【免费下载链接】crwFast, lightweight Firecrawl/Tavily alternative in Rust. Web scraper, crawler search API with MCP server for AI agents. Drop-in Firecrawl-compatible API (/scrape, /crawl, /search). 2.3x faster than Tavily, 1.5x faster than Firecrawl in 1K-URL benchmarks. 6 MB RAM, single binary. Self-host or use managed cloud.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crw点击查看免费下载fastCRW 是一款用 Rust 编写的轻量级网页抓取器与搜索 API它的 Extract数据提取能力可以把任意一堆网页 URL 批量转换成结构精准的 JSON 字段。无论是商品价格、招聘岗位还是新闻资讯只要页面能被抓取就能按你定义的 JSON Schema 输出整齐的数据直接写入数据库、RAG 管道或 AI 应用。本文带你从零跑通单页提取与批量提取两条路线并给出一套让输出更稳定的实用技巧。为什么需要结构化数据提取普通抓取Scrape返回的是 Markdown 或纯文本——适合人读但程序用起来很麻烦正则脆弱、页面一改就崩。结构化提取的思路完全不同你先声明我要哪些字段fastCRW 内部的 LLM 管道按这份声明去页面里找值并做 JSON Schema 校验输出永远是固定形状的对象。典型场景 电商监控批量抓商品页提取title、price、availability 招聘采集几十个职位页统一输出jobTitle、salary、city 资讯聚合一批新闻 URL提取headline、author、publishedAt提取引擎的源码在 crates/crw-extract/其中 structured.rs 负责LLM 抽取 Schema 校验的核心管道服务端路由实现在 routes/extract.rs。fastCRW 的两种提取方式场景路由执行方式适合单页提取POST /v1/scrapeformats: [json]同步一次请求直接拿到结果1 个 URL、少量抽查批量提取POST /v1/extract异步任务提交后轮询/取消一堆 URL单次最多 50 个两条路线共用同一套 LLM 提取管道只是入口不同页面少就 scrape页面多就 extract不要为了一个 URL 去开异步任务。单页快速提取formats:[json] 三步搞定第一步把formats设为[json]第二步用jsonSchema声明字段第三步从响应的data.json里读结果。{ url: https://example.com/product/123, formats: [json], jsonSchema: { type: object, properties: { title: { type: string }, price: { type: string }, availability: { type: string } }, required: [title] } }响应中data.json就是你要的结构化对象{ success: true, data: { json: { title: Widget, price: $19.99, availability: In stock }, metadata: { statusCode: 200, elapsedMs: 846 } } } Firecrawl 用户注意formats: [extract]、[llm-extract]这类兼容别名也能识别但[json]才是 fastCRW 的规范写法。批量提取/v1/extract 一次提交一堆 URL这是本文的主角。POST /v1/extract接收一个 URL 数组 一份 Schema或一段prompt服务端把它当作一个异步任务顺序处理{ urls: [https://shop.example.com/p1, https://shop.example.com/p2], schema: { type: object, properties: { price: { type: number }, inStock: { type: boolean } } } }提交成功后立刻拿到任务id和processing状态之后轮询GET /v1/extract/{id}状态走processing → completed | failed取消DELETE /v1/extract/{id}幂等且可重复调用批量结果的设计很关键——返回的是按 URL 逐条的结果数组results: [{url, status, data, error, llmUsage}]每个 URL 的 JSON 对象彼此独立不会互相覆盖数组始终保持原始 URL 的数量和顺序失败/取消的槽位会标上对应status每条结果都带llmUsage方便做成本核算。一次请求默认上限 50 个 URLmax_extract_urls可在服务端配置中调整。Python / TypeScript SDK 也封装好了start_extract/get_extract/cancel_extract三个方法轮询等待可以交给 SDK 完成。写好 JSON Schema批量提取精准度的关键批量任务里最常见的坑不是 API 用错而是 Schema 写得太大。经验法则先小后大第一版只声明你真正需要的 2~3 个字段类型用简单的string/number/boolean必填先行先用required锁住核心字段可选字段等结果稳定后再加先验证抓取再谈提取页面本身抓不干净JSON 提取一定跟着歪。推荐流程是先用 Markdown 格式抓取一遍页面确认目标内容存在再加最小 Schema 提取结果对了才逐步扩字段。噪声太多再用选择器收敛cssSelector/xpath可以把页面缩小到某个区块再提取但默认先不动它。上表可以看到fastCRW 在 1000 URL 基准中返回正确内容的比例truth-recall 63.74%领先 Crawl4AI 与 Firecrawl——底层抓取质量越高批量结构化数据才越可靠。basis让每个字段都有可验证的证据如果你不只想拿到值还想核对值到底是从页面哪里来的在请求里加上basis: true必须搭配schema。此时每个顶层标量字段都会附带一份逐字段证据记录来源 URL、原文摘录、置信状态且归因会在服务端被独立校验——无法证实的字段会如实标记而不是编造引用。配置 LLM自托管与 BYOK 两种玩法结构化提取依赖 LLM有两种供给方式服务端全局配置在config.toml中设置[extraction.llm]provider、api_key、model所有请求共用按请求 BYOK请求体里传llmApiKey可选llmProvider、llmModel适合多租户或多供应商隔离。支持的 provider 包括anthropic、openai、openai-responses、deepseek、azure、openai-compatible。自托管部署两者都没有的话请求会直接返回提取错误而不是猜一个结果——宁可报错不返回脏数据。CLI 与 MCP换个姿势调用批量提取不想手写 HTTP 请求fastCRW 也提供了两条快捷通道命令行——单页提取一条命令搞定crw scrape https://example.com/product \ --extract {type:object,properties:{price:{type:number},inStock:{type:boolean}}}Schema 太长可以直接从文件读--extract schema.json -o result.json。MCP——接入 AI Agent 后crw_extract工具与 REST 路由共享同一套校验逻辑URL 预检、LLM 可用性检查完全一致Agent 可以自主发起批量提取并跟踪任务状态。更多调用姿势可参考 skills/crw-extract/SKILL.md。常见错误与排错清单❌formats: [json]却没给 Schema —— 服务端会直接 400prompt和schema至少要有一个❌ 对单个 URL 用异步/v1/extract—— 用同步 scrape 更简单❌ Schema 假设了页面里不存在的结构 —— 字段宁缺毋滥先抓 Markdown 验证❌ 没配 LLM 就开始批量提取 —— 整个任务会直接失败先确认[extraction.llm]或 BYOK 就绪❌ 忽略results里每条的status—— 单条 URL 失败不影响其他条聚合前务必逐条判断。总结用 fastCRW Extract 批量生成精准 JSON 字段的完整套路可以浓缩成四步先抓 Markdown 验证页面内容写一个最小 JSON Schema声明你真正要的字段页面少走POST /v1/scrape一堆 URL 走POST /v1/extract异步任务需要可追溯性就开basis聚合结果前检查每条status。完整参数表与生命周期细节可查阅官方文档 docs/docs/extract.md提取引擎行为见 crates/crw-extract/README.md。赞分享【免费下载链接】crwFast, lightweight Firecrawl/Tavily alternative in Rust. Web scraper, crawler search API with MCP server for AI agents. Drop-in Firecrawl-compatible API (/scrape, /crawl, /search). 2.3x faster than Tavily, 1.5x faster than Firecrawl in 1K-URL benchmarks. 6 MB RAM, single binary. Self-host or use managed cloud.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crw点击查看免费下载相关推荐xberg 结构化数据提取实战用 liter-llm 与 JSON Schema 从文档中抽取字段xberg 结构化数据提取实战用 liter llm 与 JSON Schema 从文档中抽取字段 导读 本文围绕 xberg 的 structured_ex后端AI 应用NLPDuckDB JSON处理从JSON字段提取到复杂结构查询DuckDB JSON处理从JSON字段提取到复杂结构查询 JSONJavaScript对象表示法作为一种轻量级数据交换格式在现代数据处理中应用广泛。D数据库OLAP嵌入式数据库数据分析SeaTunnel JsonPath 转换插件详解用 JSONPath 从 JSON 字段中精准抽取数据SeaTunnel JsonPath 转换插件详解用 JSONPath 从 JSON 字段中精准抽取数据 本文基于 Apache SeaTunnelSeaT数据工程大数据批处理流处理上一篇为什么Castor有时中转有时直连auto、serve、handoff三种投递模式决策逻辑深潜下一篇如何快速安装MovieBox-TUImacOS、Linux、Windows、Termux四平台5种方法完整教程创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考