利用人工智能模型学习Python爬虫

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了利用人工智能模型学习Python爬虫。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人)是其中一种类型。 爬虫可以自动化浏览网络中的信息,当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行,这些规则我们称之为网络爬虫算法。
——使用讯飞星火认知大模型提问“爬虫是什么?”


前言

本文是参加新星计划Python编程基础及爬虫入门的学习笔记,感谢爱吃饼干的小白鼠老师的Python知识分享。下面主要介绍本人利用几个人工智能模型学习Python爬虫的过程,供各位小伙伴参考。


一、ChitGPT学习Python爬虫

(一)ChitGPT介绍

ChitGPT是CSDN自带的人工智能模型,是一个纯文本AI模型,可以回答我的很多问题,也会编写、优化代码。
利用人工智能模型学习Python爬虫

(二)爬虫代码初体验

  1. 使用ChitGPT提问:“python爬虫代码”

利用人工智能模型学习Python爬虫

  1. 代码测试
import requests

url = "http://www.example.com"  # 指定要爬取的网页地址
response = requests.get(url)  # 发送请求获取网页内容
html = response.text  # 获取网页 HTML 代码
print(html)  # 打印 HTML 代码
  1. 执行结果

如下图所示,打印出网页。
利用人工智能模型学习Python爬虫

二、讯飞星火认知大模型学习Python爬虫

(一)讯飞星火认知大模型介绍

讯飞星火认知大模型
利用人工智能模型学习Python爬虫

(二)爬虫代码初体验

  1. 使用讯飞星火提问:“python爬虫代码”

利用人工智能模型学习Python爬虫

  1. 代码测试
import requests

from bs4 import BeautifulSoup


url = 'https://www.example.com'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

title = soup.find('h1').text

print(title)
  1. 执行结果

利用人工智能模型学习Python爬虫

三、常见爬取场景尝试

(一)爬取图片

  1. 使用讯飞星火提问

利用人工智能模型学习Python爬虫

  1. 代码测试
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def download_image(url, save_path):
    response = requests.get(url)
    with open(save_path, 'wb') as f:
        f.write(response.content)

def crawl_images(url, save_dir):
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)

    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    images = soup.find_all('img')

    for img in images:
        img_url = img.get('src')
        if img_url.startswith('http'):
            img_name = img_url.split('/')[-1]
            save_path = os.path.join(save_dir, img_name)
            download_image(img_url, save_path)
            print(f'下载图片:{img_url}')

if __name__ == '__main__':
    url = 'http://www.dili360.com/cng/tag/list/6488.htm'  # 替换为你想要爬取图片的网站URL
    save_dir = 'images'  # 保存图片的文件夹
    crawl_images(url, save_dir)

  1. 执行结果

利用人工智能模型学习Python爬虫

(二)爬取特定文字信息

  1. 使用讯飞星火提问

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2. 代码测试

import requests
import re

def get_links(url):
    response = requests.get(url)
    page_content = response.text
    links = re.findall('"((http|ftp)s?://.*?)"', page_content)
    return links

print(get_links('http://www.dili360.com/cng/tag/list/6488.htm'))


  1. 执行结果

利用人工智能模型学习Python爬虫

  1. 扩展尝试
    (1)可以看到下面截图网站link中含有多个链接
    利用人工智能模型学习Python爬虫
    (2)正则爬取所有链接
import requests
import re

def get_links(url):
    response = requests.get(url)
    page_content = response.text
    links = re.findall('"((http|ftp)s?://.*?)"', page_content)
    return links

print(get_links('http://www.example.com'))

利用人工智能模型学习Python爬虫

(3)修改正则表达式,尝试爬取其他内容
如下截图,爬取h3中开头为“闽江复航”的标题内容
定位所要爬取内容位置
利用人工智能模型学习Python爬虫

利用人工智能模型学习Python爬虫
正则定位内容

import requests
import re

url = 'http://www.dili360.com/cng/tag/list/6488.htm'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 使用正则表达式匹配以“闽江复航”开头的h3标题
pattern = re.compile(r'<h3>闽江复航.*?</h3>', re.S)
titles = pattern.findall(html_content)

# 打印匹配到的标题
for title in titles:
    print(title)

爬取结果
利用人工智能模型学习Python爬虫

总结

爬虫是一种自动化程序,可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。在大数据时代,信息的采集是一项重要的工作,如果单纯靠人力进行信息采集,不仅低效繁琐,搜集的成本也会提高。此时,我们可以使用网络爬虫对互联网上的信息进行自动化采集和整理。

爬虫可以用于很多方面,例如:搜索引擎、数据分析、舆情监测、电商平台、金融市场等等。在这些领域中,爬虫可以帮助我们快速获取大量的数据,并且可以自动化地进行处理和分析 。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-483545.html

到了这里,关于利用人工智能模型学习Python爬虫的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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