使用 LangChain 和 Scrapeless 的网络爬虫

Alex Johnson

Senior Web Scraping Engineer

04-Sep-2025

引言

在数字时代，数据是新的石油，网络爬虫已成为从互联网浩瀚海洋中提取有价值信息的重要技术。从市场研究和竞争分析到内容聚合和学术研究，以编程方式收集网络数据的能力是不可或缺的。然而，网络爬虫并非没有挑战。网站使用越来越复杂的反爬虫机制，包括IP封锁、验证码和动态内容渲染，使得传统爬虫难以可靠地提取数据。

与此同时，人工智能领域随着大型语言模型（LLMs）的出现经历了革命性的飞跃。这些强大的模型正在改变我们与信息的互动和处理方式，为智能自动化开辟了新的途径。LangChain，一个旨在构建与LLMs集成应用程序的杰出框架，提供了一种结构化且高效的方式，将这些模型与外部数据源、工作流程和API集成。

本文深入探讨LangChain与Scrapeless之间强大的协同作用，Scrapeless是一个尖端的网页抓取API。Scrapeless提供灵活且功能丰富的数据获取服务，专门设计用以克服网络爬虫的常见障碍，提供广泛的参数自定义、多格式导出支持以及强大处理现代网络复杂性的能力。通过将LangChain的智能编排能力与Scrapeless的先进数据提取能力结合，我们可以创建一种可靠且高效的网页数据获取解决方案。这种集成不仅简化了抓取过程，还开启了前所未有的自动化数据分析和洞察生成的机会，远远超出了传统爬虫方法的能力。让我们一起探索这强大组合如何使开发人员和数据科学家能够以无与伦比的轻松和有效性驾驭网页数据的复杂性。

常见网页抓取挑战（以及Scrapeless如何应对）

尽管网页抓取功能强大，但充满了可能 derail 即使是最周密的数据收集努力的障碍。了解这些挑战是构建稳健而有效的抓取解决方案的第一步。更重要的是，认识到像Scrapeless这样的复杂工具如何直接解决这些问题，突显了它在现代数据环境中的价值。

IP封锁和速率限制

网页爬虫面临的最直接和频繁的挑战之一是网站实施的IP封锁和速率限制。为了防止自动访问并保护其服务器免受过载，网站通常会检测并阻止来自同一IP地址的重复请求。它们还可能施加严格的速率限制，限制单个IP在给定时间内可以进行的请求数量。如果没有适当的对策，这些限制可能会迅速导致数据收集失败、不完整的数据集和资源浪费。

Scrapeless正面解决这一挑战，通过全球优质代理支持。通过通过大量旋转IP地址的网络路由请求，Scrapeless确保每个请求看起来都来自不同的位置，有效地绕过IP封锁。此外，其智能请求管理系统自动处理速率限制，根据请求频率的调整来避免检测并保持数据的稳定流动。这种内置的代理管理和速率限制控制显著提高了抓取操作的可靠性和成功率，使用户能够专注于数据分析而不是基础设施管理。

验证码和反爬虫机制

除了简单的基于IP的防御机制，网站越来越多地部署先进的反机器人技术，包括验证码（完全自动化的公共图灵测试，以区分计算机和人类）、reCAPTCHA和其他复杂的基于JavaScript的挑战。这些机制旨在区分合法的人类用户和自动化脚本，为传统爬虫带来了重大障碍。绕过这些防御通常需要复杂的逻辑、浏览器自动化或与第三方验证码破解服务的集成，给抓取项目增加了相当大的复杂性和成本。
Scrapeless 专门设计用于处理这些现代网络复杂性。其 通用抓取 模块专为 现代的、重JavaScript的网站 而设计，允许动态内容提取。这意味着它可以像真实浏览器一样渲染网页，执行 JavaScript 并与动态加载的元素进行交互。这一能力对于绕过许多依赖 JavaScript 执行或类人交互的反机器人措施至关重要。通过有效渲染和与动态内容交互，Scrapeless 能够在对简单基于 HTTP 的抓取工具来说无法访问的网站中导航和提取数据，使其成为应对不断发展的反抓取技术的强大解决方案。

大规模抓取

随着数据需求的增长，大规模抓取的挑战也在增加。高效可靠地收集大量数据面临着许多后勤和技术困难。这包括管理存储、确保快速处理、维护可靠的基础设施以处理大量并发请求，以及有效地导航具有众多相互关联页面的复杂网站结构。手动扩展抓取操作可能消耗大量资源并容易出错。

Scrapeless 提供强大的功能来满足大规模数据获取的需求。其爬虫模块，支持爬行功能，允许对网站及其链接页面进行递归爬行，以提取全站内容。该模块支持可配置的爬行深度和网址范围 targeting，用户可以准确地定义抓取操作的范围。无论是从整个电子商务目录中提取数据还是从新闻档案中收集信息，爬虫都能确保全面且高效的数据收集。此外，通用抓取中的抓取功能允许以高精度从单个网页提取内容，支持“仅主内容”提取，以排除不相关的元素，例如广告和页脚，并支持对多个独立网址的批量抓取。这些功能共同使 Scrapeless 成为轻松高效管理和执行大规模复杂抓取项目的理想解决方案。

LangChain 和 Scrapeless：协同方法

在 AI 时代，网络抓取的真正力量在于强大的数据获取工具与智能处理框架的无缝集成。LangChain 通过协调大型语言模型 (LLMs) 并将其连接到外部数据源，找到与 Scrapeless 的自然且强大的合作伙伴。本节探讨 LangChain 和 Scrapeless 之间的协同关系，展示它们的组合能力如何为网络数据提取和分析创造更高效、智能和全面的解决方案。

目的和使用案例

传统的网络抓取主要关注数据收集，将后续的分析和洞察生成留给单独的工具和流程。尽管这种方法对于原始数据获取有效，但往往会导致工作流程的割裂。然而，LangChain 通过将网络抓取与 LLM 结合用于自动数据分析和洞察生成，引入了一种新的范例。当与 Scrapeless 配对时，这成为了一个强大的组合。Scrapeless 提供 LLM 赖以生存的干净、结构化和可靠的数据，而 LangChain 利用其能力来解读、总结和从这些数据中产生可行的洞察。这种集成的方法非常适合不仅需要数据提取而且需要 AI 驱动处理的工作流程，例如自动市场情报、在线评论的情感分析或者动态内容摘要。

处理动态内容

现代网站越来越动态，严重依赖 JavaScript 来呈现内容、异步加载数据和实现互动元素。这对基本的基于 HTTP 的抓取工具提出了重大挑战，因为它们无法执行 JavaScript。虽然一些传统抓取工具需要额外的库（如 Selenium 或 Puppeteer）来处理动态内容，增加了设置的复杂性，但 LangChain 和 Scrapeless 的结合提供了更简化的解决方案。Scrapeless 的通用抓取模块专门设计用于处理 JavaScript 渲染的内容并绕过反抓取措施。这意味着，当 LangChain 使用 Scrapeless 时，可以无缝访问和提取即使是最复杂和动态的网站的数据，而不需要额外繁琐的浏览器自动化配置。这种能力确保了使用 LangChain 构建的推动 LLM 应用程序可以访问各种网页内容，而不论其渲染机制如何。

数据后处理

将LangChain与Scrapeless集成的最引人注目的优势之一在于数据后处理领域。在传统的抓取工作流中，一旦数据被收集，通常需要大量的自定义脚本和单独的库来进行分析、转换和解释。这可能是一个耗时且资源密集的步骤。有了LangChain，内置的LLM集成允许对抓取的数据进行即时和智能的处理。例如，通过Scrapeless提取的数据——无论是产品评论、新闻文章还是论坛讨论——都可以直接输入LangChain的LLM管道，用于摘要、情感分析、实体识别或模式检测等任务。这种无缝集成显著减少了手动后处理的需求，加快了从数据获取到可操作见解的时间，并使得更复杂的、驱动的人工智能应用成为可能。

错误处理和可靠性

由于网站的动态特性、防抓取措施和网络不稳定性，网络抓取本质上容易出错。传统的抓取往往需要手动实施健壮的错误处理机制，包括重试、代理管理，有时甚至是第三方CAPTCHA解决服务。这可能使抓取工具变得脆弱且难以维护。然而，LangChain-Scrapeless组合本质上提高了可靠性。Scrapeless通过其集成的API解决方案和强大的基础设施，自动管理常见挑战，如CAPTCHA、IP禁令和请求失败。当LangChain协调这些Scrapeless工具时，以此为基础的可靠性使得数据获取更加稳定和一致。LLM还可以被训练为解释和响应潜在的抓取失败或异常，进一步增强数据管道的整体鲁棒性。

可扩展性和工作流自动化

扩展网络抓取操作以处理大量数据或频繁更新可能是一项复杂的工作，通常需要显著的基础设施和仔细管理。尽管像Scrapy这样的框架提供了可扩展性，但它们通常需要额外的配置和自定义设置。LangChain-Scrapeless的协同设计提供了高度可扩展和自动化的工作流。Scrapeless的API驱动方法处理分布式抓取的重担，从而有效收集大量数据集。随后，LangChain自动化从数据获取到可操作见解的整个管道，允许创建能够动态适应数据需求的端到端人工智能应用。这种自动化超越了单纯的数据收集，包括基于抓取数据的智能决策，使整个过程高效，能够以最少的手动干预处理大规模操作。

易用性

构建复杂的网络抓取和数据分析管道在技术上要求很高，需要在网络协议、数据解析和机器学习等多个领域的专业知识。LangChain-Scrapeless集成显著简化了这种复杂性。LangChain为与LLM和外部工具的交互提供了高级抽象，减少了通常与人工智能应用开发相关的样板代码。Scrapeless则提供了一个用户友好的API，抽象掉了网络抓取的复杂细节，如代理轮换、CAPTCHA解决和动态内容渲染。这种结合的易用性使得集成像人工智能这样的先进功能和强大的数据获取变得显著简单，降低了开发人员和数据科学家充分利用网络数据的门槛，而不必陷入低层实现细节的困扰。

将Scrapeless与LangChain集成

要真正利用LangChain和Scrapeless的结合力量，理解它们的集成点至关重要。本节将指导您设置环境，并演示如何在LangChain框架内利用各种Scrapeless工具，提供每个工具的实际代码示例。

设置环境

在深入代码之前，请确保您已设置Python环境。通常建议使用虚拟环境来管理依赖项。一旦环境准备就绪，您需要安装langchain-scrapeless包，该包提供了LangChain与Scrapeless通信所需的集成。

首先，创建并激活虚拟环境（如果您还没有）：

bash Copy

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

接下来，安装langchain-scrapeless包：

bash Copy

pip install langchain-scrapeless

最后，您需要一个 Scrapeless API 密钥来验证您的请求。最佳实践是将其设置为环境变量，以确保您的凭据安全并不出现在代码库中。您可以通过在项目目录中创建一个 .env 文件并加载它，或者直接在系统中设置环境变量来实现。

python Copy

import os

os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"] = "your-api-key"

环境配置完成后，您现在可以将 Scrapeless 工具集成到您的 LangChain 应用程序中。

Scrapeless DeepSerp Google 搜索工具

ScrapelessDeepSerpGoogleSearchTool 是一个强大的组件，可全面提取 Google 搜索引擎结果页面（SERP）数据，涵盖所有结果类型。该工具对需要详细搜索结果的任务非常有价值，例如竞争分析、趋势监测或内容研究。它支持高级 Google 语法，并提供广泛的参数自定义选项，以便进行高度定向的搜索。

功能：

从 Google SERP 检索任何数据。
处理解释性查询（例如，“为什么”，“如何”）。
支持比较分析请求。
允许选择本地化的 Google 域（例如，google.com、google.ad）以获取特定地区的结果。
支持分页，以便检索超出第一页的结果。
包含搜索结果过滤切换，以控制排除重复或相似内容。

关键参数：

q（字符串）：搜索查询字符串。支持高级 Google 语法，如 inurl:、site:、intitle: 等。
hl（字符串）：结果内容的语言代码（例如，en、es）。默认值：en。
gl（字符串）：用于地理特定结果定位的国家代码（例如，us、uk）。默认值：us。
start（整数）：定义分页的结果偏移量（例如，0 为第一页，10 为第二页）。
num（整数）：定义返回的最大结果数量（例如，10、40、100）。
google_domain（字符串）：指定要使用的 Google 域（例如，google.com、google.co.jp）。
tbm（字符串）：定义要执行的搜索类型（例如，none 表示常规搜索，isch 表示图片，vid 表示视频，nws 表示新闻）。

代码示例：

python Copy

from langchain_scrapeless import ScrapelessDeepSerpGoogleSearchTool
import os

# 确保 SCRAPELESS_API_KEY 设置为环境变量
# os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"] = "your-api-key"

# 实例化工具
search_tool = ScrapelessDeepSerpGoogleSearchTool()

# 使用查询和参数调用工具
query_results = search_tool.invoke({
    "q": "best AI frameworks 2024",
    "hl": "en",
    "gl": "us",
    "num": 5
})

print(query_results)

这个例子演示了如何用英语搜索“最佳 AI 框架 2024”，针对美国地区，并检索前 5 个结果。invoke 方法执行搜索并返回结构化的 SERP 数据，然后可以由 LangChain 的 LLM 进行进一步处理，以进行分析或总结。

Scrapeless DeepSerp Google 趋势工具

ScrapelessDeepSerpGoogleTrendsTool 允许您从 Google Trends 查询实时或历史趋势数据。这对于市场分析、识别新兴话题或理解公众兴趣随时间变化非常有用。该工具提供对区域、类别和数据类型的细致控制。

功能：

从 Google 检索关键词趋势数据，包括随时间的受欢迎程度、地区兴趣和相关搜索。
支持多关键词比较。
允许按特定 Google 属性（网页、YouTube、新闻、购物）过滤，以进行源特定的趋势分析。

关键参数：

q（字符串，必填）：趋势搜索的查询或查询。对于 interest_over_time 和 compared_breakdown_by_region 最大支持 5 个查询；对于其他数据类型支持 1 个查询。
data_type（字符串，可选）：要检索的数据类型（例如，interest_over_time、related_queries、interest_by_region）。默认值：interest_over_time。
date（字符串，可选）：日期范围（例如，today 1-m、2023-01-01 2023-12-31）。默认值：today 1-m。
hl（字符串，可选）：语言代码（例如，en、es）。默认值：en。
geo（字符串，可选）：地理来源的两位国家代码（例如，US、GB）。留空表示全球范围。
cat（整数，可选）：用于缩小搜索上下文的类别 ID（例如，0 表示所有类别，3 表示新闻）。

代码示例：

python Copy

from langchain_scrapeless import ScrapelessDeepSerpGoogleTrendsTool
import os

# 确保 SCRAPELESS_API_KEY 设置为环境变量
# os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"] = "your-api-key"

# 实例化工具
trends_tool = ScrapelessDeepSerpGoogleTrendsTool()

# 调用工具获取某关键字的随时间兴趣数据
interest_data = trends_tool.invoke({
    "q": "artificial intelligence",
    "data_type": "interest_over_time",
    "date": "today 12-m",
    "geo": "US"
})

print(interest_data)

# 调用工具获取相关查询

related_queries_data = trends_tool.invoke({
"q": "网页抓取",
"data_type": "相关查询",
"geo": "GB"
})

print(related_queries_data)

Copy

这些示例说明了如何获取过去12个月美国“人工智能”的时间兴趣以及英国“网页抓取”的相关查询。这些调用的结构化输出可以直接输入LangChain的LLM进行进一步分析，例如识别趋势子主题或比较不同关键词的受欢迎程度。

### 无抓取的通用抓取

Scrapeless的通用抓取模块旨在应对最具挑战性的网页抓取场景，尤其是涉及现代、以JavaScript为主的网站。它能够以高精度提取任何网页的内容，通过像真实浏览器一样渲染页面，绕过许多常见的反抓取机制。

**功能：**
- 设计用于现代、以JavaScript为主的网站，允许动态内容提取。
- 支持全球优质代理，以绕过地理限制并提高可靠性。
- 支持仅提取“主要内容”，以排除广告、页脚和其他非必要元素。
- 允许对多个独立URL进行批量抓取。

**关键参数（概念性，因为具体参数可能根据实现细节有所不同）：**
- `url`（str）：要抓取的网页URL。
- `main_content_only`（bool）：如果为`True`，仅提取主要内容，过滤掉样板内容。
- `render_js`（bool）：如果为`True`，确保在内容提取之前执行JavaScript。

**代码示例（概念性）：**

```python
from langchain_scrapeless import ScrapelessUniversalScrapingTool # 假设这样的工具存在或可以创建
import os

# 确保SCRAPELESS_API_KEY设置为环境变量
# os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"] = "your-api-key"

# 实例化工具
universal_scraper_tool = ScrapelessUniversalScrapingTool()

# 调用工具抓取动态网页
page_content = universal_scraper_tool.invoke({
    "url": "https://example.com/dynamic-content-page",
    "main_content_only": True,
    "render_js": True
})

print(page_content)

这个概念性示例说明了如何使用ScrapelessUniversalScrapingTool从动态网页中提取主要内容，确保JavaScript渲染。输出将是干净的、提取的文本，准备好进行LLM处理，例如总结、实体提取或问答。

无抓取的爬虫

无抓取的爬虫模块旨在进行全面的全站数据收集。它允许递归地抓取一个网站及其链接页面，理想用于从整个域或特定网站部分构建大型数据集。这对于构建知识库、竞争情报或内容迁移等任务至关重要。

功能：

递归抓取一个网站及其链接页面以提取全站内容。
支持可配置的抓取深度，以控制抓取的范围。
允许针对特定网站部分的范围URL定位，以集中抓取。

关键参数（概念性，因为具体参数可能根据实现细节有所不同）：

start_url（str）：要开始抓取的初始URL。
max_depth（int）：要从start_url跟踪的链接的最大深度。
scope_urls（str列表）：URL模式列表，以限制抓取特定域或子路径。

代码示例（概念性）：

python Copy

from langchain_scrapeless import ScrapelessCrawlerTool # 假设这样的工具存在或可以创建
import os

# 确保SCRAPELESS_API_KEY设置为环境变量
# os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"] = "your-api-key"

# 实例化工具
crawler_tool = ScrapelessCrawlerTool()

# 调用工具抓取一个网站
crawled_data = crawler_tool.invoke({
    "start_url": "https://example.com/blog",
    "max_depth": 2,
    "scope_urls": ["https://example.com/blog/"]
})

print(crawled_data)

这个概念性示例演示了如何使用ScrapelessCrawlerTool抓取一个网站的博客部分，深度为2，确保只跟随博客部分的URL。crawled_data将包含从所有发现和抓取页面提取的内容，为利用LangChain的LLM进行大规模分析提供丰富的数据集。虽然ScrapelessUniversalScrapingTool和ScrapelessCrawlerTool没有在LangChain的Scrapeless文档中显式列出，但它们的功能通过潜在的实现得到了暗示。

超越基础抓取：使用LangChain和Scrapeless的高级用例

结合LangChain和Scrapeless的真正潜力远超简单的数据提取。通过Leveraging LangChain的智能编排能力与Scrapeless的强大数据获取功能，开发人员可以构建复杂的以AI驱动的应用，自动化复杂的工作流程并生成深入的见解。本节探讨几个高级用例，突显这种协同效应的变革力量。

动态数据收集的AI代理

LangChain最令人兴奋的应用之一是创建可以智能地与外部工具互动的AI代理。通过将Scrapeless工具集成到LangChain代理中，您可以构建能够动态收集数据的自主系统。与其预定义每个抓取参数，不如让一个由LLM驱动的代理根据高层目标推理出收集信息的最佳方法。例如，负责“研究可再生能源最新趋势”的代理可以：

使用ScrapelessDeepSerpGoogleSearchTool找到相关的新闻文章和研究论文。
如果遇到付费墙或动态加载页面，它可以选择使用ScrapelessUniversalScrapingTool尝试提取主要内容。
为了了解市场兴趣，可能会调用ScrapelessDeepSerpGoogleTrendsTool分析与特定可再生能源技术相关的搜索趋势。
如果一个网站有大量相互链接的内容，代理可以部署ScrapelessCrawlerTool系统地收集所有相关信息。

这种由LLM驱动的动态决策，允许创建高度适应和抵御复杂性的动态数据获取管道，能够以最小的人为干预在网络中导航。

自动化市场研究和竞争情报

将Scrapeless的数据收集功能与LangChain的分析能力结合，开启了自动化市场研究和竞争情报的新可能性。设想一个持续监控竞争对手网站、行业新闻和社交媒体以获取战略见解的应用。这可能包括：

竞争对手价格监控: 使用ScrapelessUniversalScrapingTool定期提取竞争对手电子商务网站的产品价格和可用性。LangChain随后可以分析价格变化，识别定价策略，并向利益相关者警报重大变化。
行业趋势分析: 利用ScrapelessDeepSerpGoogleTrendsTool跟踪特定行业内关键词、产品或服务的受欢迎程度。LangChain可以总结这些趋势，识别新兴机会，甚至根据历史数据和实时搜索兴趣预测未来的市场变化。
客户评论情感分析: 使用ScrapelessUniversalScrapingTool抓取来自各个平台的客户评论，然后将其输入LangChain进行情感分析。这提供了关于客户满意度、产品优势和改进领域的即时见解，全部无需人工审核。

内容聚合和摘要

对于内容创作者、研究人员或新闻机构，从不同的网络来源聚合和总结信息的能力是非常宝贵的。LangChain和Scrapeless可以自动化这个完整过程：

新闻聚合: 使用ScrapelessUniversalScrapingTool从多个新闻网站提取文章。LangChain可以处理这些文章，根据主题分类，并生成简明摘要，提供个性化新闻摘要。
研究论文综合: 使用ScrapelessDeepSerpGoogleSearchTool（查找论文）和ScrapelessUniversalScrapingTool（提取内容）抓取学术论文和摘要。LangChain可以汇总来自多篇论文的信息，识别关键发现，甚至生成特定主题的文献综述。
知识库创建: 使用ScrapelessCrawlerTool系统地抓取网站或文档门户，构建全面的知识库。LangChain随后可以对这些信息进行索引，使其可搜索，甚至根据聚合的内容回答复杂查询。

实时监控和警报

网页内容的动态性意味着信息可以迅速变化。对于依赖最新数据的企业而言，实时监控和警报系统至关重要。LangChain和Scrapeless可以配置以提供这种能力：

网站变化检测: 定期使用ScrapelessUniversalScrapingTool抓取关键网页，并将当前内容与之前版本进行比较。LangChain可以分析差异并触发显著变化的警报，例如价格下降、库存可用性更新或新产品发布。
品牌声誉监测：持续监测社交媒体、论坛和新闻网站中对品牌或产品的提及。Scrapeless 收集数据，LangChain 分析这些提及的情感和背景，实时提醒品牌任何负面报道或潜在危机。
合规监测：对于受监管行业，确保遵守公共信息披露规定至关重要。Scrapeless 可以监控政府网站或监管文件，LangChain 可以处理这些文档，以确保遵循指南并标记任何不一致之处。

这些先进的用例展示了 LangChain 和 Scrapeless 的结合不仅仅是数据提取；它是在创建智能的自动化系统，这些系统能够理解、分析并对网络获取的信息采取行动，从而提高效率并解锁新的战略优势。

结论

在一个日益数据驱动的世界中，高效且可靠地从网络获取信息的能力至关重要。然而，不断发展的反抓取技术的格局给传统网络抓取方法带来了重大障碍。本文展示了如何将 LangChain（一个强大的构建 LLM 驱动应用程序的框架）与 Scrapeless（一个强大而多功能的网络抓取 API）创新结合，为这些挑战提供了一个引人注目的解决方案。

我们探讨了 Scrapeless 如何直接解决常见的网络抓取障碍，例如 IP 阻塞、速率限制、验证码以及大规模和动态内容提取的复杂性。其高级功能，包括全球优质代理支持、针对 JavaScript 重的网站的通用抓取以及全面的爬虫模块，确保了可靠和精准的数据获取。当与 LangChain 集成时，这些数据立即可用于采取行动，使得 LLM 能够进行复杂的分析、总结和洞察生成，远超原始数据的收集。

LangChain 和 Scrapeless 之间的协同作用创造了一个强大的智能数据获取生态系统。它简化了复杂的工作流程，增强了可靠性，并为自动化从数据提取到可操作洞察的整个流程提供了无与伦比的可扩展性。从构建用于研究的动态 AI 代理到自动化市场情报、内容聚合和实时监测，可能性广泛而具有变革性。

通过利用 LangChain 和 Scrapeless，开发人员和数据科学家能够克服传统抓取的局限性，解锁新的战略优势，并以前所未有的轻松和有效性获取网络数据的全部潜力。这一整合代表了我们与互联网上丰富信息互动和获取价值的方式的重大飞跃，为更智能、自主和数据驱动的应用铺平了道路。

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