scrapeghost入门学习资料 - 基于GPT的实验性网页抓取库

scrapeghost入门学习资料 - 基于GPT的实验性网页抓取库

scrapeghost是一个实验性的Python库,旨在利用OpenAI的GPT API来进行网页抓取。它提供了一种无需编写页面特定代码就能从HTML中提取结构化数据的方法。如果你对使用AI进行网页抓取感兴趣,scrapeghost是一个值得关注的项目。本文汇总了scrapeghost的主要学习资源,帮助你快速入门并深入了解这个有趣的工具。

🌟 项目概览

• GitHub仓库: https://github.com/jamesturk/scrapeghost
• 文档: https://jamesturk.github.io/scrapeghost/
• PyPI: https://pypi.org/project/scrapeghost/

📚 核心功能

1. 基于Python的schema定义 - 可以使用任意Python对象定义要提取的数据结构。

2. 预处理

   • HTML清理 - 移除不必要的HTML标签和属性,减少API请求的大小和成本。
   • CSS和XPath选择器 - 通过单个CSS或XPath选择器预过滤HTML。
   • 自动分割 - 可选择将HTML分割成多个调用,允许抓取更大的页面。

3. 后处理

   • JSON验证 - 确保响应是有效的JSON。
   • Schema验证 - 使用pydantic模型验证响应。
   • 幻觉检查 - 验证响应中的数据是否真实存在于页面中。

4. 成本控制

   • 跟踪已发送和接收的token数量,以便追踪成本。
   • 支持自动回退(例如默认使用成本较低的GPT-3.5-Turbo,需要时回退到GPT-4)。
   • 允许设置预算,并在超出预算时停止抓取。

🚀 快速开始

1. 安装scrapeghost:

pip install scrapeghost

2. 设置OpenAI API密钥:

export OPENAI_API_KEY=sk-...

3. 创建一个简单的抓取器:

from scrapeghost import SchemaScraper

scrape_legislators = SchemaScraper(
  schema={
      "name": "string",
      "url": "url", 
      "district": "string",
      "party": "string",
      "photo_url": "url",
      "offices": [{"name": "string", "address": "string", "phone": "string"}],
  }
)

result = scrape_legislators("https://www.ilga.gov/house/rep.asp?MemberID=3071")
print(result.data)

📖 深入学习

• 教程 - 逐步指导构建一个抓取器
• 使用指南 - 详细介绍scrapeghost的各项功能和用法
• API参考 - 完整的API文档
• 命令行界面 - 了解如何使用scrapeghost的CLI工具
• 常见问题 - 解答使用过程中的常见疑问

⚠️ 使用注意

scrapeghost是一个实验性项目,在使用时请注意以下几点:

1. API的稳定性和结果的准确性不做保证。
2. 依赖OpenAI API,速度较慢且可能较贵(一个中等大小页面的GPT-4调用约$0.36)。
3. 目前采用Hippocratic License 3.0许可证。

🤝 参与贡献

如果你对scrapeghost感兴趣并希望做出贡献,可以通过以下方式参与:

• 在GitHub上提交问题或pull requests
• 加入项目讨论
• 关注项目的更新日志

scrapeghost为探索基于GPT的网页抓取提供了一个有趣的平台。无论你是想尝试新技术,还是寻找更智能的网页数据提取方法,scrapeghost都值得一试。希望这篇资源汇总能帮助你更好地了解和使用这个项目。祝你使用愉快!