📱ScrapeGraphAI.

ScrapeGraphAI – это библиотека на Python для веб-скрейпинга, которая использует LLM и логику прямых графов для создания скрейпинговых пайплайнов для веб-сайтов и локальных документов (XML, HTML, JSON и т.д.).

Просто укажите, какую информацию вы хотите извлечь, и библиотека сделает все за вас!

🔗Использование:
Существует несколько стандартных пайплайнов для извлечения информации с веб-сайта (или локального файла):

🔹 SmartScraperGraph: одностраничный скрейпер, который требует только пользовательского запроса и исходного файла;

🔹 SearchGraph: многопостраничный скрейпер, который извлекает информацию из топ n результатов поиска в поисковой системе;

🔹 SpeechGraph: одностраничный скрейпер, который извлекает информацию с веб-сайта и генерирует аудиофайл;

🔹 ScriptCreatorGraph: одностраничный скрейпер, который извлекает информацию с веб-сайта и генерирует Python-скрипт;

🔹 SmartScraperMultiGraph: многопостраничный скрейпер, который извлекает информацию с нескольких страниц по одному запросу и списку источников;

🔹 ScriptCreatorMultiGraph: многопостраничный скрейпер, который генерирует Python-скрипт для извлечения информации с нескольких страниц по одному запросу и списку источников.

Можно использовать различные LLM через API, такие как OpenAI, Groq, Azure и Gemini, или локальные модели, используя Ollama.

✅Начните пользоваться ScrapeGraphAI уже сегодня и упростите процесс извлечения данных!

#ScrapeGraphAI #WebScraping #Python #DataExtraction #AI #MachineLearning #BigData #Automation #Tech #Innovation #LLM #APIs #OpenAI #Azure #Groq #Gemini #Ollama

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai

📱Scrapling.

Scrapling — это высокопроизводительная библиотека для веб-скрейпинга на Python, которая автоматически адаптируется к изменениям сайта и значительно превосходит популярные аналоги.

🔑Ключевые возможности Scrapling:

🔘Адаптивный парсинг: находит ранее выделенные элементы после изменений на сайте с помощью системы анализа схожести.

🔘Гибкие запросы: используйте CSS, XPath, текстовый поиск или regex, комбинируйте как угодно!

🔘Автоматический поиск схожих элементов: находит похожие на искомый элементы, например, все товары на странице.

🔘Парсинг контента без привязки к конкретным селекторам для разных сайтов.

🔘Производительность: производительность на 237x быстрее, чем BeautifulSoup.

🔘Экономия памяти: оптимизированная структура данных.

🔘Быстрая сериализация JSON: в 10 раз быстрее стандартного модуля.

🔘Удобство разработки: легкий доступ к элементам DOM, будь то родитель, сосед или потомок.

🔘Обработка текста: встроенные методы для очистки строк и regex.

🔘Автоматическая генерация селекторов: надежные CSS и XPath селекторы для любого элемента.

🔘Совместимость со Scrapy: похожие методы для пользователей Scrapy.

✅Сделайте парсинг проще и быстрее с Scrapling!

#Python #WebScraping #Scrapling #DataExtraction #WebAutomation

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/D4Vinci/Scrapling

📱VLM Run Hub.

VLM Run Hub — это обширный репозиторий предопределённых Pydantic-схем для извлечения структурированных данных из неструктурированных визуальных данных, таких как изображения, видео и документы.

❓Почему это важно?

Современные модели, такие как GPT-4o и Claude Vision, отлично работают с визуальными данными, но их сложно интегрировать в автоматизированные системы. Structured Outputs API позволяет получать строго типизированные и валидированные данные в Pydantic формате , устраняя необходимость сложного парсинга.

❓Что даёт VLM Run Hub?

🔘Готовые к использованию Pydantic-схемы для реальных индустриальных задач (финансы, медицина, медиа).

🔘Автоматическая валидация данных — чистота, точность и отсутствие ошибок.

🔘Типобезопасность — совместимость с mypy, pyright и другими инструментами.

🔘Гибкость — единые схемы можно использовать с разными VLM-провайдерами.

🔘Оптимизация под Visual ETL — превращение изображений и документов в структурированные данные.

🔹Каталог схем:

🔘Документы: выписки, счета, чеки, резюме, водительские удостоверения (US), коммунальные счета, W2-формы.

🔘Медицина: страховые карты.

🔘Ритейл: e-commerce описания товаров.

🔘Медиа: расшифровки новостей.

🔘Аэрокосмос: данные дистанционного зондирования.

#VLM #Pydantic #AI #DataExtraction #ML #Python #ComputerVision #StructuredData #Automation

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/vlm-run/vlmrun-hub

📱Transtractor.

Transtractor — это библиотека на Rust с Python‑API для извлечения транзакций из PDF‑выписок банка в CSV или DataFrame, без какого‑либо AI.

❓Что умеет:

🔘Парсит PDF‑выписки, вытягивая структурированные данные о транзакциях (дата, описание, суммы, баланс) в стандартный CSV‑формат или словарь для Pandas.

🔘Работает по конфигам: готовые профили для поддерживаемых банков + возможность подключать свои my_config.json, не трогая ядро парсинга.

🚀Установка и запуск:

🔘Установка из PyPI:

  pip install transtractor

🔘Базовое использование:

  from transtractor import Parser
  parser = Parser()
  parser.parse("statement.pdf").to_csv("statement.csv")

  data = parser.parse("statement.pdf").to_pandas_dict()

Далее данные можно анализировать в Pandas/Excel.

🔻Конфиги и расширение:

🔘Список поддерживаемых банков и примеры конфигов — в документации на Read the Docs и на сайте Transtractor.

🔘Свои конфиги подключаются так:

  parser.load("my_config.json")
  parser.parse("statement.pdf").to_csv("statement.csv")

#Transtractor #Rust #Python #PDF #BankStatements #FinTech #DataExtraction #Pandas #PersonalFinance #OpenSource

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/transtractor/transtractor-lib