scrapeghost

scrapeghost

使用 OpenAI 的 GPT API 抓取网站的实验库

scrapeghost是基于OpenAI GPT模型建立的实验性库,专为简化和优化Web抓取而设计。该库以GPT为主要执行平台,并辅以一系列特性如数据结构自定义、高效HTML处理和成本控制等,以提高抓取效率并降低操作难度。

scrapeghostGPT网页抓取OpenAIPythonGithub开源项目

项目介绍:scrapeghost

scrapeghost 是一个用于网站数据抓取的实验性库,其独特之处在于它利用了 OpenAI 的 GPT 技术。这个库的目标是为用户提供一个便捷的界面,通过 GPT 模型进行网页抓取。尽管大部分工作是由 GPT 模型完成的,scrapeghost 提供了一些特性来简化这项任务的使用。

功能特色

Python定义的数据结构

scrapeghost 使用户可以使用 Python 对象来定义所需提取数据的结构。用户可以根据需要,对数据结构进行详细或简略的定义。

预处理功能

  • HTML 清理:通过移除不必要的 HTML 来减少 API 请求的大小和成本。
  • CSS 和 XPath 选择器:用户可以通过编写单一 CSS 或 XPath 选择器来预先筛选 HTML。
  • 自动拆分:可以选择将 HTML 拆分为多个调用,以便对较大的页面进行处理。

后处理功能

  • JSON 验证:确保响应是有效的 JSON。如果不是,可以返回给 GPT 进行修复。
  • 模式验证:进一步验证使用 pydantic 模式确保响应符合预期结构。
  • 幻觉检查:确认响应中的数据在页面上真实存在。

成本控制

scrapeghost 还提供了一些成本控制选项:

  • 在爬取过程中保存发送和接收的令牌总数,以便跟踪成本。
  • 支持自动回退机制,例如默认使用更经济的 GPT-3.5-Turbo,需要时回退至 GPT-4。
  • 允许设置预算,超过预算时自动停止抓取操作。

注意事项

该库调用 GPT 模型会产生相当高的费用,例如在中等大小的页面上调用 GPT-4 的费用为 $0.36。费用估算基于 OpenAI 定价页面,并不保证完全准确。因此,用户在使用时需要自行承担风险。

总之,scrapeghost 是一个创新的工具,通过将先进的 GPT 技术应用于网页抓取任务,为用户提供了一种新颖且有效的方法来挖掘互联网数据。

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