Google 更新隐私政策将抓取所有 Web 内容训练 AI

Google更新隐私政策将抓取所有Web内容训练AIGoogle于7月1日更新了它的隐私政策，其中包括保留权利抓取公开Web内容训练AI。Google在新版隐私政策中称，“我们可能会收集网络上可公开访问的信息或其它公共来源的信息去帮助训练Google的AI语言模型，构成产品和功能如GoogleTranslate、Bard和CloudAI。”整个互联网正成为搜索巨人的AI游乐场。来源，，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

IntelliScraper是一个先进的 Python 网页抓取项目，旨在进行精确的 HTML 内容解析和特征匹配，以从特定网页

是一个先进的Python网页抓取项目，旨在进行精确的HTML内容解析和特征匹配，以从特定网页中提取关键信息。利用BeautifulSoup和scikit-learn等强大的库，它提供了一种高效灵活的方式来抓取和处理Web数据。用法数据提取与分析：从各种网页中提取必要的数据，支持数据分析和市场研究。内容监控：监控经常更新的网站内容的变化，例如新闻、价格更新等。自动化测试：对于Web开发人员自动测试Web内容和布局很有用。特点和优点高定制性：定义数据列表（wanted_list）以进行有针对性的数据提取。智能匹配：利用余弦相似度算法进行智能网页元素匹配，提高准确性。用户友好：尽管潜在的复杂性，但易于使用。只需提供URL、所需数据和规则路径即可开始抓取。灵活性：支持直接通过URL获取HTML或使用现有的HTML内容，适应不同的场景。可扩展性：核心功能在类中实现，易于继承和扩展以满足特定需求。

#tools 公民调查经常使用诸如 Instant Data Scraper 和其他类似的抓取工具作为工作流程的常规部分。多年来

#tools公民调查经常使用诸如InstantDataScraper和其他类似的抓取工具作为工作流程的常规部分。多年来，从社交媒体平台等有价值的资源中抓取数据已经变得更加复杂和难以实现。大规模使用proxyfarms和sockpuppets已经导致许多社交媒体平台实施了复杂的反抓取措施来对抗大规模数据收集。但依旧有替代方案。使用HARFileWebScraper，您可以将自己的网络流量转换成scraper，并在没有任何特殊工具、脚本或资源的情况下自动收集开源情报。在这一过程中，您还会更加熟悉开发者工具。HARFileWebScraper是一个很好的工具，适用于跨社交媒体平台的中等规模调查项目，而传统的网页抓取是很有限的：https://stevesie.com/har-file-web-scraper这里有一个视频您可以看看：https://youtu.be/uRAP_av05F0

【Polygon和Immutable合作扩展 Web3 游戏生态系统】

【Polygon和Immutable合作扩展Web3游戏生态系统】2023年03月21日04点56分老不正经报道，Web3游戏公司Immutable和Polygon合作希望加速新兴加密游戏领域的创新和采用。该联盟将致力于为大型游戏工作室和独立开发者提供更快、更简单、更低风险的web3游戏。Polygon网络还拥有一些大型web3游戏项目和发行商，如育碧、雅达利、AnimocaBrands、Decentraland和Sandbox等等。Immutable最近几个月在其平台上推出了web3游戏和计划，包括GameStop、DC漫画、TikTok和漫威等品牌，以及迪士尼和星球大战的IP。该平台还在6月份启动了一个5亿美元的基金，以促进web3游戏的采用。

【模块化区块链Astria推出开发集群，可通过简单命令部署Rollup】

【模块化区块链Astria推出开发集群，可通过简单命令部署Rollup】2023年08月17日04点22分8月17日消息，模块化区块链Astria宣布推出Astria开发集群（developmentcluster），旨在使部署Rollup像部署智能合约一样简单。开发集群由一个本地Astria共享排序器网络、一个本地Celestia网络、一个配备faucet和区块浏览器的EVMrollup，以及将其连接在一起的粘合服务组成，可通过一个简单的命令将其他rollups部署到这个开发集群中。此前消息，模块化区块链Astria于今天5月完成550万美元种子轮融资，Maven11领投。

网页抓取的 5 种首选编程语言

网页抓取的5种首选编程语言络抓取或网络收获需要一个好的工具才能有效地进行。它涉及数据抓取、内容获取、搜索、解析以及数据重新格式化，以使收集的数据准备好进行分析和呈现。使用正确的软件和语言进行网络抓取工作非常重要。本文介绍了五种用于网络抓取的最佳编程语言。该列表基于许多因素，包括直观性、易于编码、可维护性、灵活性，当然还有网络抓取的有效性。该软件的受欢迎程度也很重要。一个更受欢迎的工具往往会得到更好的更新和支持，这些用户可以互相帮助解决问题或学习新的和更有效的网络抓取方法。