วิธีขูดข้อมูล MakerWorld: ข้อมูล model 3 มิติ และสถิตินักออกแบบ

เรียนรู้วิธีขูดข้อมูล MakerWorld สำหรับรายการ model 3 มิติ, จำนวนดาวน์โหลด และสถิตินักออกแบบ ดึงข้อมูลแนวโน้มการพิมพ์ 3 มิติและข้อมูลนักออกแบบที่มีค่า...

ความครอบคลุม:GlobalUnited StatesEuropean UnionChina
ข้อมูลที่มี7 ฟิลด์
ชื่อรายละเอียดรูปภาพข้อมูลผู้ขายวันที่โพสต์หมวดหมู่คุณลักษณะ
ฟิลด์ทั้งหมดที่สกัดได้
ชื่อ Modelชื่อนักออกแบบURL โปรไฟล์นักออกแบบจำนวนดาวน์โหลดจำนวนไลก์จำนวนการเก็บเข้าคอลเลกชันจำนวนการพิมพ์สำเร็จคำอธิบาย Modelหมวดหมู่แท็กURL แกลเลอรีรูปภาพวันที่อัปโหลดวันที่อัปเดตล่าสุดความต้องการเส้นฟิลาเมนต์ความเข้ากันได้กับเครื่องพิมพ์คะแนนจากผู้ใช้ข้อความความคิดเห็น
ข้อกำหนดทางเทคนิค
ต้องใช้ JavaScript
ไม่ต้องล็อกอิน
มีการแบ่งหน้า
ไม่มี API อย่างเป็นทางการ
ตรวจพบการป้องกันบอท
CloudflareRate LimitingBrowser FingerprintingDynamic CSS ClassesCAPTCHA

ตรวจพบการป้องกันบอท

Cloudflare
WAF และการจัดการบอทระดับองค์กร ใช้ JavaScript challenges, CAPTCHAs และการวิเคราะห์พฤติกรรม ต้องมีระบบอัตโนมัติของเบราว์เซอร์พร้อมการตั้งค่าซ่อนตัว
การจำกัดอัตรา
จำกัดคำขอต่อ IP/เซสชันตามเวลา สามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยพร็อกซีหมุนเวียน การหน่วงเวลาคำขอ และการสแกรปแบบกระจาย
ลายนิ้วมือเบราว์เซอร์
ระบุบอทผ่านลักษณะเฉพาะของเบราว์เซอร์: canvas, WebGL, ฟอนต์, ปลั๊กอิน ต้องมีการปลอมแปลงหรือโปรไฟล์เบราว์เซอร์จริง
Dynamic CSS Classes
CAPTCHA
การทดสอบ challenge-response เพื่อยืนยันผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ อาจเป็นแบบรูปภาพ ข้อความ หรือมองไม่เห็น มักต้องใช้บริการแก้ปัญหาจากบุคคลที่สาม

เกี่ยวกับ MakerWorld

ค้นพบสิ่งที่ MakerWorld นำเสนอและข้อมูลที่มีค่าที่สามารถดึงได้

ศูนย์กลางชั้นนำสำหรับการพิมพ์ 3 มิติ

MakerWorld เป็นแพลตฟอร์มแบ่งปัน model 3 มิติที่ครอบคลุม พัฒนาโดย Bambu Lab ออกแบบมาเพื่อรวมเข้ากับระบบนิเวศของเครื่องพิมพ์ 3 มิติของพวกเขาได้อย่างไร้รอยต่อ ต่างจากแหล่งเก็บข้อมูลแบบเดิม MakerWorld มุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์การพิมพ์แบบ 'คลิกเดียว' (one-click) ผ่านการรวมเข้ากับ Bambu Studio และ Handy App โดยรองรับไฟล์ 3 มิติคุณภาพสูง (STLs, 3MFs) และโปรไฟล์การพิมพ์ที่ละเอียด

ระบบนิเวศชุมชนที่เต็มไปด้วยข้อมูล

เว็บไซต์นี้ประกอบด้วยข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ชื่อ model, คำอธิบายโดยละเอียด, จำนวนดาวน์โหลด, จำนวนไลก์ และข้อมูลโปรไฟล์ผู้สร้าง ชุมชนการพิมพ์ 3 มิติมีการใช้งานอย่างหนักเพื่อค้นหาโปรเจกต์ใหม่ๆ และติดตามความนิยมของงานดีไซน์ต่างๆ ผ่านตัวชี้วัดทางโซเชียลและคะแนนความสำเร็จในการพิมพ์ แพลตฟอร์มนี้จัดระเบียบเนื้อหาเป็นหมวดหมู่ที่หลากหลาย เช่น เครื่องมือที่เน้นการใช้งาน, ศิลปะการตกแต่ง และชิ้นส่วนเครื่องกล

มูลค่าทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์

การขูดข้อมูล MakerWorld มีคุณค่าต่อการวิจัยตลาด การระบุหมวดหมู่ที่กำลังมาแรงในอุตสาหกรรมการผลิตแบบเติมเนื้อวัสดุ (additive manufacturing) และการติดตามผลงานของนักออกแบบ ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้รวบรวมสินทรัพย์ 3 มิติ วิเคราะห์การเติบโตของระบบนิเวศฮาร์ดแวร์แบบ open-source และติดตามทรัพย์สินของคู่แข่งในตลาดการพิมพ์ 3 มิติ ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจและนักวิจัยเข้าใจความชอบของผู้บริโภคและแนวโน้มทางเทคโนโลยีในการทำ modeling 3 มิติ

เกี่ยวกับ MakerWorld

ทำไมต้อง Scrape MakerWorld?

ค้นพบคุณค่าทางธุรกิจและกรณีการใช้งานสำหรับการดึงข้อมูลจาก MakerWorld

ติดตามแนวโน้มตลาดการพิมพ์ 3 มิติและกลุ่มเฉพาะที่ได้รับความนิยมในแต่ละหมวดหมู่

วิเคราะห์การเติบโตของผู้สร้างและตัวชี้วัดความนิยมของนักออกแบบเพื่อค้นหาผู้มีความสามารถ

รวบรวม metadata สำหรับเครื่องมือค้นหา model 3 มิติ และการจัดการสินทรัพย์

ติดตามการอัปโหลดใหม่ในหมวดหมู่เฉพาะ เช่น ชิ้นส่วนที่ใช้งานได้จริงหรือชิ้นส่วนตกแต่ง

การวิเคราะห์คู่แข่งของสินทรัพย์การพิมพ์ 3 มิติและประสิทธิภาพของโปรไฟล์การพิมพ์

วิจัยการใช้เส้นฟิลาเมนต์และความนิยมของวัสดุตามความนิยมของ model

ความท้าทายในการ Scrape

ความท้าทายทางเทคนิคที่คุณอาจพบเมื่อ Scrape MakerWorld

มีการใช้ JavaScript อย่างหนักในการแสดงเนื้อหา (สถาปัตยกรรม React SPA)

CSS selectors ที่ซับซ้อนซึ่งใช้ชื่อคลาส Material UI แบบไดนามิก

กลไกการตรวจจับบอทและการบล็อกที่รุนแรงของ Cloudflare

การโหลดเนื้อหาแบบไดนามิกผ่าน infinite scroll และปุ่ม 'Load More'

การจำกัดอัตรา (rate limiting) เมื่อมีการขอข้อมูลโปรไฟล์หรือ API endpoint ด้วยความถี่สูง

สกัดข้อมูลจาก MakerWorld ด้วย AI

ไม่ต้องเขียนโค้ด สกัดข้อมูลภายในไม่กี่นาทีด้วยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI

วิธีการทำงาน

1

อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ

บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก MakerWorld แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก

2

AI สกัดข้อมูล

ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง MakerWorld จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ

3

รับข้อมูลของคุณ

รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ

ทำไมต้องใช้ AI ในการสกัดข้อมูล

จัดการหน้า React ที่แสดงผลด้วย JavaScript ที่ซับซ้อนได้แบบ No-code โดยไม่ต้องกำหนดค่า
จัดการรายการสินค้าและรูปภาพที่เป็นแบบไดนามิกและ lazy-loaded ได้โดยอัตโนมัติ
ตั้งเวลาขูดข้อมูลเพื่อติดตามการเติบโตของยอดดาวน์โหลดเมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่ต้องทำด้วยตนเอง
ข้ามการตรวจจับเบราว์เซอร์และความไม่เสถียรของ selector ได้โดยอัตโนมัติด้วยการดึงข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ส่งออกข้อมูลไปยัง JSON, CSV หรือ Google Sheets โดยตรงเพื่อการวิเคราะห์ตลาดได้ทันที
ไม่ต้องใช้บัตรเครดิตแผนฟรีพร้อมใช้งานไม่ต้องติดตั้ง

AI ทำให้การสกัดข้อมูลจาก MakerWorld เป็นเรื่องง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ของเราเข้าใจว่าคุณต้องการข้อมูลอะไร — แค่อธิบายเป็นภาษาธรรมชาติ แล้ว AI จะสกัดให้โดยอัตโนมัติ

How to scrape with AI:
  1. อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ: บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก MakerWorld แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
  2. AI สกัดข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง MakerWorld จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
  3. รับข้อมูลของคุณ: รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
Why use AI for scraping:
  • จัดการหน้า React ที่แสดงผลด้วย JavaScript ที่ซับซ้อนได้แบบ No-code โดยไม่ต้องกำหนดค่า
  • จัดการรายการสินค้าและรูปภาพที่เป็นแบบไดนามิกและ lazy-loaded ได้โดยอัตโนมัติ
  • ตั้งเวลาขูดข้อมูลเพื่อติดตามการเติบโตของยอดดาวน์โหลดเมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่ต้องทำด้วยตนเอง
  • ข้ามการตรวจจับเบราว์เซอร์และความไม่เสถียรของ selector ได้โดยอัตโนมัติด้วยการดึงข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • ส่งออกข้อมูลไปยัง JSON, CSV หรือ Google Sheets โดยตรงเพื่อการวิเคราะห์ตลาดได้ทันที

No-code web scrapers สำหรับ MakerWorld

ทางเลือกแบบ point-and-click สำหรับการ scraping ด้วย AI

เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape MakerWorld โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot

ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code

1
ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
2
นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
3
เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
4
กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
5
ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
6
จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
7
กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
8
ส่งออกข้อมูลเป็น CSV, JSON หรือเชื่อมต่อผ่าน API

ความท้าทายทั่วไป

เส้นโค้งการเรียนรู้

การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา

Selectors เสีย

การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย

ปัญหาเนื้อหาไดนามิก

เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน

ข้อจำกัด CAPTCHA

เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA

การบล็อก IP

การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก

No-code web scrapers สำหรับ MakerWorld

เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape MakerWorld โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot

ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
  1. ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
  2. นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
  3. เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
  4. กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
  5. ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
  6. จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
  7. กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
  8. ส่งออกข้อมูลเป็น CSV, JSON หรือเชื่อมต่อผ่าน API
ความท้าทายทั่วไป
  • เส้นโค้งการเรียนรู้: การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา
  • Selectors เสีย: การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย
  • ปัญหาเนื้อหาไดนามิก: เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน
  • ข้อจำกัด CAPTCHA: เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA
  • การบล็อก IP: การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก

ตัวอย่างโค้ด

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Basic requests often fail on MakerWorld due to Cloudflare and React rendering
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    # This will likely return a Cloudflare challenge or a JS skeleton
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Note: Actual content won't be here as it requires JS rendering
        print('Site reached, but content is dynamic.')
    else:
        print(f'Blocked by Cloudflare: HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {e}')

เมื่อไหร่ควรใช้

เหมาะที่สุดสำหรับหน้า HTML แบบ static ที่มี JavaScript น้อย เหมาะสำหรับบล็อก ไซต์ข่าว และหน้าสินค้า e-commerce ธรรมดา

ข้อดี

  • ประมวลผลเร็วที่สุด (ไม่มี overhead ของเบราว์เซอร์)
  • ใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด
  • ง่ายต่อการทำงานแบบขนานด้วย asyncio
  • เหมาะมากสำหรับ API และหน้า static

ข้อจำกัด

  • ไม่สามารถรัน JavaScript ได้
  • ล้มเหลวใน SPA และเนื้อหาไดนามิก
  • อาจมีปัญหากับระบบ anti-bot ที่ซับซ้อน

วิธีสเครปข้อมูล MakerWorld ด้วยโค้ด

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Basic requests often fail on MakerWorld due to Cloudflare and React rendering
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    # This will likely return a Cloudflare challenge or a JS skeleton
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Note: Actual content won't be here as it requires JS rendering
        print('Site reached, but content is dynamic.')
    else:
        print(f'Blocked by Cloudflare: HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_makerworld():
    with sync_playwright() as p:
        # Launching with stealth-like headers
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://makerworld.com/en/models', wait_until='networkidle')
        
        # Wait for the model cards which are rendered via React
        page.wait_for_selector("div[data-testid='model-card']")
        
        models = page.query_selector_all("div[data-testid='model-card']")
        for model in models:
            # Using standard attributes often more stable than CSS classes
            title = model.query_selector('h3').inner_text()
            print(f'Model Found: {title}')
            
        browser.close()

scrape_makerworld()
Python + Scrapy
import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class MakerworldSpider(scrapy.Spider):
    name = 'makerworld'
    start_urls = ['https://makerworld.com/en/models']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(
                url,
                meta=dict(
                    playwright=True,
                    playwright_page_methods=[
                        PageMethod('wait_for_selector', "div[data-testid='model-card']"),
                    ],
                )
            )

    def parse(self, response):
        # Scrapy-playwright allows parsing the JS-rendered HTML
        for model in response.css("div[data-testid='model-card']"):
            yield {
                'title': model.css('h3::text').get(),
                'downloads': model.css('span.stats-downloads::text').get(),
                'link': response.urljoin(model.css('a::attr(href)').get())
            }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Set a realistic User-Agent
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0');
  
  await page.goto('https://makerworld.com/en/models', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // Wait for the React component to mount
  await page.waitForSelector("div[data-testid='model-card']");
  
  const models = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll("div[data-testid='model-card']"));
    return cards.map(card => ({
      title: card.querySelector('h3')?.innerText,
      link: card.querySelector('a')?.href
    }));
  });
  
  console.log(models);
  await browser.close();
})();

คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล MakerWorld

สำรวจการใช้งานจริงและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล MakerWorld

การวิเคราะห์ตลาดการพิมพ์ 3 มิติ

วิเคราะห์ว่า model ประเภทใด (เน้นการใช้งาน vs ตกแต่ง) ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเพื่อให้เข้าใจความต้องการของตลาดโลก

วิธีการนำไปใช้:

  1. 1ขูดข้อมูลหมวดหมู่ยอดนิยมเพื่อเอา metadata ของ model และจำนวนดาวน์โหลด
  2. 2รวบรวมตัวชี้วัดรายสัปดาห์เพื่อติดตามอัตราการเติบโตเมื่อเวลาผ่านไป
  3. 3สร้างภาพข้อมูลแนวโน้มเพื่อระบุเฉพาะกลุ่ม (niches) ของการพิมพ์ 3 มิติที่กำลังเติบโต

ใช้ Automatio เพื่อดึงข้อมูลจาก MakerWorld และสร้างแอปพลิเคชันเหล่านี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล MakerWorld

  • การวิเคราะห์ตลาดการพิมพ์ 3 มิติ

    วิเคราะห์ว่า model ประเภทใด (เน้นการใช้งาน vs ตกแต่ง) ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเพื่อให้เข้าใจความต้องการของตลาดโลก

    1. ขูดข้อมูลหมวดหมู่ยอดนิยมเพื่อเอา metadata ของ model และจำนวนดาวน์โหลด
    2. รวบรวมตัวชี้วัดรายสัปดาห์เพื่อติดตามอัตราการเติบโตเมื่อเวลาผ่านไป
    3. สร้างภาพข้อมูลแนวโน้มเพื่อระบุเฉพาะกลุ่ม (niches) ของการพิมพ์ 3 มิติที่กำลังเติบโต
  • การติดตามอิทธิพลของผู้สร้าง

    ระบุนักออกแบบที่มีผลงานโดดเด่นเพื่อค้นหาผู้มีความสามารถหรือเพื่อโอกาสในการสนับสนุน (sponsorship) ในแวดวงฮาร์ดแวร์

    1. ขูดหน้าโปรไฟล์ผู้สร้างเพื่อดูสถิติจำนวนดาวน์โหลดรวมและผู้ติดตาม
    2. ติดตามความถี่ของการอัปโหลดใหม่ต่อคนในแต่ละเดือน
    3. จัดอันดับผู้สร้างตามสัดส่วนการมีส่วนร่วมต่อจำนวนการดาวน์โหลด
  • การคาดการณ์ความต้องการวัสดุ

    คาดการณ์ความต้องการเส้นฟิลาเมนต์โดยวิเคราะห์ประเภทของวัสดุที่จำเป็นสำหรับ model ยอดนิยมบนแพลตฟอร์ม

    1. ดึงข้อมูล 'ความต้องการเส้นฟิลาเมนต์' จากโปรไฟล์การพิมพ์ของ model
    2. รวมวัสดุที่จำเป็นในกลุ่ม model ที่กำลังเป็นที่นิยมสูงสุด
    3. วิเคราะห์สีและประเภทของเส้นฟิลาเมนต์ที่มีการขอกันมากที่สุด (PLA, PETG ฯลฯ)
  • เครื่องมือรวมการค้นหา 3D Asset

    สร้างดัชนีที่ค้นหาได้ของ model 3 มิติจากหลายแพลตฟอร์มรวมถึง MakerWorld เพื่อให้ผู้ใช้ค้นพบได้ง่ายขึ้น

    1. ดึงชื่อ model, แท็ก และ URL รูปภาพตัวอย่างจาก MakerWorld
    2. ทำดัชนี metadata ในฐานข้อมูลส่วนกลางที่สามารถค้นหาแบบ full-text ได้
    3. จัดทำลิงก์ไปยังหน้าต้นฉบับของ MakerWorld เพื่อสร้างทราฟฟิก
มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เคล็ดลับมืออาชีพสำหรับการ Scrape MakerWorld

คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับการดึงข้อมูลจาก MakerWorld อย่างประสบความสำเร็จ

ใช้ headless browser ร่วมกับ Stealth plugin เสมอเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับบอทขั้นสูงของ Cloudflare

กำหนดเป้าหมายไปที่ attribute ที่คงที่อย่าง data-testid แทนที่จะเป็นชื่อคลาส Material UI ที่มีการเปลี่ยนแปลงบ่อย

จำลองพฤติกรรมการเลื่อนหน้าจอเหมือนมนุษย์เพื่อให้ทริกเกอร์การโหลดรูปภาพและสถิติแบบ lazy-loaded ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตรวจสอบแท็บ Network เพื่อหา API endpoint ภายในรูปแบบ JSON ซึ่งอาจเข้าถึงได้ด้วย header และ token ที่ถูกต้อง

ใช้ residential proxies คุณภาพสูงเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกบล็อก IP ระหว่างการดึงข้อมูลขนาดใหญ่หรือแบบ multi-threaded

สุ่มเวลาหน่วงระหว่างคำขอและการกระทำต่างๆ เพื่อเลียนแบบพฤติกรรมผู้ใช้จริงและไม่ให้ถูกตรวจจับ

คำรับรอง

ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร

เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

ที่เกี่ยวข้อง Web Scraping

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ MakerWorld

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ MakerWorld