学会“读网页”：生成式 AI 在足球赛事信息整理中的实战

最新推荐文章于 2025-12-16 23:31:41 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-16 23:31:41 发布 · 905 阅读

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#生成式AI #体育 #足球 #网页 #数据分析 #五大联赛 #爬虫代理

爬虫代理
逐步教程（Step-by-Step） — 适合初学者与教学类文章

背景（为什么要这样做）

对于足球迷、资讯编辑与数据分析师来说，最快、最准确把握一场比赛的核心信息至关重要：比分、关键事件（进球、点球、红黄牌、换人、判罚争议等）、以及球员表现。传统基于规则的爬虫在面对不同媒体页面与频繁改版时常显笨拙：XPath/正则需要频繁维护，动态加载内容常常漏抓。

引入生成式 AI（Large Language Models, LLM）后，我们可以把抓到的比赛报道或直播实录交给模型，让它“读懂”文章并输出结构化结果（JSON），同时生成简明的自然语言摘要，极大提高抽取的鲁棒性与可读性。本教程以实战角度，演示如何抓取 ESPN、虎扑、腾讯体育三类站点关于五大联赛（英超、西甲、德甲、意甲、法甲）的比赛报道，并用 AI 总结比分、关键事件与球员表现。

环境准备（快速清单）

Python 3.9+
安装必要依赖：

pip install requests beautifulsoup4 playwright
playwright install

（若使用外部 LLM SDK，再安装对应库；若只做静态抓取可不安装 Playwright）

代理（示例：爬虫代理）—— 生产环境请用你自己的凭证并通过环境变量或密钥管理存储：
- 域名：proxy.16yun.cn（示例）
- 端口：3100
- 用户名：16YUN、密码：16IP（示例，请替换）
目标站点示例：
- ESPN 足球：https://www.espn.com/soccer/
- 虎扑足球：https://soccer.hupu.com/
- 腾讯体育足球频道：https://sports.qq.com/soccer/（站点结构会变，按实际页面定位）

高层流程（核心步骤）

采集（抓取）：通过代理请求或用 Playwright 渲染页面，获得完整 HTML/文本。
清洗（预处理）：去除脚本、广告、无关导航文本，合并段落，获得可读文本片段。
分块：将长文本按模型上下文限制切分（保留比赛关键段落完整性）。
调用 LLM 抽取：把文本与明确的 prompt 一起发给 LLM，要求返回结构化 JSON（例如：比赛基本信息、事件列表、球员表现）。
校验与落地：对 LLM 返回做 schema 校验（例如：比分格式、时间合法性），保存到数据库或 JSON 文件；对低置信结果标注回流以便人工复核并改进 prompt。
可视化/下游：生成比分时间线、关键事件标签云、球员评分面板等。

关键设计要点（实践建议）

多来源聚合：同一场比赛建议抓取赛后报道、赛事直播页面与赛后评论三类页面，合并信息能提高完整性与准确度。
Prompt 设计：在 prompt 中提供明确返回 schema（要求只输出 JSON 且字段名固定），并给出示例。
后验校验：用正则或简单规则验证日期/分钟格式、进球数是否一致，防止 hallucination。
费用与性能策略：先用轻量模型做命中过滤（是否为目标联赛/是否为比赛报道），再将真正需要深度解析的文本送入大型模型，节省调用成本。
合规性：遵循目标站点的 robots.txt 与版权/转载规则；对含个人信息的内容注意合规与隐私。

示例代码（精炼版，易读为主）

下面给出一个精简、可运行的示例骨架，演示从网页抓文本并调用伪 LLM 接口获得结构化输出。请把伪接口替换成你实际使用的 LLM SDK 或公司内部服务；把代理凭证替换为生产凭证。

# file: football_ai_pipeline.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json, time, os

# ---设置代理（亿牛云示例 www.16yun.cn） ---
PROXY_HOST = os.getenv("PROXY_HOST", "proxy.16yun.cn")
PROXY_PORT = os.getenv("PROXY_PORT", "3100"