在当今数据驱动的世界中，从网站提取信息对于商业智能、市场研究和竞争分析等多种用途至关重要。网页抓取，即从网站自动提取数据的过程，已成为一个关键工具。然而，传统的网页抓取方法通常需要复杂的编码，并且由于网站结构的变化需要定期更新。这就是ScrapeGraphAI发挥作用的地方——这是一个创新的开源Python库，旨在通过利用大型语言模型（LLMs）的能力来变革网页抓取。

关键点

• ScrapeGraphAI是一个简化网页抓取的开源Python库。
• 它使用大型语言模型（LLMs）从网站更有效地提取数据。
• 该工具通过适应网站的变化减少了持续开发者干预的需要。
• 它支持包括GPT、Gemini、Groq、Azure和Hugging Face在内的一系列LLMs。
• 通过pip安装非常简单，建议使用虚拟环境。
• ScrapeGraphAI使用户能够用比传统方法更少的代码抓取数据并提取特定信息。
• 通过Ollama进行本地托管，提供了一个私密且高效的抓取环境。

了解网页抓取及其演变

传统网页抓取时代

网页抓取自1990年代末和2000年代初互联网开始发展以来就已存在。那时，抓取涉及从HTML页面提取数据的密集编码。自定义编码对于导航在线发现的不同HTML结构至关重要。通常使用正则表达式来解析HTML数据，这既繁琐又复杂。这种方法主要用于离线应用程序，需要手动更新才能上线。整个过程需要大量时间和专业知识，使其主要对具有高级编码技能的人可访问。

随着时间的推移，出现了许多简化网页抓取的工具和技术。Python凭借其强大的库生态系统，已成为此任务的首选语言。像Beautiful Soup和Scrapy这样的库提供了更结构化的数据提取方法，但适应变化的网站结构的挑战依然存在。

现在，随着大型语言模型（LLMs）的引入，传统网页抓取中的许多复杂性已被自动化。让我们探索一个使这变得更简单的工具。

介绍ScrapeGraphAI：重新构想的网页抓取

ScrapeGraphAI作为一个强大的解决方案出现，利用AI驱动的LLMs来自动化和简化网页抓取过程。这是一个旨在革命化我们如何处理网页抓取的开源Python库。

与通常依赖固定模式或手动调整的传统网页抓取工具不同，ScrapeGraphAI适应网站结构的变化，最大限度地减少了持续开发者干预的需要。它通过整合大型语言模型（LLMs）和模块化图形基础管道来从各种来源自动化数据抓取而脱颖而出。

与传统抓取工具相比，该库提供了一个更灵活且维护成本更低的解决方案。它允许用户在不需要大量编码或处理复杂正则表达式的情况下，从HTML标记中轻松提取特定信息。你只需指定需要什么信息，ScrapeGraphAI就会处理其余部分。它支持多个LLMs，包括GPT、Gemini、Groq和Azure，以及可以使用Ollama在你的机器上运行的本地模型。

关键组件和架构

ScrapeGraphAI使用不同的解析节点来处理HTML中的所有节点。它使用搜索节点来定位HTML页面中的特定区域。更智能的图形构建器管理HTML中的所有标记语言。

以下是其架构的快速概览：

• 节点类型： ScrapeGraphAI使用各种解析节点来处理HTML的不同部分，包括条件节点、获取节点、解析节点、Rag节点和搜索节点。这些节点启用条件解析、数据获取、内容解析以及在HTML结构中搜索相关信息。
• 图形构建器： ScrapeGraphAI的更智能图形构建器通过处理所有HTML标记语言来简化所需信息的提取。
• 大型语言模型（LLMs）： ScrapeGraphAI支持如Gemini和OpenAI的LLMs，利用它们的自然语言处理能力进行高效的数据提取。

该库能够手动定义图形或让LLM根据提示创建图形，这增加了一层灵活性，以满足不同的用户需求和项目要求。这种高级架构使得实现复杂的抓取管道变得更容易，且只需最少的编码。

设置ScrapeGraphAI：安装和配置

先决条件和安装步骤

在深入了解ScrapeGraphAI之前，请确保你的系统满足必要的先决条件。

以下是设置一切的详细指南：

1. Python版本： ScrapeGraphAI需要Python 3.9或更高版本，但不超过3.12。Python 3.10通常就足够了。
2. PIP： 确保你有最新版本的PIP，Python包安装程序。你可以使用命令pip install --upgrade pip来更新它。
3. Ollama（可选）： 如果你计划运行本地大型语言模型，你需要安装Ollama。查看文档以获取详细的安装和设置说明。

一旦你确认了这些先决条件，安装ScrapeGraphAI就很简单了：

pip install scrapegraphai

强烈建议在虚拟环境（conda、venv等）中安装ScrapeGraphAI，以避免与系统中的其他Python包发生冲突。

对于Windows用户，你可以使用Windows子系统Linux（WSL）来安装额外的库。

选择合适的大型语言模型

使用ScrapeGraphAI时，一个关键决策是为你的网页抓取需求选择合适的大型语言模型（LLM）。ScrapeGraphAI支持各种LLMs，每个都有其优势和能力：

• OpenAI的GPT模型： GPT-3.5 Turbo和GPT-4是通用网页抓取任务的强大选项。这些模型可以有效地理解并从多样化的网站结构中提取信息。
• Gemini： 提供高级的自然语言处理能力，适合复杂的数据提取任务。
• Groq： 以其速度和效率著称，当你需要快速处理大量网络数据时，Groq是一个极好的选择。
• Azure： 提供企业级的安全性和可扩展性，适用于对数据隐私要求严格的组织。
• Hugging Face： 提供一系列开源LLMs，允许你为特定的网页抓取任务定制和微调模型。

对于那些关心数据隐私或成本的人，ScrapeGraphAI允许你使用Ollama运行本地LLMs。这种设置使你能够利用LLMs的力量，而无需依赖外部服务。

实用示例：使用ScrapeGraphAI进行抓取

设置OpenAI模型

要连接并使用OpenAI模型，你需要导入必要的库并设置你的API密钥。以下是如何配置ScrapeGraphAI与OpenAI的GPT模型的示例：

import os
from dotenv import load_dotenv
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info
load_dotenv()
openai_key = os.getenv("OPENAI_APIKEY")
graph_config = {
"llm": {
"api_key": openai_key,
"model": "gpt-3.5-turbo",
}
}
初始化SmartScraperGraph，带有提示、源和配置
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="列出所有项目及其标题和描述。",
source="https://perinim.github.io/projects/",
config=graph_config
)
运行SmartScraperGraph并存储结果
result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

在这个例子中，graph_config字典被定义为指定API密钥和希望使用的模型（gpt-3.5-turbo）。然后，SmartScraperGraph使用提示、源URL和配置进行初始化。最后，调用run()方法来执行抓取过程并打印结果。

配置本地模型

对于本地模型，ScrapeGraphAI需要更多的配置，但仍然很简单：

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info
graph_config = {
"llm": {
"model": "ollama/llama3",
"temperature": 0.5,
"format": "json",
"model_tokens": 3500,
"base_url": "http://localhost:11434",
},
"embeddings": {
"model": "ollama/nomic-embed-text",
"base_url": "http://localhost:11434",
},
"verbose": True,
}
初始化SmartScraperGraph，带有提示、源和配置
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="列出所有项目及其标题和描述。",
source="https://perinim.github.io/projects/",
config=graph_config
)
运行SmartScraperGraph并存储结果
result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

这个配置包括指定模型（ollama/llama3）、温度、格式以及LLM和嵌入的基本URL。你可以根据需要调整模型和其他参数，以适应你的特定网页抓取需求。

了解成本和许可

开源性质

由于ScrapeGraphAI是一个开源库，它是免费使用的。你可以根据许可条款下载、修改和分发它。这种开放性质鼓励社区贡献，并确保该库对广泛的受众保持可访问性。

然而，请记住，使用某些大型语言模型，如OpenAI的模型，可能会产生费用。OpenAI、Bardeen AI等采用基于令牌的定价模型。当你向LLM发送提示时，它会处理请求并生成响应。费用取决于提示和响应中使用的令牌数量。因此，监控你的使用情况并管理你的API密钥以避免意外费用至关重要。拥有自己的OpenAI API密钥会有所帮助。

ScrapeGraphAI的优缺点

优点

• 使用LLMs简化网页抓取过程。
• 减少了持续维护和调整的需要。
• 支持各种大型语言模型。
• 通过本地LLM托管增强隐私和安全性的选项。
• 通过图形基础管道增加了灵活性和定制化。

缺点

• 使用外部LLM服务可能产生的潜在成本。
• 依赖于所选LLM的准确性和能力。
• 需要对Python和虚拟环境有一定的熟悉度。
• 相对较新的库，因此社区支持和文档可能仍在增长中。

关键功能

LLM集成

ScrapeGraphAI利用大型语言模型（LLMs）进行智能网页抓取。它可以自动检测并适应网站结构的变化，减少了持续手动调整的需要。仅这一功能就节省了大量的开发和维护时间。

基于图形的管道

该库采用模块化图形基础管道，允许高效且结构化的数据提取。这些管道可以根据不同的网页抓取场景进行定制，提供对提取过程的灵活性和控制。

支持多种LLMs

ScrapeGraphAI支持多种LLMs，包括GPT、Gemini、Groq、Azure和Hugging Face。这种支持使用户能够选择最适合其需求的模型，无论是通用抓取还是更专业的任务。

本地LLM托管

通过与Ollama的集成，ScrapeGraphAI允许你本地托管大型语言模型。这提供了一个安全且私密的网页抓取环境，无需依赖外部服务。

ScrapeGraphAI的多样化用例

电子商务商业智能

ScrapeGraphAI可用于监控产品价格、跟踪竞争对手的产品和收集客户评论，为电子商务企业提供竞争优势。通过自动化收集这些数据，企业可以做出数据驱动的决策来优化其策略。

投资者研究

投资者可以利用ScrapeGraphAI提取财务数据、分析公司新闻和监控市场趋势。这些数据为投资者提供了做出明智投资决策和有效管理风险所需的洞察。

市场营销和竞争分析

市场营销团队可以使用ScrapeGraphAI收集客户反馈、分析社交媒体趋势和跟踪竞争对手策略。这些洞察使营销人员能够创建针对性的活动、优化内容并提高客户参与度。

常见问题

什么是ScrapeGraphAI？

ScrapeGraphAI是一个旨在使用大型语言模型（LLMs）简化和自动化网页抓取的开源Python库。它允许用户更有效地从网站提取数据，且需要较少的手动编码。

安装ScrapeGraphAI的先决条件是什么？

先决条件包括Python 3.9或更高版本（但不超过3.12）、PIP，以及可选的Ollama用于运行本地LLMs。

如何安装ScrapeGraphAI？

你可以使用PIP命令pip install scrapegraphai来安装ScrapeGraphAI。建议在虚拟环境中安装。

ScrapeGraphAI支持哪些大型语言模型？

ScrapeGraphAI支持GPT、Gemini、Groq、Azure、Hugging Face以及使用Ollama运行的本地模型。

如何配置ScrapeGraphAI以使用OpenAI的GPT模型？

你需要在graph_config字典中设置你的OpenAI API密钥，并指定你希望使用的模型。

我可以免费使用ScrapeGraphAI吗？

是的，ScrapeGraphAI是一个开源库，可以免费使用。然而，使用某些LLMs如OpenAI的模型可能会根据令牌使用产生费用。

相关问题

ScrapeGraphAI与传统网页抓取工具相比如何？

ScrapeGraphAI利用AI驱动的LLMs，减少了由于网站结构变化而需要的持续手动调整。传统工具通常需要更多的编码和维护。ScrapeGraphAI适应变化的网站结构，减少了持续开发者干预的需要。这种灵活性确保了即使网站布局发生变化，抓取器仍然可以正常工作。使用ScrapeGraphAI，你只需指定需要什么信息，库就会处理其余部分。传统网页抓取方法自1990年代末和2000年代初互联网开始成形以来就已存在。那时，网页抓取涉及从HTML网页提取数据的繁重编码。通常使用正则表达式来解析HTML数据，这是一项繁琐且复杂的任务。这种方法主要用于离线应用程序，需要开发人员手动将其上线。

使用ScrapeGraphAI时可以定义哪些类型的提示？

这个配置包括指定模型（ollama/llama3）、温度、格式以及LLM和嵌入的基本URL。你可以根据需要调整模型和其他参数，以适应你的特定网页抓取需求。一些常见的提示如下：

• 列出所有项目及其标题和描述。
• 列出所有内容。