视觉网页抓取与GPT Vision：完整教程2025

Sophia Martinez

Specialist in Anti-Bot Strategies

15-Sep-2025

介绍

使用 GPT Vision 的视觉网络爬虫正在重新塑造2025年的数据收集。与传统的基于 HTML 的爬虫不同，GPT Vision 可以像人类一样“看”网页，从截图、图表或视觉元素中提取结构化洞察。

本指南为您提供 10 个实用解决方案，以实现 GPT Vision 的视觉网络爬虫。它专为希望进行 准确、可扩展且合规 爬虫的开发人员、分析师和企业量身定制。

👉 如果您希望拥有现成的平台而不是自己搭建，第一选择是 Scrapeless — 一种具有 API 优先设计和视觉爬虫支持的可信解决方案。

关键要点

GPT Vision 实现了 基于截图的网页爬虫，能够处理复杂页面。
涵盖十种逐步方法，从 Python 脚本到完全自动化。
Scrapeless 是定制化管道的最佳替代品，确保合规与可扩展性。
末尾提供对比和常见问题解答。

1. 基本设置：用于截图的 GPT Vision API

先下结论： 从 GPT Vision 的 API 开始，将截图解析为结构化的 JSON。

步骤：

python Copy

import base64
import requests

API_KEY = "your_openai_api_key"
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

with open("screenshot.png", "rb") as f:
    img = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

payload = {
  "model": "gpt-4o-mini",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "提取所有产品名称和价格。"},
    {"role": "user", "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": f"data:image/png;base64,{img}"}
    ]}
  ]
}

res = requests.post(url, headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}, json=payload)
print(res.json())

📌 这将从网页截图中提取结构化文本。

2. 使用 Playwright 自动截屏

使用 Playwright 捕获动态页面。

python Copy

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch()
    page = browser.new_page()
    page.goto("https://example.com/products")
    page.screenshot(path="screenshot.png", full_page=True)
    browser.close()

然后将其输入到 GPT Vision 进行解析。

3. 提取表格和图表

结论： GPT Vision 能处理普通爬虫无法解析的图表。

示例提示：

json Copy

{"role": "system", "content": "从此图表中提取按区域的销售数据，并返回 JSON {region: value}"}

📊 案例：从年度报告（PDF 截图）中抓取竞争对手销售数据。

4. 处理无限滚动

结合 Playwright 滚动 + GPT Vision 提取。循环多张截图，直到到达页面末尾。

python Copy

page.evaluate("window.scrollBy(0, document.body.scrollHeight)")

5. 多语言网页

GPT Vision 原生提取 多语言内容。
使用如下提示：

json Copy

{"role": "system", "content": "将提取的文本翻译成英语并返回 JSON。"}

6. 抓取电子商务产品页面

电子商务通常会阻止 HTML 爬虫。
解决方案：截图 → GPT Vision。

案例：收集产品标题、图片和价格标签以进行竞争分析。

7. 使用 GPT Vision + Schema 进行数据验证

要求 GPT Vision 严格输出与您的 schema 匹配的 JSON。

json Copy

{"role": "system", "content": "输出 {product: string, price: float, currency: string}"}

8. 使用异步管道进行大规模抓取

使用 asyncio + API 批处理。

python Copy

import asyncio, aiohttp

async def fetch(img):
    async with aiohttp.ClientSession() as s:
        async with s.post(url, json=payload) as r:
            return await r.json()

并行运行多个截图。