爬虫，传统编程与提示词工程的碰撞理解

前言

在数据驱动的时代，信息获取变得尤为重要。网页爬虫作为一种自动化技术，广泛应用于数据采集领域，但面对不断演变的网页结构和复杂的数据格式，传统爬虫技术常常显得力不从心。本文将探讨如何通过结合传统爬虫技术与AI驱动的提示词工程，优化数据采集流程，并展示这一过程中的具体代码实现与结果。

1. 传统爬虫技术概述

传统爬虫依赖于对网页的解析和模式匹配来提取数据，传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。

然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。以下是使用Python语言和x-crawl库实现的一个简单爬虫，用于爬取豆瓣电影排行榜数据。

代码实现

python 复制代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_douban_top_movies(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    movies = []
    for item in soup.find_all('tr', class_='item'):
        title = item.find('a', class_='nbg').get('title')
        image = item.find('img').get('src')
        details = item.find('div', class_='pl2').find('a').get_text(strip=True)
        movies.append({
            'title': title,
            'image': image,
            'details': details
        })
    return movies

# 使用示例
url = 'https://movie.douban.com/top250'
movies = fetch_douban_top_movies(url)
print(movies)

运行结果

json 复制代码

[
    {"title": "肖申克的救赎", "image": "https://example.com/shawshank.jpg", "details": "导演: 弗兰克·德拉邦特 ..."},
    {"title": "阿甘正传", "image": "https://example.com/forrestgump.jpg", "details": "导演: 罗伯特·泽米吉斯 ..."}
]

这段代码展示了传统爬虫的基本步骤：发送HTTP请求，解析HTML，提取信息。然而，这种方法在处理动态加载内容或复杂的网页布局时，效率不高且容易受到反爬虫策略的影响。

2. AI驱动的数据采集：提示词工程

随着AI技术的发展，大模型和提示词工程为数据采集提供了新的解决方案。提示词工程 （Prompt Engineering），也被称为上下文提示 （In-Context Prompting），是在人工智能领域特别是大型语言模型（LLM）应用中的一种技术 。它涉及精心设计的输入提示，以操纵或指导模型生成特定的输出。这种技术允许研究者和开发者在不直接修改模型权重的情况下，使模型适应各种任务。其主要依赖于经验，而且提示词工程方法的效果在不同的模型中可能会有很大的差异，因此需要大量的实验和探索。以下是通过GPT模型，直接从HTML片段中提取数据的示例。

提问内容

html 复制代码

<table width="100%" class="">
    <tbody>
        <tr class="item">
            <td width="100" valign="top">
                <a class="nbg" href=" " title="肖申克的救赎">
                    <img src="https://img1.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2905896429.webp" width="75" alt="肖申克的救赎" class="">
                </a>
            </td>
            <td valign="top">
                <div class="pl2">
                    <a href="https://movie.douban.com/subject/35490167/" class="">
                        肖申克的救赎
                        / <span style="font-size:13px;">The Shawshank Redemption</span>
                    </a>
                    <p class="pl">导演: 弗兰克·德拉邦特 / 主演: 蒂姆·罗宾斯...</p>       
                    <div class="star clearfix">
                            <span class="allstar35"></span>
                            <span class="rating_nums">9.7</span>
                            <span class="pl">(105467人评价)</span>
                    </div>
                </div>
            </td>


        </tr>
    </tbody>
</table>

GPT模型回应

json 复制代码

[
    {
        "name": "肖申克的救赎",
        "picture": "https://img1.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2905896429.webp",
        "info": "导演: 弗兰克·德拉邦特 / 主演: 蒂姆·罗宾斯...",
        "score": "9.7",
        "commentsNumber": "105467人评价"
    }
]

这种方法展示了AI如何能够从未经处理的HTML中提取数据，不受网页布局变化的影响，并且能够灵活应对反爬虫机制。

3. 综合传统与AI技术的策略

结合传统爬虫和AI提示词工程的方法可以优化数据采集流程。例如，可以先使用传统爬虫获取大规模的静态数据，然后利用AI技术处理复杂或动态的内容。这种融合策略不仅提高了数据采集的准确性，还增强了系统的健壮性和灵活性。

结语

通过融合传统爬虫技术和AI驱动的提示词工程，我们可以显著提升数据采集的效率和准确性。这不仅对研究人员和开发者有益，也为业务运营和决策提供了强有力的数据支持。未来，这种技术融合的趋势将进一步加强，为数据驱动的时代带来更多创新与进步。