AIGC+Python——AI赋能网页爬虫

引言

在当今数字化的时代,数据就像一座宝藏,而网页爬虫就是我们从海量数据中发掘宝藏的工具之一。而结合人工智能生成技术(AIGC)和Python语言,可以更快速地实现网页爬虫,让我们一起来探索这个神奇的组合吧!

流程

1. 安装引入相关库

首先,我们需要安装Python中用于网页爬虫的相关库,比如requests、BeautifulSoup等。这些库可以帮助我们发送HTTP请求,并解析HTML结构。

# python http请求库
!pip install requests

# python dom 查找
# 不用写正则表达式
!pip install beautifulsoup4

# 通义千问大模型
!pip install dashscope

import requests # node require
from bs4 import BeautifulSoup
import dashscope

2. 发送HTTP请求,得到HTML结构

接下来,我们可以通过发送HTTP请求来获取网页的HTML内容。

def fetch_movie_list(url):
  # 设置HTTP 请求头
  headers = {
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0'
  }

  response = requests.get(url, headers=headers)

  # HTTP状态码 成功
  if response.status_code == 200:
    # 解析器 对html继续解析
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 内存中的dom对象
    movie_list = []
    movies = soup.select('#wrapper #content .article .item')
    # python 不是完全面向对象的,而更年轻的js 是完全面向对象
    # print(len(movies))
    # 确保一定是 字符串
    all_movies_text = ''.join([movie.prettify() for movie in movies[:2]])
    # print(all_movies_text)
    return all_movies_text
  else:
    print('Failed to retrieve content')


url = 'http://movie.douban.com/chart'

# 函数调用
movies = fetch_movie_list(url)
print(movies)

HTTP 请求头中的User-Agent 可以通过在浏览器中打印navigator.userAgent得到

3. 设置Prompt(预设提示)

在使用AIGC之前,我们需要设置Prompt,以便AIGC可以生成我们需要的内容。

# AIGC LLM + Prompt(指令)
prompt = f"""
{movies}
这是一段电影列表html,请获取电影名(name),封面链接(picture),简介(info),评分(score),评论人数(conmmentsNumber)
,请使用括号里的单词作为属性名,并以JSON数组的格式返回
"""
print(prompt)

4. 调用通义千问API

现在,我们可以调用AIGC的API,并传入HTML内容和设置好的Prompt,让AIGC帮助我们生成网页爬虫所需的代码。

API_KEY 可以在[模型服务灵积 DashScope - 阿里云 (aliyun.com)]中点击立即开通后点击控制台的API_KEY管理获得

# 更改为自己的API_KEY
dashscope.api_key = API_KEY

def call_qwen_with_prompt():
  message = [
      {
          'role':'user',
          'content':prompt
      }
  ]
  response = dashscope.Generation.call(
      dashscope.Generation.Models.qwen_turbo,
      messages = message,
      result_messages = 'messages'
  )
  print(response)
call_qwen_with_prompt()

结语

最终,通过以上步骤,我们可以快速实现一个网页爬虫,从网页中提取我们需要的信息。让编程变得更简单,让AIGC和Python助力你的工作吧!如果你觉得这篇文章有帮助或有所启发,别忘了给我一个鼓励的

如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

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