LLM 增强的网页抓取

在数字化浪潮中，网页数据已成为企业决策、市场研究及诸多领域不可或缺的关键资源。传统网页抓取技术面对复杂多变的网页结构与动态内容时，常常显得力不从心。而大语言模型（LLM）的崛起，为网页抓取带来了质的飞跃，极大地提升了抓取效率与数据准确性，重塑了整个领域的格局。

一、核心原理：LLM 如何重构网页抓取

语义理解与结构解析

LLM 凭借其强大的自然语言处理（NLP）能力，能够深度解析非结构化的 HTML 内容，将其转化为易于理解的语义单元。以电商网页为例，若要提取产品价格，只需将网页内容和 “提取产品价格” 的指令输入 LLM，它便能依据对 HTML 结构和语义的理解，自动生成精准定位价格的 XPath 或 CSS 选择器。不仅如此，LLM 还能敏锐识别不同 HTML 标签间的逻辑关联。在新闻网页中，标题标签与正文标签的对应关系，传统爬虫往往依赖固定标签路径获取内容，一旦网页结构变动，便可能抓取失败。LLM 的跨标签关联能力有效解决了这一痛点，让抓取过程更加智能、灵活，适应多样化的网页结构。

动态内容处理

随着 Web 技术的演进，大量网页采用 JavaScript 进行动态渲染，如单页应用（SPA）。这类网页加载时，初始 HTML 仅为框架，具体数据和页面结构需通过浏览器端 JavaScript 脚本执行后才生成。为攻克这一难题，LLM 与浏览器自动化工具（如 Playwright）紧密协作。Playwright 可模拟真实用户在浏览器中的操作，如点击、滚动、输入等。以加载动态商品列表的电商页面为例，使用 Playwright 时，首先启动浏览器实例，打开目标网页，通过page.wait_for_load_state("networkidle")等待页面完成网络请求，确保所有动态内容加载完毕，然后获取完整的 HTML 内容，即html = page.content()，最后将其输入 LLM 进行解析与数据提取。这种方式使 LLM 能够处理复杂的动态交互，获取最终呈现给用户的完整 DOM 树信息，为后续数据提取奠定坚实基础。

上下文感知与多模态处理

LLM 具备卓越的上下文感知能力，能轻松理解网页中的各类辅助信息，如导航栏、侧边栏等，并自动过滤与核心数据提取无关的内容，专注于关键信息获取。在多模态数据提取方面，LLM 同样表现出色。在处理包含图片的网页时，借助视觉语言模型（VLM），LLM 可为图片生成 Alt 文本，这不仅方便视障人士理解图片，更重要的是，为 LLM 提供了理解视觉内容的途径，使其在数据提取时能综合考量文本与图片信息。处理 HTML 表格和列表时，LLM 能准确识别结构，并将其转化为结构化数据，如 JSON 格式。对于产品规格表格，LLM 可将表格中的每一行、每一列数据精准提取并转化为易于处理的 JSON 对象，便于后续数据分析与应用。

二、技术路径：从传统爬虫到 LLM 增强

技术路径	工具 / 框架	核心优势	典型场景
传统爬虫 + LLM 后处理	Requests + BeautifulSoup	Requests 库能快速发起 HTTP 请求获取网页内容，BeautifulSoup 擅长解析