AgentQL Introduction
AgentQL est un langage de requête et un outil alimentés par l'IA pour la localisation fiable d'éléments web et l'extraction de données en utilisant une syntaxe semblable à un langage naturel.
Voir plusQu'est-ce que AgentQL
AgentQL est un langage de requête flexible et intuitif conçu pour simplifier l'automatisation web et le scraping de données. Développé par Tiny Fish Inc., il permet aux développeurs de localiser des éléments web et d'extraire des données en utilisant des requêtes en langage naturel au lieu de structures DOM complexes ou d'expressions XPath fragiles. AgentQL se compose d'un langage de requête, d'un SDK Python, d'une extension Chrome pour le débogage et d'outils de développement de soutien pour permettre un accès programmatique au contenu web.
Comment fonctionne AgentQL ?
AgentQL fonctionne en permettant aux utilisateurs d'écrire des requêtes structurées spécifiant les éléments web ou les données avec lesquels ils souhaitent interagir ou extraire. Ces requêtes utilisent une syntaxe semblable à un langage naturel sans schéma pour décrire les éléments souhaités. Le système AgentQL traite ensuite ces requêtes avec le HTML de la page web cible, utilisant l'IA pour localiser de manière fiable les éléments spécifiés même lorsque les sites web changent. Le SDK AgentQL fournit des méthodes pour interagir avec les éléments identifiés, comme cliquer ou remplir des champs de formulaire. Pour l'extraction de données, AgentQL peut renvoyer des résultats dans une forme spécifiée, facilitant le traitement des informations extraites.
Avantages de AgentQL
Les principaux avantages d'AgentQL incluent sa fiabilité à localiser les éléments web même lorsque les sites web changent, éliminant ainsi le besoin de sélecteurs XPath ou DOM fragiles. Sa syntaxe semblable à un langage naturel le rend intuitif et facile à utiliser, réduisant la courbe d'apprentissage pour les développeurs. AgentQL offre une flexibilité pour spécifier exactement quelles données extraire et dans quel format, rationalisant le processus de scraping de données. Il fournit également des outils pour déboguer et tester les requêtes en temps réel, améliorant l'efficacité du développement. Dans l'ensemble, AgentQL simplifie l'automatisation web et les tâches d'extraction de données, les rendant plus accessibles et moins sujettes aux erreurs pour les développeurs et les chercheurs.
Tendances du trafic mensuel de AgentQL
AgentQL a atteint 47,4K visites avec une croissance de 157,5% en novembre. Les requêtes en langage naturel alimentées par l'IA et les capacités d'auto-réparation ont probablement attiré plus d'utilisateurs, renforçant son attrait pour l'extraction de données web et l'automatisation.
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