Rumah >Peranti teknologi >AI >Tutorial Scrapegraphai: Bermula dengan AI Web Scraping

Tutorial Scrapegraphai: Bermula dengan AI Web Scraping

Christopher Nolan
Christopher Nolanasal
2025-03-05 09:17:09414semak imbas

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.

Ciri Utama

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.

Jenis Pipeline

Scrapegraphai menawarkan beberapa jenis saluran paip:

  • SmartScraperGraph: Pengikis satu halaman yang memerlukan hanya prompt pengguna dan sumber data.
  • Searchgraph: Pengekstrakan Multi-Page Mengekstrak maklumat dari hasil carian atas.
  • Speechgraph: fail audio penjanaan satu halaman dari kandungan laman web.
  • scriptcreatorgraph: pengikis satu halaman membuat skrip python untuk data yang diekstrak.
  • SmartScrapermultigraph: pengikis multi-halaman yang mengendalikan pelbagai halaman dengan satu senarai prompt dan sumber.
  • ScriptCreatormultigraph: Skrip Python Penjanaan Multi-Page untuk pengekstrakan data multi-source.

pemasangan scrapegraphai

Scrapegraphai memudahkan menubuhkan dan menjalankan pengekstrakan data. Inilah cara memasang perpustakaan dan membina aplikasi asas.

Pemasangan cepat

Pasang scrapegraphai menggunakan:

pip install scrapegraphai

membina aplikasi scrapegraphai asas

mari kita membina saluran paip mudah menggunakan SmartScraperGraph. Langkah -langkah yang digariskan di bawah, diikuti dengan kod.

Langkah 1: Tentukan tugas

Tentukan data untuk mengekstrak. Contoh ini mengekstrak tajuk artikel dan URL dari surat berita Subtack (The Playbook tanpa had?).

Langkah 2: Pilih saluran paip

Pilih saluran paip yang sesuai. SmartScraperGraph sesuai untuk mengikis satu halaman. Terokai saluran paip lain untuk keperluan yang berbeza.

Langkah 3: Jalankan saluran paip

Jalankan saluran paip menggunakan kaedah .run().

Langkah 4: Kajian dan Raikan

Mengesahkan data yang diekstrak. Walaupun LLMS berkuasa, keputusan mungkin memerlukan pelarasan segera untuk ketepatan optimum.

Contoh kod

Kod ini melaksanakan langkah -langkah di atas:

pip install scrapegraphai
output (articles_data.json) akan mengandungi perwakilan JSON data yang diekstrak.

Kesimpulan

Scrapegraphai memudahkan dan mengautomasikan pengikatan web dan dokumen, meningkatkan kelajuan dan kecekapan pengekstrakan data dengan ketara. Keserasiannya dengan pelbagai LLM dan format dokumen menjadikannya alat yang serba boleh untuk tugas -tugas data yang pelbagai. Fokus pada analisis data dan penggunaan, bukan pengumpulan, dengan scrapegraphai.

ScrapeGraphAI Tutorial: Getting Started With AI Web Scraping Untuk maklumat lanjut:

Scrapegraphai GitHub Repository

    Dokumentasi Scrapegraphai
  • Penerangan Projek Scrapegraphai
  • ingat untuk menggunakan scrapegraphai secara bertanggungjawab dan mematuhi peraturan mengikis laman web dan terma perkhidmatan.
Dapatkan pensijilan AI teratas

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!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn