैपिंग: तुलना सारांश

पारंपरिक वेब स्क्रैपिंग विधियों और Perplexity AI द्वारा संवर्धित विधियों के बीच भिन्नताओं को समझना आपके डेटा निष्कर्षण आवश्यकताओं के लिए सही दृष्टिकोण चुनने के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि पारंपरिक विधियाँ वर्षों से वेब स्क्रैपिंग की रीढ़ रही हैं, AI-संचालित दृष्टिकोण विशेष रूप से आज के गतिशील वेब वातावरण में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हैं। नीचे दी गई तालिका मुख्य भिन्नताओं का सारांश प्रस्तुत करती है:

स्क्रैपलेस के साथ अपने स्क्रैपिंग को सुपरचार्ज करें

जबकि परप्लेक्सिटी एआई जटिल वेब पन्नों से डेटा को पार्स और निकालने में क्रांति लाता है, इन पन्नों तक विश्वसनीय रूप से पहुंचने की प्रारंभिक बाधा बनी रहती है। वेबसाइटें अक्सर स्वचालित पहुंच को रोकने के लिए परिष्कृत एंटी-बॉट उपायों, आईपी ब्लॉकिंग, कैप्चा और दर सीमा लागू करती हैं। यहीं पर स्क्रैपलेस जैसी शक्तिशाली वेब स्क्रैपिंग इंफ्रास्ट्रक्चर सेवा एक अमूल्य साझेदार बन जाती है, जो परप्लेक्सिटी एआई के साथ मिलकर एक अंत-to-end, अत्यधिक प्रभावी वेब स्क्रैपिंग समाधान बनाती है।

स्क्रैपलेस एक मजबूत और स्केलेबल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है जो इन पहुंच चुनौतियों को पार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अपने परप्लेक्सिटी एआई-संचालित पायथन वेब स्क्रैपिंग कार्यप्रवाह में स्क्रैपलेस को एकीकृत करके, आप:

• एंटी-स्क्रैपिंग रक्षा को बायपास करें: स्क्रैपलेस अत्याधुनिक प्रॉक्सी नेटवर्क (रेसिडेंशियल, डाटासेंटर, मोबाइल) और बुद्धिमान अनुरोध राउटिंग प्रदान करता है ताकि आईपी ब्लॉक, कैप्चा और अन्य एंटी-बॉट तकनीकों को बाईपास कर सकें। यह सुनिश्चित करता है कि आपका परप्लेक्सिटी एआई हमेशा आवश्यक एचटीएमएल सामग्री प्राप्त करता है, यहां तक कि सबसे सुरक्षित वेबसाइटों से भी।
• उच्च अपटाइम और विश्वसनीयता सुनिश्चित करें: स्क्रैपलेस द्वारा वेब एक्सेस की जटिलताओं को संभालने के साथ, आप अपने स्क्रैपर्स के ब्लॉक होने या नेटवर्क मुद्दों के कारण गलती में आने की चिंता किए बिना निरंतर डेटा स्ट्रीम बनाए रख सकते हैं। यह विश्वसनीयता वास्तविक समय डेटा संग्रह और निरंतर निगरानी के लिए महत्वपूर्ण है।
• अपने संचालन को सहजता से स्केल करें: स्क्रैपलेस स्केल के लिए बनाया गया है, जिससे आप अपनी स्वयं की प्रॉक्सी इंफ्रास्ट्रक्चर के प्रबंधन के बिना लाखों अनुरोध भेज सकते हैं। यह आपके संसाधनों को परप्लेक्सिटी एआई का उपयोग करके बुद्धिमान डेटा निष्कर्षण और विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है, बजाय कि इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के।
• अपने कोडबेस को सरल बनाएं: स्क्रैपलेस को एक्सेस परत को आउटसोर्स करके, आपका पायथन कोड अधिक स्वच्छ और परप्लेक्सिटी एआई के एकीकरण पर केंद्रित रहता है। आप कच्चे एचटीएमएल को लाने के लिए स्क्रैपलेस एपीआई का उपयोग कर सकते हैं, और फिर इसे स्मार्ट पार्सिंग के लिए सीधे परप्लेक्सिटी एआई को पास कर सकते हैं, एक सुव्यवस्थित और कुशल कार्यप्रवाह बनाते हैं।

कल्पना कीजिए एक परिदृश्य जहां परप्लेक्सिटी एआई आपका बुद्धिमान डेटा विश्लेषक है, जो किसी भी दस्तावेज से अंतर्दृष्टि को समझने और निकालने में सक्षम है। स्क्रैपलेस आपके विश्वसनीय डेटा संग्रहकर्ता के रूप में कार्य करता है, यह सुनिश्चित करता है कि सभी आवश्यक दस्तावेज बिना असफलता के आपके विश्लेषक के पास पहुंचें। वे एक साथ मिलकर वेब डेटा अधिग्रहण के लिए एक अजेय जोड़ी बनाते हैं।

क्या आप निर्बाध वेब स्क्रैपिंग का अनुभव करने के लिए तैयार हैं? अपने परप्लेक्सिटी एआई परियोजनाओं को स्क्रैपलेस के साथ बढ़ाएँ। आज स्क्रैपलेस में लॉग इन करें या साइन अप करें और अपनी डेटा निष्कर्षण क्षमताओं को बदलें।

निष्कर्ष और कार्रवाई करने का आग्रह

वेब स्क्रैपिंग का परिदृश्य लगातार विकसित हो रहा है, वेबसाइटें अपने सुरक्षा तंत्र में अधिक परिष्कृत होती जा रही हैं और डेटा संरचनाएं अधिक जटिल होती जा रही हैं। पारंपरिक, नियम-आधारित स्क्रैपिंग विधियाँ अक्सर नाजुक होती हैं, जिन्हें निरंतर रखरखाव की आवश्यकता होती है और जो इन परिवर्तनों के साथ तालमेल बिठाने में संघर्ष करती हैं। पायथन वेब स्क्रैपिंग कार्यप्रवाह में परप्लेक्सिटी एआई का एकीकरण एक महत्वपूर्ण उन्नति का प्रतीक है, जो सख्त चयनकर्ताओं से बुद्धिमान, प्राकृतिक भाषा-संचालित डेटा निष्कर्षण की ओर एक शक्तिशाली पैराडाइम बदलाव प्रदान करता है।

इस गाइड के दौरान, हमने दस विस्तृत समाधानों की खोज की है जो दिखाते हैं कि परप्लेक्सिटी एआई कैसे वेब स्क्रैपिंग प्रक्रिया के हर चरण को सुधार सकती है। मूल एचटीएमएल निष्कर्षण और पाइडैंटिक मॉडलों का उपयोग करके संरचित डेटा आउटपुट से लेकर गतिशील सामग्री को संभालने, प्रॉक्सियों के साथ एंटी-स्क्रैपिंग उपायों को बाईपास करने, चयनकर्ता पहचान को स्वचालित करने, और वास्तविक समय डेटा संग्रह की सुविधा प्रदान करने तक, परप्लेक्सिटी एआई एक अमूल्य संपत्ति साबित होती है। इसकी सामग्री को अर्थपूर्ण रूप से व्याख्या करने, वेबसाइट परिवर्तनों के अनुकूलन, और उन्नत डेटा परिवर्तन की सुविधा प्रदान करने की क्षमता इसे मजबूत, कुशल और स्केलेबल वेब स्क्रैपर्स बनाने के लिए एक कॉर्नरस्टोन बनाती है।

हालांकि, सबसे बुद्धिमान एआई को भी वेब तक विश्वसनीय पहुंच की आवश्यकता होती है। यहीं पर स्क्रैपलेस जैसी सेवाएँ महत्वपूर्ण होती हैं, जो एंटी-बॉट चुनौतियों को पार करने और निर्बाध डेटा प्रवाह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक मजबूत इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करती हैं। परप्लेक्सिटी एआई की बुद्धिमान पार्सिंग क्षमताओं को स्क्रैपलेस द्वारा प्रदान की गई विश्वसनीय वेब पर पहुंच के साथ मिलाकर, डेवलपर्स वास्तव में शक्तिशाली और भविष्य-सिद्ध वेब स्क्रैपिंग समाधान तैयार कर सकते हैं।
भविष्य के वेब डेटा निष्कर्षण को अपनाएँ। आज ही अपने पायथन वेब स्क्रैपिंग प्रोजेक्ट्स में पेर्प्लेक्सिटी एआई का उपयोग करना प्रारंभ करें ताकि अधिक स्मार्ट, अधिक अनुकूलनीय, और कम रखरखाव-इंटेंसिव स्क्रैपर्स बनाए जा सकें। निर्बाध वेब पहुँच के लिए और सबसे कठिन एंटी-स्क्रैपिंग बाधाओं को पार करने के लिए, स्क्रैपलेस के साथ एकीकरण करें। अपनी डेटा संग्रहण प्रयासों को एक निरंतर संघर्ष से एक सुव्यवस्थित, बुद्धिमान ऑपरेशन में बदलें।

क्या आप अपने वेब स्क्रैपिंग खेल को ऊँचा उठाने के लिए तैयार हैं? अब स्क्रैपलेस के लिए साइन अप करें और एआई-संचालित डेटा निष्कर्षण की पूरी क्षमता को अनलॉक करें।

सामान्य प्रश्न

1. वेब स्क्रैपिंग के लिए पेर्प्लेक्सिटी एआई का उपयोग करने के लिए कौन से पूर्वापेक्षाएँ हैं?

वेब स्क्रैपिंग के लिए पेर्प्लेक्सिटी एआई का उपयोग करने के लिए, आपको आमतौर पर पायथन प्रोग्रामिंग की मूलभूत समझ, वेब स्क्रैपिंग के सिद्धांतों (जैसे HTTP अनुरोध और HTML संरचना) से परिचित होना चाहिए, और पेर्प्लेक्सिटी एआई से एक एपीआई कुंजी होनी चाहिए। डायनामिक कंटेंट या एंटी-स्क्रैपिंग उपायों को संभालने के लिए, सेलेनियम/प्लेलाइट लाइब्रेरीज और प्रॉक्सी सेवाओं का ज्ञान भी लाभकारी है। पेर्प्लेक्सिटी एआई एपीआई के साथ बातचीत के लिए openai और instructor पायथन लाइब्रेरी आवश्यक हैं।

2. क्या पेर्प्लेक्सिटी एआई सभी प्रकार की वेबसाइटों को संभाल सकता है?

पेर्प्लेक्सिटी एआई जटिल और डायनामिक वेबसाइटों को स्क्रैप करने की क्षमता को काफी बढ़ाता है क्योंकि यह बुद्धिमानी से HTML सामग्री को पार्स करता है। हालाँकि, यह अभी भी कच्चा HTML प्राप्त करने पर निर्भर करता है। जावास्क्रिप्ट का भारी उपयोग करने वाली वेबसाइटों के लिए, आपको पहले पृष्ठ को रेंडर करने और फिर पेर्प्लेक्सिटी एआई को पूर्ण HTML पास करने के लिए एक हेडलेस ब्राउज़र (जैसे सेलेनियम या प्लेलाइट) के साथ पेर्प्लेक्सिटी एआई को संयोजित करना होगा। बहुत आक्रामक एंटी-बॉट उपायों वाली वेबसाइटों के लिए भी पेर्प्लेक्सिटी एआई के साथ मजबूत प्रॉक्सी समाधान की आवश्यकता हो सकती है।

3. अन्य एआई-संचालित स्क्रैपिंग टूल के मुकाबले पेर्प्लेक्सिटी एआई कैसे खड़ा है?

पेर्प्लेक्सिटी एआई अपनी मजबूत प्राकृतिक भाषा समझने की क्षमताओं के कारण खड़ा है, जो इसे कठोर चयनकर्ताओं के बजाय वर्णनात्मक प्रॉम्प्ट पर आधारित डेटा निष्कर्षित करने की अनुमति देती है। यह इसे वेबसाइट परिवर्तनों के प्रति अत्यधिक अनुकूल बनाता है। अन्य एआई-संचालित टूल विभिन्न पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जैसे दृश्य स्क्रैपिंग (उन तत्वों की पहचान करना जो उनके रूप में होते हैं) या विशिष्ट प्लेटफार्मों के लिए पूर्व-निर्मित एकीकरण। पेर्प्लेक्सिटी एआई अपनी लचीलेपन और सामग्री को अर्थपूर्ण ढंग से व्याख्या करने की क्षमता में उत्कृष्ट है, जो इसे सामान्य उद्देश्य के लिए बुद्धिमान डेटा निष्कर्षण के लिए एक शक्तिशाली विकल्प बनाता है।

4. क्या बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग के लिए पेर्प्लेक्सिटी एआई का उपयोग करना लागत प्रभावी है?

बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग के लिए पेर्प्लेक्सिटी एआई का उपयोग करने में एपीआई लागतें शामिल होती हैं, जो बढ़ सकती हैं। हालाँकि, इसकी लागत-प्रभावशीलता कई कारकों से आती है: विकास और रखरखाव का कम समय (कम भंगुर स्क्रैपर्स के कारण), उच्च डेटा सटीकता, और बिना व्यापक मैनुअल कोडिंग के जटिल डेटा निष्कर्षित करने की क्षमता। बहुत बड़े वॉल्यूम के लिए, कैशिंग, प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन, और चयनकर्ता पहचान के लिए मुख्य रूप से पेर्प्लेक्सिटी एआई का उपयोग करने (फिर पारंपरिक पार्सिंग के लिए बल्क निष्कर्षण) जैसी रणनीतियाँ लागत प्रबंधन में मदद कर सकती हैं। प्राप्त दक्षता अक्सर एपीआई खर्चों को पार कर जाती है।

5. स्क्रैपलेस पेर्प्लेक्सिटी एआई-आधारित स्क्रैपिंग कार्यप्रवाहों को कैसे बढ़ा सकता है?

स्क्रैपलेस पेर्प्लेक्सिटी एआई का पूरक था क्योंकि यह वेब पहुँच के महत्वपूर्ण पहलू को संभालता है। जबकि पेर्प्लेक्सिटी एआई बुद्धिमान डेटा निष्कर्षण के लिए उत्कृष्ट है, स्क्रैपलेस विश्वसनीयता के साथ वेब पृष्ठों को प्राप्त करने के लिए बुनियाधारी प्रदान करता है, जैसे IP ब्लॉक्स, CAPTCHA, और दर सीमाओं जैसे एंटी-स्क्रैपिंग तकनीकों को बाइपास करते हुए। कच्चा HTML प्राप्त करने के लिए स्क्रैपलेस का उपयोग करने और फिर उस HTML को पार्सिंग के लिए पेर्प्लेक्सिटी एआई को फीड करने से, आप एक मजबूत, स्केलेबल, और प्रभावी अंत-से-अंत वेब स्क्रैपिंग समाधान बनाते हैं जो दोनों पहुँच और बुद्धिमान निष्कर्षण सुनिश्चित करता है।