Python库,用于通过自然语言进行网页抓取
Black Maria是一个用于通过自然语言进行网页抓取的Python库。用户只需导出OPEN_AI_KEY环境变量并安装blackmaria库,即可开始使用。通过guardrails提供详细指令,获取针对特定网页的结构化数据,适合开发者和数据分析师。
Black Maria 是一个用于网络爬虫的 Python 库,可以通过自然语言对任何网页进行爬取。这意味着用户可以用一种直观、接近日常对话的方式告诉系统他们需要什么数据。Black Maria 利用了大型语言模型(LLM)的优势,使网络爬虫变得更加简单和高效。
Black Maria 采用了护栏(guardrails)技术。护栏是一种指令集,它告诉大型语言模型生成的数据应该是什么样子。通过这种方式,用户可以控制数据的格式和内容。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Black Maria:
from blackmaria import maria # 要抓取的网页 URL url="https://yellowjackets.fandom.com/wiki/F_Sharp" # 设定抓取数据的格式规范 spec=(""" <rail version="0.1"> ... </rail> """) # 查询请求,要求获取电影的细节,包括摘要和演员表 query="provide details about the movie,summary,cast,cast.starring,cast.guest_starring,cast.co-starring" # 使用 night_crawler 方法发送请求,并获取响应 query_response=maria.night_crawler(url=url,spec=spec,query=query) # 输出抓取的结果 print(query_response)
想要使用 Black Maria,请确保您的系统已安装 Python 3.6 或更高版本,并将 OPEN_AI_KEY
添加到环境变量中。在获得必要的权限后,您可以通过以下命令安装 Black Maria:
pip install blackmaria
Black Maria 生成的数据是结构化的,下面是一个 JSON 格式的输出示例:
{ "movie": { "summary": "As the teens get their bearings among the wreckage, Misty finds hell on earth quite becoming. In the present: revenge, sex homework and the policeman formerly known as Goth.", "cast": { "starring": [ "Lottie Matthews", "Vanessa Palmer", "Misty Quigley", "Shauna Sadecki", "Natalie Scatorccio", "Taissa Turner" ], "guest_starring": [ "Akilah", "Laura Lee", "Mari", "Adam Martin", "Javi Martinez", "Travis Martinez", "Jessica Roberts", "Jeff Sadecki", "Ben Scott", "Jackie Taylor" ], "co-starring": ["Kevyn Tan", "Simone"] } } }
以上说明了 Black Maria 如何帮助用户轻松提取网页中的信息,例如电影的概要和演员信息。通过直观的语言描述和灵活的输出格式控制,Black Maria 为网络爬虫提供了一种高效、简便的新方法。
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