Rumah >Peranti teknologi >AI >Tutorial Scrapegraphai: Bermula dengan AI Web Scraping
Mengaut automatik Pengekstrakan Data: Panduan untuk Scrapegraphai
Mengekstrak dan menganjurkan data dari pelbagai sumber seperti laman web dan fail tempatan (XML, HTML, JSON, Markdown) boleh menjadi proses yang membosankan dan kompleks. Sama ada anda menjalankan penyelidikan, menjalankan analisis perniagaan, atau mengagregatkan kandungan, pengekstrakan data manual sering menggembirakan.
Scrapegraphai, perpustakaan python untuk mengikis web, menyelaraskan proses ini. Memanfaatkan model bahasa yang besar (LLMS) dan logik graf langsung, ia membina saluran paip mengikis yang cekap, mengotomatisasi pengekstrakan data dan meminimumkan keperluan untuk pengekodan yang luas. Artikel ini memberikan pengenalan ringkas kepada Scrapegraphai dan membimbing anda melalui membuat saluran paip pertama anda.
Scrapegraphai adalah alat pengikis web yang kuat yang menggunakan LLM dan logik graf untuk membina saluran paip mengikis. Ia dengan cekap mengekstrak data dari laman web dan pelbagai format dokumen tempatan, termasuk XML, HTML, JSON, dan Markdown.
Scrapegraphai mengutamakan keramahan dan kecekapan pengguna. Pengguna hanya menentukan keperluan data mereka, dan Scrapegraphai mengendalikan selebihnya. Ia mengautomasikan penciptaan saluran paip berdasarkan arahan pengguna, mengurangkan pengekodan manual.
Perpustakaan menyokong pelbagai format dokumen dan mengintegrasikan dengan pelbagai LLM melalui API. Skalabilitasnya membolehkan kedua-dua halaman tunggal dan multi-halaman mengikis, menjadikannya sesuai untuk pelbagai projek pengekstrakan data. Ia serasi dengan pelbagai pembekal LLM seperti OpenAI, Groq, Azure, dan Gemini, serta model tempatan menggunakan Ollama.
Scrapegraphai menawarkan beberapa jenis saluran paip:
Scrapegraphai memudahkan menubuhkan dan menjalankan pengekstrakan data. Inilah cara memasang perpustakaan dan membina aplikasi asas.
Pasang scrapegraphai menggunakan:
pip install scrapegraphai
mari kita membina saluran paip mudah menggunakan SmartScraperGraph. Langkah -langkah yang digariskan di bawah, diikuti dengan kod.
Tentukan data untuk mengekstrak. Contoh ini mengekstrak tajuk artikel dan URL dari surat berita Subtack (The Playbook tanpa had?).
Pilih saluran paip yang sesuai. SmartScraperGraph sesuai untuk mengikis satu halaman. Terokai saluran paip lain untuk keperluan yang berbeza.
Jalankan saluran paip menggunakan kaedah .run()
.
Mengesahkan data yang diekstrak. Walaupun LLMS berkuasa, keputusan mungkin memerlukan pelarasan segera untuk ketepatan optimum.
Contoh kod
pip install scrapegraphaioutput (articles_data.json) akan mengandungi perwakilan JSON data yang diekstrak.
Kesimpulan
Untuk maklumat lanjut:
Scrapegraphai GitHub Repository
Menunjukkan kemahiran anda dalam penggunaan AI yang bertanggungjawab dan berkesan. Dapatkan bersertifikat, disewa.
Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Scrapegraphai: Bermula dengan AI Web Scraping. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!