2025年使用Perplexity进行网络爬虫：逐步指南

Emily Chen

Advanced Data Extraction Specialist

25-Sep-2025

关键要点

2025年使用Perplexity进行网页抓取是实用且高效的。
Scrapeless是扩展任务的最佳替代云抓取浏览器。
本指南提供10个详细的解决方案，包含示例、代码和工具。

介绍

2025年使用Perplexity进行网页抓取已成为开发者和企业的热门方法。它允许通过自然语言查询快速提取数据。主要受众包括分析师、初创企业和研究人员。最可靠的替代方案是Scrapeless，提供可扩展的云抓取浏览器。本指南提供可操作的步骤、工具和代码，帮助您成功。

1. 使用Perplexity API进行直接抓取

Perplexity API允许程序化数据访问。
步骤：

从Perplexity获取API密钥。
使用Python发送请求。
解析JSON响应。

python Copy

import requests

url = "https://api.perplexity.ai/search"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
params = {"q": "最新股票价格"}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()
print(data)

用例： 获取财务数据以便快速报告。

2. 通过浏览器自动化进行网页抓取

当API受限时，自动化浏览器。
工具：Playwright、Puppeteer。

步骤：

安装Playwright。
启动浏览器。
提取页面数据。

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://www.perplexity.ai/")
    content = page.content()
    print(content)

用例： 收集通过API无法获取的Perplexity答案。

3. 将Perplexity与BeautifulSoup结合使用

抓取HTML输出仍然至关重要。

python Copy

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

r = requests.get("https://www.perplexity.ai/")
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
for link in soup.find_all("a"):
    print(link.get("href"))

用例： 从Perplexity答案中提取参考链接。

4. 将结果导出为CSV

抓取后，结构化存储是关键。

python Copy

import csv

data = [{"title": "示例", "url": "https://example.com"}]
with open("output.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["title", "url"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

用例： 团队合作的市场调研导出。

5. 使用Python Asyncio进行抓取

异步方法提高了速度。

python Copy

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as r:
        return await r.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, "https://www.perplexity.ai/")
        print(html)

asyncio.run(main())

用例： 加快多个查询的抓取速度。

6. 提取SEO数据

SEO团队抓取Perplexity获取关键词洞见。

步骤：

查询关键词建议。
导出到电子表格。
映射内容机会。

用例： 竞争性关键词映射。

7. 将Perplexity与Scrapeless集成

Scrapeless在大规模抓取任务中提升效率。
它可以绕过浏览器指纹识别并支持自动化。
👉 立即尝试Scrapeless：Scrapeless应用

用例： 为电子商务研究扩展数千个查询。

8. 将Perplexity与Google表格结合使用

数据可以直接流入Google表格。

python Copy

import gspread

gc = gspread.service_account()
sh = gc.create("Perplexity数据")
worksheet = sh.sheet1
worksheet.update("A1", "抓取的数据")

用例： 为研究团队提供实时仪表板。

9. 案例研究：跟踪加密趋势

一家加密创业公司抓取Perplexity以跟踪币种提及。
他们使用Playwright + Scrapeless自动化任务。
结果：快速了解正在趋势的代币。

10. 在2025年建立网页抓取管道

端到端工作流程至关重要。

步骤：

使用API获取Perplexity数据。
使用Pandas清理和转换数据。
存储到数据库。
使用Scrapeless浏览器自动化流程。

用例： 企业级数据收集。

比较摘要

方法	速度	复杂性	最佳用途
API	快速	低	结构化数据
浏览器自动化	中等	中等	界面抓取
BeautifulSoup	中等	低	HTML解析
异步	高	高	大规模
Scrapeless	非常高	低	企业任务