AI 驱动的网页抓取

IDCrawl 爬虫

只需 2 次点击,即可从 IDCrawl 收集全名、职位和 LinkedIn 资料,无需代码或设置。
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保持可用的 IDCrawl 数据

使用 IDCrawl 结合 Thunderbit,更快、更干净、更大规模地提取数据。

IDCrawl 变化时也能适应

每次网站更新就失效的爬虫毫无用处,尤其当你正想从 IDCrawl 提取全名、职位、公司名称、邮箱地址、电话号码和 LinkedIn 资料时更是如此。Thunderbit 是按页面含义而不是固定选择器来读取页面的,因此布局变化时也能灵活适应。你花在修爬虫上的时间更少,拿到所需数据的时间更多。

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从一开始就输出干净数据

原始数据只是真正工作的开始,而 IDCrawl 的结果在有用之前通常还需要清理。Thunderbit 会在提取过程中直接对数据进行结构化和格式化,因此导出的内容本身就已经干净可用。这意味着更少的整理、更少的返工,也能更顺畅地交给团队。

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一次性批量抓取 IDCrawl

当你需要一长串联系人时,一次只抓一个 IDCrawl 页面根本无法扩展。Thunderbit 可以一次批量抓取数百个页面,只要提供 URL 列表,它就能在所有页面上提取全名、职位、公司名称、邮箱地址、电话号码和 LinkedIn 资料。这是一种把大列表快速变成可用数据的更简单方式。

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为什么 Thunderbit 与传统的 IDCrawl 爬虫 不同?

一种无需不断修复、就能更简单提取 IDCrawl 数据的方法。

传统爬虫

过去的做法
IDCrawl 页面经常更改布局,因此基于选择器的爬虫会在网站小幅更新后失效。
动态加载和嵌套页面结构会让完整抓取所有记录变得困难。
IDCrawl 的分页可能很混乱,导致爬虫漏掉后续页面或重复行。
隐藏在子页面中的详情通常需要单独的抓取逻辑,这会拖慢整个流程。
导出的数据往往不一致,格式混杂,字段还需要大量清理。
AI 优势

Thunderbit AI

更智能的方法
Thunderbit 会按页面含义读取 IDCrawl,因此布局变化时无需修复选择器。
你只需指向、点击并提取;Thunderbit 会自动处理动态区域,无需额外设置。
它的自动翻页会自动跟随多页结果,因此后续页面也能被抓到。
子页面抓取会访问关联的详情页,并把这些字段追加为新列。
自动数据清洗会在提取时把杂乱输出整理成结构化数据,让结果拿来就能用。

别只听我们说

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常见问题

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探索 Thunderbit 网页爬虫的更多用例。

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