用于Bright Data Web Scraper，通过自动化工作流程提取结构化批量数据，减少手动操作，提高数据收集效率，支持数据分析、科学研究和开发应用，确保数据准确性和及时性。
- 数据分析师：需要高效提取和分析数据以支持决策。
- 数据科学家：寻求自动化数据收集以进行模型训练和分析。
- 工程师：希望集成数据提取流程到现有系统中。
- 开发者：需要快速获取网页数据以构建应用程序或服务。
- 企业管理者：希望利用数据驱动业务决策和市场分析。
- 数据获取的复杂性：通过自动化工作流简化从网页提取数据的过程。
- 时间成本高：减少手动数据收集所需的时间，提高工作效率。
- 错误处理：通过条件检查确保数据提取过程的稳定性，减少错误发生。
- 数据格式化：将提取的数据整理成结构化格式，便于后续分析。
1. 手动触发工作流：用户点击“测试工作流”按钮启动流程。
2. 设置数据集 ID 和请求 URL：定义需要提取数据的目标数据集和请求参数。
3. 发起 HTTP 请求：向 Bright Data API 发送请求以触发数据提取。
4. 检查快照状态：定期检查快照的状态，确保其已准备好。
5. 等待快照准备：如果快照未准备好，工作流将等待指定的时间（30秒）。
6. 下载快照：一旦快照准备就绪，下载快照数据。
7. 检查错误：确保下载过程中没有错误发生。
8. 聚合 JSON 响应：将下载的数据进行聚合处理，以便于后续使用。
9. 发起 Webhook 通知：将处理后的数据发送到指定的 Webhook URL。
10. 创建二进制数据：将数据转换为二进制格式，以便写入文件。
11. 写入磁盘：将最终数据写入指定位置的 JSON 文件中。
- 修改数据集 ID：在“设置数据集 ID，请求 URL”节点中更新 dataset_id。
- 更改请求 URL：根据需要在同一节点中更新 request 的 URL。
- 调整等待时间：在“等待”节点中修改 amount 参数以增加或减少等待时间。
- Webhook URL：在“发起 Webhook 通知”节点中更新 url 以指向您的 Webhook 处理程序。
- 错误处理逻辑：根据需求调整“检查错误”节点中的条件，以适应特定的错误处理场景。