"Crawl4AI"大模型爬虫工具踩坑指南一、安装与初始化安装基础版本使用pip直接安装crawl4ai：pip install crawl4ai。初始化：安装Playwright browsers（Chromium, Firefox等）：crawl4ai-setup。诊断是否安装正常：crawl4ai-doctor。若遇到浏览器问题，可尝试：python -m playwright install --with-deps chromium。踩坑点：确保pip版本为最新，以避免安装过程中的兼容性问题。初始化时，确保网络连接稳定，以便顺利下载浏览器驱动。Docker安装拉取Docker镜像：docker pull unclecode/crawl4ai:basic。运行Docker容器：docker run -p 11235:11235 unclecode/crawl4ai:basic。踩坑点：Docker安装前，确保Docker环境已正确配置。端口冲突问题：若11235端口已被占用，需更改端口号。二、使用注意事项包冲突craw4ai 0.5.0.post8需要aiofiles>=24.1.0，但gradio 5.23.1需要<24.0, >=22.0，存在冲突。踩坑点：若同时需要craw4ai和gradio，需手动解决包冲突，如使用虚拟环境隔离。图片加载问题有些网页图片可能无法加载直到滚动到那个位置。解决方案：使用lazy_load功能，等待所有图片加载完成后再进行爬取。提取内容问题如果不依赖大模型，规则处理很难处理掉正文以外的无关内容。提取的图片全是网页链接，非本地图片。BM25需要给定一个主题，否则过滤完是空的，且设定困难，容易丢失内容。公众号文章无法爬取。踩坑点：规则提取时，需仔细调整规则，以减少无关内容的提取。对于图片，可考虑下载后再进行存储或处理。使用BM25时，需明确给定主题，并多次测试以优化过滤效果。公众号文章爬取需寻找其他工具或方法。三、输出结果处理使用过滤条件时，才有result.markdown.fit_markdown，否则使用result.markdown.raw_markdown。检查爬取成功状态：result.success和result.status_code。访问提取的媒体和链接：result.media和result.links。踩坑点：确保在使用过滤条件前，已明确过滤需求和规则。检查输出结果时，注意区分raw_markdown和fit_markdown的差异。对于提取的媒体和链接，需进行进一步验证和处理，以确保其准确性和可用性。四、总结Crawl4AI作为一款强大的大模型爬虫工具，具有诸多优点，如异步大规模爬取、支持多种浏览器、增加深度广度搜索算法等。但在使用过程中，也需注意包冲突、图片加载、提取内容、输出结果处理等方面的踩坑点。通过仔细阅读文档、调整规则、优化过滤条件等方式，可有效避免这些坑点，提高爬取效率和准确性。