Kai Watanabe
Скрейпинг Инфраструктуры Евангелист
Kai Watanabe является евангелистом инфраструктуры скрейпинга в Nstdata, специализирующимся на системах веб-скрейпинга большого масштаба, технологиях анти-обнаружения и прокси-устойчивых данных. Он увлечен тем, чтобы помогать бизнесу создавать устойчивую и эффективную инфраструктуру сбора данных. Его контент сосредоточен на фреймворках скрейпинга, стратегиях автоматизации, управлении IP-адресами и развивающемся ландшафте веб-интеллекта.
Все статьи
Ирония ползущих поисковых систем: концепции, примеры использования и производственные соображения
Поисковые системы создаются краулерами, в то время как их страницы результатов являются отдельными сервисами. Эта статья объясняет границы измерения и доступа, которые последуют.
Осведомленное интуитивное Веб-данные, позволяющие новый стиль управления: Концепции, примеры использования и производственные соображения
Практическая структура для превращения наблюдений на публичных страницах в тестируемые управленческие решения. Она охватывает происхождение, предвзятость, проверку и ограниченный сбор.
Как ИИ-агенты используют данные из интернета: шаблоны и ловушки
Пять практических паттернов веб-данных для ИИ-агентов, а также адаптер Nstdata Crawl с ограничением и метрики оценки.
Создание исследовательского агента, который сканирует веб
Учебник для разработчиков по созданию ограниченного исследовательского агента с использованием Nstdata Crawl, структурированием извлечения фактов, источниками цитирования и проверками надежности.
Данные в Интернете на Web Summit: Как они трансформируют бизнес-инсайты
Предварительное руководство по рабочим процессам общественных веб-данных для бизнес-исследований, используя развивающийся график Web Summit 2026 в качестве примера отслеживания источников.
TikTok Scraper с Python: Руководство по данным о публичном контенте
Python-ориентированное руководство по данным исследованию публичного TikTok, которое объясняет одобрение доступа, сбор данных на основе API, пагинацию, обработку данных и ответственную аналитику.
Веб-сайт для векторной базы данных: краулинг, чанкование, встраивание в одном потоке
Постройте путь Python от ограниченного обхода веб-сайта до записей Pinecone. Статья объясняет контракт данных, стабильные идентификаторы, размеры встраивания, метаданные, запросы и обновления.
Альтернативы сбора данных SERP Google: Техники терминала и cURL
Практическое руководство по сбору SERP на основе терминала: понимание того, что может и что не может cURL, проверка актуальности API от Google и парсинг ответа авторизованного API SERP.
Как создать RAG-пайплайн с веб-сайта
Запускаемая офлайн демонстрация ползунка-запроса и контрольный список для разбиения, встраивания, хранения и ссылок.
