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如何爬取 Hugging Face：完整技术指南

掌握 Hugging Face 爬取技术，提取 AI model、数据集和元数据。了解如何绕过 Cloudflare 并自动化数据采集，以进行 AI 市场研究。

免费开始抓取
Hugging Face favicon
huggingface.co困难
覆盖率:Global
可用数据8 字段
标题价格描述图片卖家信息发布日期分类属性
所有可提取字段
Model 名称数据集名称作者用户名组织名称下载次数点赞数任务类别（例如：文本生成）库支持（PyTorch, TensorFlow）许可证类型Model Card/README 文本最后更新日期标签列表Config JSON 内容Space SDK (Gradio, Streamlit)Model 大小/parameters
技术要求
需要JavaScript
无需登录
有分页
有官方API
检测到反机器人保护
CloudflareRate LimitingIP BlockingBot Detection
查看API文档

检测到反机器人保护

Cloudflare
企业级WAF和机器人管理。使用JavaScript挑战、验证码和行为分析。需要带隐身设置的浏览器自动化。
速率限制
限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。
IP封锁
封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
Bot Detection

关于Hugging Face

了解Hugging Face提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

Hugging Face 是领先的 machine learning 和人工智能平台及社区，通常被称为 AI 领域的 GitHub。它提供了一个中心枢纽，研究人员和开发者可以在这里分享、发现并协作处理 model、数据集以及被称为 Spaces 的 demo 应用程序。它托管了来自 Google、Meta 和 Microsoft 等主要科技实体的贡献，以及庞大的独立开发者社区。该平台包含大量的结构化数据，包括 model 性能指标、数据集配置、用户活动日志和库兼容性信息。

爬取 Hugging Face 对于希望进行竞争情报分析、追踪特定 AI 框架采用情况或为学术研究汇总元数据的组织来说非常有价值。通过从平台提取数据，用户可以监控热门 model，识别顶级贡献者，并及时了解快速演进的 generative AI 格局。该平台按 Natural Language Processing (NLP)、Computer Vision 和 Audio 等任务组织内容，使其成为 machine learning 领域 state-of-the-art 技术的关键仓库。

关于Hugging Face

为什么要抓取Hugging Face？

了解从Hugging Face提取数据的商业价值和用例。

对最受欢迎的 AI model 和框架进行市场调研。

通过追踪特定组织的 model 发布情况进行竞争分析。

为关于 open-source AI 演变的学术研究汇总元数据。

监控医疗或金融等特定行业的新数据集。

建立 AI 专家和高性能研究团队的名录。

识别 machine learning model 架构的新兴趋势。

抓取挑战

抓取Hugging Face时可能遇到的技术挑战。

该网站高度依赖 JavaScript 渲染来加载搜索结果和 model 列表。

Cloudflare 防护可能会封禁未模拟真实浏览器行为的自动化请求。

Hugging Face 实施了严格的频率限制，尤其是在访问 Hub API 时。

Model Card 和 Readme 的页面结构是动态的，且差异很大。

UI 的频繁更改可能会在无预警的情况下导致基于 CSS 的爬虫失效。

使用AI抓取Hugging Face

无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。

工作原理

1

描述您的需求

告诉AI您想从Hugging Face提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。

2

AI提取数据

我们的人工智能浏览Hugging Face，处理动态内容，精确提取您要求的数据。

3

获取您的数据

接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。

为什么使用AI进行抓取

无代码界面允许在无需技术专业知识的情况下构建针对 model 和数据集的爬虫。
自动处理动态内容和 JavaScript 渲染，无需额外配置。
基于云端的执行确保抓取任务可靠运行，不占用本地资源。
内置功能可有效处理分页和复杂的元素选择。
轻松将提取的元数据直接导出到 Google 表格、CSV 或通过 API 传输。
免费开始抓取
无需信用卡提供免费套餐无需设置

AI让您无需编写代码即可轻松抓取Hugging Face。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述，AI就会自动提取。

How to scrape with AI:
  1. 描述您的需求: 告诉AI您想从Hugging Face提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
  2. AI提取数据: 我们的人工智能浏览Hugging Face，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
  3. 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
  • 无代码界面允许在无需技术专业知识的情况下构建针对 model 和数据集的爬虫。
  • 自动处理动态内容和 JavaScript 渲染，无需额外配置。
  • 基于云端的执行确保抓取任务可靠运行，不占用本地资源。
  • 内置功能可有效处理分页和复杂的元素选择。
  • 轻松将提取的元数据直接导出到 Google 表格、CSV 或通过 API 传输。

Hugging Face的无代码网页抓取工具

AI驱动抓取的点击式替代方案

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Hugging Face。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程

1
安装浏览器扩展或在平台注册
2
导航到目标网站并打开工具
3
通过点击选择要提取的数据元素
4
为每个数据字段配置CSS选择器
5
设置分页规则以抓取多个页面
6
处理验证码（通常需要手动解决）
7
配置自动运行的计划
8
将数据导出为CSV、JSON或通过API连接

常见挑战

学习曲线

理解选择器和提取逻辑需要时间

选择器失效

网站更改可能会破坏整个工作流程

动态内容问题

JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案

验证码限制

大多数工具需要手动处理验证码

IP封锁

过于频繁的抓取可能导致IP被封

Hugging Face的无代码网页抓取工具

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Hugging Face。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程
  1. 安装浏览器扩展或在平台注册
  2. 导航到目标网站并打开工具
  3. 通过点击选择要提取的数据元素
  4. 为每个数据字段配置CSS选择器
  5. 设置分页规则以抓取多个页面
  6. 处理验证码（通常需要手动解决）
  7. 配置自动运行的计划
  8. 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
  • 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
  • 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
  • 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
  • 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
  • IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://huggingface.co/models?sort=downloads'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # Extracting model articles
    models = soup.find_all('article')
    for model in models:
        name = model.find('h4').text.strip()
        print(f'Model Name: {name}')
except Exception as e:
    print(f'Error occurred: {e}')

使用场景

最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。

优势

  • ●执行速度最快（无浏览器开销）
  • ●资源消耗最低
  • ●易于使用asyncio并行化
  • ●非常适合API和静态页面

局限性

  • ●无法执行JavaScript
  • ●在SPA和动态内容上会失败
  • ●可能难以应对复杂的反爬虫系统

如何用代码抓取Hugging Face

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://huggingface.co/models?sort=downloads'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # Extracting model articles
    models = soup.find_all('article')
    for model in models:
        name = model.find('h4').text.strip()
        print(f'Model Name: {name}')
except Exception as e:
    print(f'Error occurred: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_hf():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://huggingface.co/models')
        # Wait for model list to render
        page.wait_for_selector('article')
        models = page.query_selector_all('article h4')
        for m in models:
            print(m.inner_text())
        browser.close()

scrape_hf()
Python + Scrapy
import scrapy

class HuggingFaceSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hf_spider'
    start_urls = ['https://huggingface.co/models']

    def parse(self, response):
        for model in response.css('article'):
            yield {
                'title': model.css('h4::text').get(),
                'author': model.css('span.text-gray-400::text').get()
            }
        # Handle pagination
        next_page = response.css('a[aria-label="Next"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
    const browser = await puppeteer.launch();
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://huggingface.co/models');
    // Wait for the dynamic content to load
    await page.waitForSelector('article');
    const data = await page.evaluate(() => {
        return Array.from(document.querySelectorAll('article h4')).map(h => h.innerText);
    });
    console.log(data);
    await browser.close();
})();

您可以用Hugging Face数据做什么

探索Hugging Face数据的实际应用和洞察。

AI 市场趋势识别

公司可以通过识别哪些 AI 任务在全球范围内获得最高关注而受益。

如何实现：

  1. 1每月抓取特定任务类别下所有 model 的下载量。
  2. 2汇总数据以查看各分类的增长百分比。
  3. 3识别受欢迎程度突然激增的突围 model。

使用Automatio从Hugging Face提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。

您可以用Hugging Face数据做什么

  • AI 市场趋势识别

    公司可以通过识别哪些 AI 任务在全球范围内获得最高关注而受益。

    1. 每月抓取特定任务类别下所有 model 的下载量。
    2. 汇总数据以查看各分类的增长百分比。
    3. 识别受欢迎程度突然激增的突围 model。
  • 竞争情报

    科技公司追踪 Meta 或 Google 等竞争对手的 open-source 产出，以保持领先地位。

    1. 针对 Hugging Face 上的特定组织概况设置定向抓取。
    2. 监控新仓库的创建或现有 model card 的更新。
    3. 当竞争对手在相关领域发布新 model 时提醒产品团队。
  • 技术人才线索挖掘

    招聘人员通过分析贡献质量和社区影响力来寻找顶尖 AI 研究人员。

    1. 从下载量超过 10 万的高性能 model 中提取作者列表。
    2. 抓取用户个人资料以查找关联的社交媒体或个人网站。
    3. 筛选具有持续热门 open-source 贡献历史的个人。
  • 学术研究数据集

    研究人员分析 AI 研究生态系统的协作性质和演变。

    1. 抓取元数据，包括作者列表、引用次数和组织隶属关系。
    2. 映射不同组织与个人贡献者之间的关系。
    3. 应用网络分析来可视化 AI 研究生态系统的中心枢纽。
不仅仅是提示词

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

Automatio结合AI代理、网页自动化和智能集成的力量，帮助您在更短的时间内完成更多工作。

AI代理
网页自动化
智能工作流

抓取Hugging Face的专业技巧

成功从Hugging Face提取数据的专家建议。

始终检查 model 仓库中的 'config.json' 文件，以获取最准确的技术元数据。

尽可能使用官方的 Hugging Face Hub Python 库，而不是原始抓取，以避免被封禁。

如果需要抓取数千个 model，请使用高质量的住宅代理服务轮换你的 IP 地址。

将抓取任务安排在非高峰时段，以确保更快的响应速度和更低的检测风险。

通过移除 Markdown 语法和 URLs 来清洗提取的文本数据，使其更有利于分析。

监控 Hugging Face 博客的 UI 更新，因为这些更新可能会更改爬虫的 CSS 选择器。

用户评价

用户怎么说

加入数千名已改变工作流程的满意用户

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.

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