AI+爬虫，把大模型结合爬虫用起来，我只能说无敌！（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-09-10 10:35:31 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-10 10:35:31 发布 · 1.8k 阅读

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#人工智能 #爬虫

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你是否曾想过，如果有一个工具，能够理解你的意图并自动执行复杂的网络数据抓取任务，那会怎样？ScrapeGraphAI[1] 就是这样一个工具，它利用最新的人工智能技术，让数据提取变得前所未有地简单。

ScrapeGraphAI 是一个用于网络抓取 Python 库，它使用大语言模型（LLM）和直接图为网站、文档和 XML 文件创建抓取管道。只需说出您想要提取哪些信息，它就会为您完成！

工具特点

简单易用：只需输入 API 密钥，您就可以在几秒钟内抓取数千个网页！
开发便捷：你只需要实现几行代码，工作就完成了。
专注业务：有了这个库，您可以节省数小时的时间，因为您只需要设置项目，人工智能就会为您完成一切。

快速开始

在线示例

1.官方 Streamlit

https://scrapegraph-ai-demo.streamlit.app/

2.Google Colab

https://colab.research.google.com/drive/1sEZBonBMGP44CtO6GQTwAlL0BGJXjtfd

本地安装

使用 pip 安装 scrapegraphai：

pip install scrapegraphai

此外，您还需要安装 Playwright[2] 抓取客户端渲染（由 JavaScript 动态渲染）的网页：

playwright install

Playwright 是一个强大的 Python 库，仅用一个 API 即可自动执行 Chromium、Firefox、WebKit 等主流浏览器自动化操作。

使用示例

ScrapeGraphAI 支持通过 API 使用不同的 LLM，例如 OpenAI、Groq、Azure 和 Gemini，或使用 Ollama 的本地模型。

ScrapeGraphAI 内置了 3 种网页爬取流程：

SmartScraperGraph：仅需要用户提示词和输入源的单页抓取工具；
SearchGraph：多页抓取工具，从搜索引擎的前 n 个搜索结果中提取信息；
SpeechGraph：单页抓取工具，从网站提取信息并生成音频文件。

示例一：使用 Ollama API 提取信息

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph      graph_config = {       "llm": {           "model": "ollama/mistral",           "temperature": 0,           "format": "json",  # Ollama needs the format to be specified explicitly           "base_url": "http://localhost:11434",  # set Ollama URL       },       "embeddings": {           "model": "ollama/nomic-embed-text",           "base_url": "http://localhost:11434",  # set Ollama URL       }   }      smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(       prompt="List me all the articles",       # also accepts a string with the already downloaded HTML code       source="https://perinim.github.io/projects",       config=graph_config   )      result = smart_scraper_graph.run()   print(result)

示例二：使用 ChatGPT API 提取信息

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph   OPENAI_API_KEY = "YOUR_API_KEY"      graph_config = {       "llm": {           "api_key": OPENAI_API_KEY,           "model": "gpt-3.5-turbo",       },   }      smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(       prompt="List me all the articles",       # also accepts a string with the already downloaded HTML code       source="https://perinim.github.io/projects",       config=graph_config   )      result = smart_scraper_graph.run()   print(result)

示例三：使用 Groq API 提取信息

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph   from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info      groq_key = os.getenv("GROQ_APIKEY")      graph_config = {       "llm": {           "model": "groq/gemma-7b-it",           "api_key": groq_key,           "temperature": 0       },       "embeddings": {           "model": "ollama/nomic-embed-text",           "temperature": 0,           "base_url": "http://localhost:11434",        },       "headless": False   }      smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(       prompt="List me all the projects with their description and the author.",       source="https://perinim.github.io/projects",       config=graph_config   )      result = smart_scraper_graph.run()   print(result)

示例四：使用 Gemini API 提取信息

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph   GOOGLE_APIKEY = "YOUR_API_KEY"      # Define the configuration for the graph   graph_config = {       "llm": {           "api_key": GOOGLE_APIKEY,           "model": "gemini-pro",       },   }      # Create the SmartScraperGraph instance   smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(       prompt="List me all the articles",       source="https://perinim.github.io/projects",       config=graph_config   )      result = smart_scraper_graph.run()   print(result)

示例五、使用 Docker 提取信息

注意：使用本地模型之前记得创建 docker 容器！

docker-compose up -d   docker exec -it ollama ollama pull stablelm-zephyr

您可以使用 Ollama 上可用的模型或您自己的模型来代替 stablelm-zephyr

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph。      graph_config = {       "llm": {           "model": "ollama/mistral",           "temperature": 0,           "format": "json",  # Ollama needs the format to be specified explicitly           # "model_tokens": 2000, # set context length arbitrarily       },   }      smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(       prompt="List me all the articles",       # also accepts a string with the already downloaded HTML code       source="https://perinim.github.io/projects",         config=graph_config   )      result = smart_scraper_graph.run()   print(result)

随着 AI 技术的不断发展，将会为传统工具带来很大的机遇和挑战，后续会不断涌现出更多智能化的工具。

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