使用场景
用于构建大型语言模型的数据集。
为RAG应用提供快速的数据检索服务。
在教育领域，帮助研究人员收集学术资源。
产品特色
异步I/O：同时请求多个网页，提高效率。
并发管理：高并发设置，同时处理多个任务。
高效资源处理：重用现有连接，减少资源消耗。
访问URL跟踪：避免重复访问和处理同一页面。
嵌套事件循环支持：适应不同环境，如Google Colab或Jupyter笔记本。
HyperAPI：通过API在任何地方使用HyperCrawl。
Python核心库：作为开源Python库，免费使用。
使用教程
步骤一：访问HyperCrawl官网并注册免费账号。
步骤二：阅读文档，了解HyperCrawl的基本使用方法。
步骤三：通过Pip安装HyperCrawl Python库。
步骤四：使用HyperAPI在Web项目中集成HyperCrawl。
步骤五：设置并发管理，配置爬虫参数。
步骤六：启动爬虫，开始数据收集和检索。
步骤七：监控爬虫运行状态，确保数据准确无误。
