qd-browser 0.1.0

基于 Playwright 的综合爬虫 CLI 工具

qd-browser

基于 Playwright 的综合爬虫 CLI 工具。

功能特性

• 浏览器自动化: 基于 Playwright，支持动态网页爬取
• 内容解析: 自动提取网页正文、元数据、附件链接
• Markdown 导出: 将网页内容转换为 Markdown 格式保存
• 附件下载: 批量下载页面中的 PDF、Word、Excel 等附件
• 搜索引擎集成: Serper + 百度搜索，API 失败自动 fallback 到浏览器搜索
• URL 去重: 全局访问历史记录，支持跳过已访问 URL
• 自动域名子目录: 自动从 URL 解析域名作为输出子目录
• LLM 内容生成: 使用 NVIDIA 免费模型（Llama 3.1 等）生成内容，支持自动 fallback

安装

方式一：从 PyPI 安装（推荐）

# 使用 pip 安装
pip install qd-browser

# 使用 uv 安装
uv pip install qd-browser

# 安装后需要安装 Playwright 浏览器
playwright install chromium

方式二：从 Git 安装

# 使用 pip 从 Git 安装
pip install git+https://github.com/juzcn/qd-browser.git

# 安装特定分支
pip install git+https://github.com/juzcn/qd-browser.git@main

# 安装特定 tag
pip install git+https://github.com/juzcn/qd-browser.git@v0.1.0

# 使用 uv 从 Git 安装
uv pip install git+https://github.com/juzcn/qd-browser.git

# 安装后需要安装 Playwright 浏览器
playwright install chromium

方式三：从源码安装（开发者）

# 克隆仓库
git clone https://github.com/juzcn/qd-browser.git
cd qd-browser

# 使用 uv 安装依赖
uv sync

# 安装 Playwright Chromium 浏览器
uv run playwright install chromium

方式四：从本地分发包安装

# 安装 wheel 包
pip install qd_browser-0.1.0-py3-none-any.whl

# 或安装源码包
pip install qd-browser-0.1.0.tar.gz

# 使用 uv 安装
uv pip install ./dist/qd_browser-0.1.0-py3-none-any.whl

开发者：构建分发包

# 安装构建工具
uv sync --dev

# 构建 sdist 和 wheel
uv run python -m build

# 生成的包在 dist/ 目录下
ls dist/

使用方法

基本用法

# 查看帮助
uv run qd-browser --help

# 爬取单个网页（自动下载附件，默认中文文件夹）
# 自动从 URL 解析域名作为子目录
uv run qd-browser url-download https://www.example.com

# 指定输出目录
uv run qd-browser url-download --output-dir ./my-output https://example.com

# 使用英文文件夹命名
uv run qd-browser url-download --language en https://example.com

# 使用稳定的 URL 哈希作为文件名后缀（跨进程一致）
uv run qd-browser url-download --hash-url https://example.com

# 调试模式
uv run qd-browser url-download --debug https://example.com

# 不跳过已访问的 URL（强制重新处理）
uv run qd-browser url-download --not-skip https://example.com

命令说明

url-download - 爬取单个网页并下载内容（包含附件）

uv run qd-browser url-download [OPTIONS] URL

自动从 URL 解析域名作为输出子目录（例如 output/example.com/）。

选项:

• --output-dir TEXT: 输出目录（默认: ./output）
• --language TEXT: 语言：zh（中文）或 en（英文），影响文件夹命名（默认: zh）
• --hash-url: 使用稳定的 URL 哈希（MD5）作为文件名后缀
• --debug: 调试模式，保存原始 HTML
• --url-title TEXT: URL 的标题/描述，用于文件命名
• --not-skip: 不跳过已访问的 URL（强制重新处理）

domain-download - 通过搜索引擎批量爬取（包含附件）

uv run qd-browser domain-download <域名或URL> <搜索关键词>

通过 Serper 和百度搜索发现目标域名下的链接，然后批量爬取。 所有结果保存到以域名为名的子目录下。

选项:

• --output-dir TEXT: 输出目录（默认: ./output）
• --language TEXT: 语言：zh（中文）或 en（英文），影响文件夹命名（默认: zh）
• --hash-url: 使用稳定的 URL 哈希（MD5）作为文件名后缀
• --debug: 调试模式，保存原始 HTML
• --not-skip: 不跳过已访问的 URL（强制重新处理）

web-download - 全网搜索并批量爬取（包含附件）

uv run qd-browser web-download <搜索关键词>

全网搜索（不限制域名），每个 URL 自动保存到其对应域名的子目录下。

选项:

• --output-dir TEXT: 输出目录（默认: ./output）
• --language TEXT: 语言：zh（中文）或 en（英文），影响文件夹命名（默认: zh）
• --hash-url: 使用稳定的 URL 哈希（MD5）作为文件名后缀
• --debug: 调试模式，保存原始 HTML
• --not-skip: 不跳过已访问的 URL（强制重新处理）

llm-download - 使用 NVIDIA 免费模型生成内容

# 基本使用
uv run qd-browser llm-download "写一篇关于人工智能的文章"

# 带系统提示词
uv run qd-browser llm-download "解释量子计算" -s "你是一个科普作家"

# 自定义文件名前缀
uv run qd-browser llm-download "写代码" -f "python_tutorial"

# 调整生成参数
uv run qd-browser llm-download "创作诗歌" -m 8192 -t 0.9 -p 0.95

# 调试模式
uv run qd-browser llm-download "测试" --debug

使用 NVIDIA API Catalog 提供的免费模型，支持自动 fallback。 默认模型池（按优先级）：

1. meta/llama-3.1-405b-instruct
2. meta/llama-3.1-70b-instruct
3. meta/llama-3.1-8b-instruct
4. meta/llama-3-70b-instruct
5. meta/llama-3-8b-instruct

选项:

• --output-dir TEXT: 输出目录（默认: ./output）
• --system-prompt, -s TEXT: 系统提示词（可选）
• --filename-prefix, -f TEXT: 文件名前缀（可选）
• --max-tokens, -m INTEGER: 最大生成 token 数（默认: 4096）
• --temperature, -t FLOAT: 温度参数 0.0-2.0（默认: 0.7）
• --top-p, -p FLOAT: top_p 参数 0.0-1.0（默认: 0.9）
• --language TEXT: 语言：zh（中文）或 en（英文）（默认: zh）
• --debug: 调试模式，显示详细错误信息

config - 配置和历史记录管理

# 显示当前配置
uv run qd-browser config --settings
uv run qd-browser config -s

# 历史记录统计
uv run qd-browser config --stats
uv run qd-browser config -t

# 列出历史记录
uv run qd-browser config --history
uv run qd-browser config -l

# 按状态过滤
uv run qd-browser config --history --by-status success

# 按域名过滤
uv run qd-browser config --history --by-site example.com

# 按输出目录过滤
uv run qd-browser config --history --by-output-dir ./output

# 按 URL 过滤
uv run qd-browser config --history --by-url https://example.com
uv run qd-browser config --history -c example.com

# 从历史记录中移除 URL
uv run qd-browser config --remove-url https://example.com
uv run qd-browser config -r https://example.com

# 移除指定域名的所有记录
uv run qd-browser config --remove-site example.com

# 移除指定输出目录的所有记录
uv run qd-browser config --remove-output-dir ./output

# 移除指定状态的所有记录
uv run qd-browser config --remove-status failed

# 清空所有历史记录
uv run qd-browser config --init

配置

可以通过环境变量配置，前缀为 QD_:

QD_OUTPUT_DIR=./my-output

也可以在项目根目录创建 .env 文件进行配置。

搜索 API 配置

支持多个 API key 用于 fallback：

SERPER_API_KEY=xxx
SERPER_API_KEY_1=xxx
SERPER_API_KEY_2=xxx

BAIDU_API_KEY=xxx
BAIDU_API_KEY_1=xxx
BAIDU_API_KEY_2=xxx

当所有 API key 都失败时，会自动使用浏览器进行搜索作为备用。

NVIDIA LLM API 配置

使用 llm-download 命令需要配置：

NVAPI_KEY=nvapi-xxx
NVIDIA_BASE_URL=https://integrate.api.nvidia.com/v1

获取 API Key: https://build.nvidia.com/

URL 历史记录

全局 URL 访问历史保存在：

• Windows: C:\Users\用户名\.qd_browser\visited.json
• Linux/Mac: ~/.qd_browser/visited.json

项目结构

qd-browser/
├── src/qd_browser/
│   ├── __init__.py          # 包初始化
│   ├── cli.py               # CLI 入口
│   ├── config.py            # 配置管理
│   ├── browser.py           # 浏览器管理
│   ├── crawler.py           # 爬虫核心
│   ├── parser.py            # 内容解析
│   ├── downloader.py        # 文件下载
│   ├── utils.py            # 工具函数
│   ├── search.py           # 搜索功能
│   ├── history.py          # URL 历史记录
│   └── llm.py              # LLM 生成（NVIDIA API）
├── output/                  # 输出目录
│   └── attachments/         # 附件下载目录
├── pyproject.toml           # 项目配置
└── README.md

技术栈

• playwright: 浏览器自动化
• typer: CLI 框架
• beautifulsoup4: HTML 解析
• trafilatura: 网页正文提取 + HTML 转 Markdown
• rich: 终端美化
• pydantic-settings: 配置管理
• httpx: HTTP 客户端
• tldextract: 域名解析
• openai: OpenAI SDK（用于 NVIDIA API）
• hatchling: 构建后端

开发者：发布到 PyPI

1. 构建分发包

# 清理旧的构建
rm -rf dist/ build/ *.egg-info/

# 构建 sdist 和 wheel
uv run python -m build

2. 上传到 TestPyPI（测试）

# 安装 twine
uv pip install twine

# 上传到 TestPyPI
uv run twine upload --repository testpypi dist/*

3. 从 TestPyPI 测试安装

pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ qd-browser

4. 上传到 PyPI（正式发布）

# 上传到 PyPI
uv run twine upload dist/*

PyPI 账号配置

在 ~/.pypirc 中配置：

[distutils]
index-servers =
    pypi
    testpypi

[pypi]
username = __token__
password = pypi-你的token

[testpypi]
repository = https://test.pypi.org/legacy/
username = __token__
password = pypi-你的testtoken