Skip to main content

A package for scraping websites and converting them to Markdown

Project description


P.E.G.A.S.U.S

~ Parsing Extracting Generating Automated Scraping Utility System ~
PyPI - Version PyPI - Format PyPI - Implementation PyPI - Status PyPI - Downloads PyPI - Downloads GitHub Repo stars forks - Sunwood-ai-labs GitHub Last Commit GitHub Top Language GitHub Release GitHub Tag GitHub Actions Workflow Status

[🌐 Website][🐱 GitHub] [🐦 Twitter][🍀 Official Blog]

[!IMPORTANT] このリポジトリのリリースノートやREADME、コミットメッセージの9割近くはclaude.aiChatGPT4を活用したAIRA, SourceSage, Gaiah, HarmonAI_IIで生成しています。

pegasus は、ウェブサイトを再帰的にクロールし、そのコンテンツを Markdown 形式に変換するパワフルで柔軟な Python パッケージです。指定した URL から始まり、リンクをたどって関連するページを探索し、HTML コンテンツを美しい Markdown ドキュメントに変換します。コマンドラインインターフェイス (CLI) から実行することも、Python スクリプトから直接使用することもできます。

インストール

pip を使用して pegasus をインストールします。

pip install pegasus-surf 

使い方

コマンドラインから

pegasus をコマンドラインから使用するには、以下のようなコマンドを実行します。

# 単一の URL からスクレイピングを開始
pegasus --base-url https://example.com/start-page output_directory --exclude-selectors header footer nav --include-domain example.com --exclude-keywords login --output-extension txt

# 探索深度を指定して実行
pegasus  --base-url  https://docs.eraser.io/docs/what-is-eraser output/eraser_docs2 --exclude-selectors header footer nav aside .sidebar .header .footer .navigation .breadcrumbs --include-domain docs.eraser.io --exclude-keywords login --output-extension .txt --max-depth 2

# URL リストが記載されたテキストファイルからスクレイピングを開始
pegasus --url-file urls.txt output/roomba --exclude-selectors header footer nav aside .sidebar .header .footer .navigation .breadcrumbs --exclude-keywords login --output-extension .txt --max-depth 1

# LLM を使用したサイトの分類を行いながらスクレイピング
pegasus --url-file urls.txt output/roomba2 --exclude-selectors header footer nav aside .sidebar .header .footer .navigation .breadcrumbs --exclude-keywords login --output-extension .txt --max-depth 1 --system-message "あなたは、与えられたウェブサイトのコンテンツが特定のトピックに関連する有用な情報を含んでいるかどうかを判断するアシスタントです。トピックに関連する有益な情報が含まれている場合は「True」、そうでない場合は「False」と回答してください。" --classification-prompt "次のウェブサイトのコンテンツは、Roomba APIやiRobotに関する有益な情報を提供していますか? 提供している場合は「True」、そうでない場合は「False」と回答してください。"
  • --base-url: スクレイピングを開始するベース URL を指定します。
  • --url-file: スクレイピングする URL が記載されたテキストファイルを指定します。
  • --output-extension: 出力ファイルの拡張子を指定します(デフォルト: .md)。
  • --dust-size: ダストフォルダに移動するファイルサイズのしきい値をバイト単位で指定します(デフォルト: 1000)。
  • --max-depth: 再帰処理の最大深度を指定します(デフォルト: 制限なし)。
  • --system-message: LLM のシステムメッセージを指定します(サイトの分類に使用)。
  • --classification-prompt: LLM のサイト分類プロンプトを指定します。True または False を返すようにしてください。
  • --max-retries: フィルタリングのリトライ回数の上限を指定します(デフォルト: 3)。
  • --model: LLM のモデル名を指定します(デフォルト: gemini/gemini-1.5-pro-latest)。
  • --rate-limit-sleep: レート制限エラー時のスリープ時間を秒単位で指定します(デフォルト: 60)。
  • --other-error-sleep: その他のエラー時のスリープ時間を秒単位で指定します(デフォルト: 10)。

Python スクリプトから

pegasus を Python スクリプトから使用するには、以下のようなコードを書きます。

from pegasus import Pegasus

pegasus = Pegasus(
    output_dir="output_directory", 
    exclude_selectors=['header', 'footer', 'nav'],
    include_domain="example.com",
    exclude_keywords=["login"],
    output_extension=".txt",
    dust_size=500,
    max_depth=2,
    system_message="You are an assistant to determine if the content of a given website contains useful information related to a specific topic. If it contains relevant and beneficial information about the topic, answer 'True', otherwise answer 'False'.",
    classification_prompt="Does the content of the following website provide beneficial information about the Roomba API or iRobot? If so, answer 'True', if not, answer 'False'.",
    max_retries=5,
    model="gemini/gemini-1.5-pro-latest",
    rate_limit_sleep=30,
    other_error_sleep=5
)
pegasus.run("https://example.com/start-page")
  • output_dir: Markdown ファイルを保存するディレクトリを指定します。
  • exclude_selectors: 除外する CSS セレクターのリストを指定します(オプション)。
  • include_domain: クロールを特定のドメインに限定します(オプション)。
  • exclude_keywords: URL に含まれる場合にページを除外するキーワードのリストを指定します(オプション)。
  • output_extension: 出力ファイルの拡張子を指定します(デフォルト: .md)。
  • dust_size: ダストフォルダに移動するファイルサイズのしきい値をバイト単位で指定します(デフォルト: 1000)。
  • max_depth: 再帰処理の最大深度を指定します(デフォルト: 制限なし)。
  • system_message: LLM のシステムメッセージを指定します(サイトの分類に使用)。
  • classification_prompt: LLM のサイト分類プロンプトを指定します。True または False を返すようにしてください。
  • max_retries: フィルタリングのリトライ回数の上限を指定します(デフォルト: 3)。
  • model: LLM のモデル名を指定します(デフォルト: gemini/gemini-1.5-pro-latest)。
  • rate_limit_sleep: レート制限エラー時のスリープ時間を秒単位で指定します(デフォルト: 60)。
  • other_error_sleep: その他のエラー時のスリープ時間を秒単位で指定します(デフォルト: 10)。

特長

  • 指定した URL から始まり、リンクを再帰的にたどってウェブサイトを探索します。
  • HTML コンテンツを美しくフォーマットされた Markdown に変換します。
  • 柔軟な設定オプションにより、クロールと変換のプロセスをカスタマイズできます。
  • ヘッダー、フッター、ナビゲーションなどの不要な要素を除外できます。
  • 特定のドメインのみをクロールするように制限できます。
  • 特定のキーワードを含む URL を除外できます。
  • URL リストを記載したテキストファイルを指定してスクレイピングできます。
  • LLM を使ってスクレイピングしたサイトを分類できます。

注意事項

  • pegasus は、適切な使用方法とウェブサイトの利用規約に従ってご利用ください。
  • 過度なリクエストを送信しないよう、適切な遅延を設けてください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

貢献

プルリクエストや改善案は大歓迎です。バグ報告や機能リクエストがある場合は、issue を作成してください。


pegasus を使用すれば、ウェブサイトを再帰的に探索し、コンテンツを美しい Markdown ドキュメントに変換できます。ドキュメンテーションの自動化、コンテンツの管理、データ分析などにぜひお役立てください!

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

pegasus_surf-0.2.1.tar.gz (10.5 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

pegasus_surf-0.2.1-py3-none-any.whl (9.0 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file pegasus_surf-0.2.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: pegasus_surf-0.2.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 10.5 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/5.0.0 CPython/3.12.4

File hashes

Hashes for pegasus_surf-0.2.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 cc3e20bb7170ced3cd35b5ec9e120acee7eb31f3ada04d9cb2fd298075276816
MD5 5825e957a6ffe8e0e6b197ba7911cdef
BLAKE2b-256 8259d181a3c1adfdb2454d1134d27f75da544ca37c359e697a355c5ff42efd80

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file pegasus_surf-0.2.1-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for pegasus_surf-0.2.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 200afa0a4e4dc05ff249cc51fa59bc18312d82135f2740bfc5a8728e3783adac
MD5 1ba1ac610961ccf92a68835895a852ff
BLAKE2b-256 83d5d2fe74d3f091ed4cdbd997f4363dd93c7ab9ab80016b3214993a3cf71d1f

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page