使用ChatGPT进行网页抓取：2025年综合指南

引言

在快速发展的数据获取领域，网络爬虫被视为企业和研究人员的重要技术。程序化从网站提取信息的能力推动了市场分析、竞争情报、学术研究等多个领域。然而，传统的网络爬虫方法常常面临动态内容、反机器人措施和网站结构巨大变异等复杂性挑战。人工智能的出现，尤其是像ChatGPT这样的大型语言模型，带来了范式转变，承诺简化和增强网络爬虫过程。

本综合指南深入探讨了ChatGPT与网络爬虫的整合，为2025年的Python爱好者提供了详细的教程。我们将探索利用AI进行数据提取的固有优势，逐步实施，并批判性地审视此方法的局限性。关键是，我们将介绍并倡导更高级的解决方案，如Scrapeless服务，有效克服这些局限性，确保在现实场景中进行强大和可扩展的数据收集。

为什么选择ChatGPT进行网络爬虫？

ChatGPT由先进的GPT模型驱动，通过将复杂解析逻辑的负担从开发者转移到AI上，重新定义了网络爬虫的方法。传统的网络爬虫涉及精心制作CSS选择器或XPath表达式，以准确提取原始HTML中的特定数据元素。这个过程通常脆弱，需要随着网站布局的变化而不断维护。ChatGPT根本改变了这种动态。

自然语言处理在数据提取中的强大能力

使用ChatGPT进行网络爬虫的核心优势在于其先进的自然语言处理（NLP）能力。开发者不再需要僵化的基于规则的解析，而是可以为AI提供描述所需数据结构的自然语言提示。例如，一个提示可能简单地表述：“从这个HTML内容中提取产品名称、价格和描述。”GPT模型凭借其对语言和上下文的深刻理解，能够智能识别和提取相关信息，即使来自多变或半结构化的HTML。

OpenAI的API通过提供专用的数据解析端点进一步促进了这一点，使得GPT模型极其适合用于网络爬虫任务。这显著减少了开发时间和工作量，因为手动数据解析逻辑的需求大大降低。AI驱动的方法所提供的灵活性意味着，当网站设计发生微小变化时，爬虫不易出错，更具弹性且更易于维护。

增强的灵活性和适应性

AI驱动的网络爬虫提供无与伦比的灵活性。考虑一下具有动态布局的电子商务网站，其中产品详情可能在不同页面上以不同方式呈现。传统爬虫需要为每种变体编写自定义逻辑，而AI模型能够适应这些差异，自动提取一致的数据。这种适应性扩展到内容聚合，AI不仅可以抓取博客文章或新闻，还可以总结和标准化其输出，从而提供即时价值。

此外，AI辅助的网络爬取允许更智能的导航。AI可以分析页面内容，以确定哪些链接对进一步的爬取最为相关，而不是盲目跟随所有链接，从而优化爬取过程。这对诸如社交媒体等快速变化的平台尤其有利，其中传统方法难以跟上不断演变的用户界面和内容结构。

高级工作流和实时应用

将ChatGPT集成到网络爬虫管道中解锁了以前具有挑战性或不可能的高级工作流。检索增强生成（RAG）就是一个典型的例子，抓取的网页数据可以直接输入到ChatGPT的上下文中，以生成更准确、上下文相关和智能的响应。这一能力对构建需要最新信息的复杂聊天机器人或AI代理而言，具有重要价值。

实时数据丰富是另一种领域，其中AI驱动的爬虫表现优异。内部工具、仪表盘和AI代理可以不断地通过实时收集的产品、定价或趋势数据进行优化。对于市场研究而言，ChatGPT能够加速原型开发，使企业能够快速从多个平台收集数据，而无需手动构建自定义爬虫，从而加快洞察和决策的速度。

如何使用ChatGPT在Python中进行网络爬虫

本节提供了一个逐步指南，指导如何在Python中构建一个由ChatGPT驱动的网页爬虫脚本。我们将以一个典型的电子商务产品页面为目标，该页面通常由于结构多变而面临挑战，因此是展示AI在数据提取中威力的理想候选者。

我们的爬虫将利用GPT模型提取关键信息，如SKU、名称、图像、价格、描述、尺码、颜色和类别，全部无需手动解析逻辑。

先决条件

在开始之前，请确保您安装了以下组件：

• Python 3.8或更高版本。
• 一个OpenAI API密钥，以访问GPT模型。您可以从官方OpenAI平台获取此密钥。

步骤 #1：项目设置

首先，为您的项目创建一个新目录并设置Python虚拟环境。这确保您的项目依赖项被隔离并得到有效管理。

mkdir chatgpt-scraper
cd chatgpt-scraper
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Linux/macOS上
# venv\Scripts\activate  # 在Windows上

在您的项目目录中，创建一个scraper.py文件。该文件将包含您的AI驱动网页爬虫的核心逻辑。

步骤 #2：配置OpenAI API

安装OpenAI Python SDK：

pip install openai

在您的scraper.py文件中，导入OpenAI客户端并使用您的API密钥进行初始化。强烈建议从环境变量中加载API密钥以遵循安全最佳实践。

from openai import OpenAI
import os

# 从环境变量加载API密钥（推荐）
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))

# 对于开发/测试，您可以硬编码（不推荐用于生产）
# OPENAI_API_KEY = "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
# client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)

步骤 #3：获取HTML内容

要抓取数据，您首先需要目标页面的HTML内容。我们将使用requests库来实现这一点。

安装requests：

pip install requests

在scraper.py中：

import requests

url = "https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/product/mach-street-sweatshirt"
response = requests.get(url)
html_content = response.content

步骤 #4：将HTML转换为Markdown（可选但推荐）

虽然GPT模型可以处理原始HTML，但它们在使用Markdown时表现得更好且更具成本效益。Markdown较简单的结构减少了令牌消耗，从而降低了API成本并提高了解析准确性。我们将使用markdownify库进行此转换。

安装markdownify：

pip install markdownify beautifulsoup4

在scraper.py中：

from bs4 import BeautifulSoup
from markdownify import markdownify

soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
# 假设主要内容位于<main>标签内
main_element = soup.select_one("#main")
main_html = str(main_element) if main_element else ""
main_markdown = markdownify(main_html)

这一步可以显著减少输入令牌计数，使您的抓取更加高效和经济。

步骤 #5：使用ChatGPT进行数据解析

OpenAI SDK提供了一个专门用于结构化数据提取的parse()方法。您将定义一个Pydantic模型来表示预期的输出结构。

安装pydantic：

pip install pydantic

在scraper.py中，定义您的Product Pydantic模型：

from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional

class Product(BaseModel):
    sku: Optional[str] = None
    name: Optional[str] = None
    images: Optional[List[str]] = None
    price: Optional[str] = None
    description: Optional[str] = None
    sizes: Optional[List[str]] = None
    colors: Optional[List[str]] = None
    category: Optional[str] = None

现在，构造您传递给parse()方法的输入，包括一个指导AI的系统消息和一个包含Markdown内容的用户消息：

input_messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "您是一个抓取代理，可以以指定格式提取结构化产品数据。",
    },
    {
        "role": "user",
        "content": f"""
        从给定内容中提取产品数据。

        CONTENT:\n
        {main_markdown}
        """
    },
]

response = client.responses.parse(
    model="gpt-4o",  # 或其他合适的GPT模型
    input=input_messages,
    text_format=Product,
)

product_data = response.output_parsed

在这里，神奇的事情发生了：ChatGPT智能地根据您的Pydantic模型提取数据，消除了复杂的手动解析需求。

步骤 #6：导出抓取的数据

最后，将提取的数据导出为结构化格式，例如JSON。

import json

if product_data is not None:
    with open("product.json", "w", encoding="utf-8") as json_file:
        json.dump(product_data.model_dump(), json_file, indent=4)
    print("产品数据提取并保存到product.json")
else:

print("无法提取产品数据。")

Scrapeless 是一款由人工智能驱动、强大且可扩展的网页抓取和自动化服务，受到领先企业的信任。它提供一个一体化的数据提取平台，有效绕过反机器人措施，使网页抓取变得轻松高效。与基本的 requests 或通用浏览器自动化不同，Scrapeless 从基础开始构建，以应对最具挑战性的抓取场景。

Scrapeless 的主要特点和优势：

• 先进的反机器人绕过： Scrapeless 采用一系列复杂的技术，包括智能代理轮换、先进的指纹伪装和 CAPTCHA 解决能力。这样可以确保您的抓取请求看起来合法，使您能够访问即使是最严格保护的网站，而不会遇到 403 Forbidden 错误或其他阻止。
• 动态内容处理： 许多现代网站严重依赖 JavaScript 来呈现内容。Scrapeless 集成了一个强大的抓取浏览器（无头浏览器），可以执行 JavaScript，确保所有动态内容都完全加载并可供抓取。这消除了您需要在本地进行复杂的 Playwright 或 Selenium 设置的需求。
• AI 优化输出： Scrapeless 的一个重要优势是其能够直接返回 AI 优化的 Markdown，省去了中间的 HTML 到 Markdown 转换步骤（如我们教程中的步骤 #4）。这简化了您的工作流程，减少了大语言模型的令牌消耗，进一步提升了您基于 AI 的抓取器的效率。
• 可扩展性和可靠性： Scrapeless 针对企业级操作设计，提供一个高度可扩展的基础设施，能够可靠地处理大量请求。这对于需要持续数据供给或广泛历史数据收集的项目至关重要。
• 简化集成： Scrapeless 提供了一个简便的 API，可以轻松集成到您现有的 Python（或其他语言）抓取脚本中。这意味着您只需几行代码即可利用其强大的解锁能力，显著简化了您的开发流程。

将 Scrapeless 集成到您的 AI 驱动抓取器中

将 Scrapeless 集成到您基于 ChatGPT 的网页抓取器中非常简单，并显著增强了其能力。您不再直接使用 requests.get() 来获取 HTML，而是调用 Scrapeless 的 API，处理网页解锁的复杂性，并返回干净、可解析的内容。

以下是如何使用假设的 Scrapeless 集成来修改 HTML 获取和 Markdown 转换步骤的示例（请参阅官方 Scrapeless 文档以获取确切的 API 调用）：

# 假设您已初始化 Scrapeless 客户端
# from scrapeless import ScrapelessClient
# scrapeless_client = ScrapelessClient(api_key="YOUR_SCRAPELESS_API_KEY")

# 而不是：
# response = requests.get(url)
# html_content = response.content
# main_markdown = markdownify(main_html)

# 您将使用 Scrapeless 直接获取 AI 优化的 Markdown：
try:
    # 这是一个概念示例；请参阅 Scrapeless API 文档以获取实际实现
    scraped_data = scrapeless_client.scrape(url=url, output_format="markdown")
    main_markdown = scraped_data.content # 假设内容以 Markdown 返回
except Exception as e:
    print(f"使用 Scrapeless 时出错：{e}")
    main_markdown = ""

# 您的 ChatGPT 解析逻辑的其余部分保持不变
# ...

通过将反机器人绕过和动态内容渲染的复杂性转移到 Scrapeless，您的 AI 驱动抓取器变得更加强大、高效，能够处理现实世界的网站。这使您能够专注于完善 AI 提示和从数据中提取有价值的见解，而不是与网站防御作斗争。

结论

ChatGPT 与网页抓取之间的协同作用代表了数据提取的一次重大飞跃。大型语言模型简化了解析过程，使其更直观、灵活。然而，网页抓取固有的挑战，特别是反机器人措施和动态内容，对于即使是最先进的 AI 驱动抓取器来说，仍然是巨大的障碍。
要真正实现这种创新方法的全部潜力，与像Scrapeless这样专业的网络解锁服务进行整合是至关重要的。Scrapeless提供了绕过网站防御、处理JavaScript渲染内容甚至提供AI优化输出所需的基础设施，使您基于ChatGPT的抓取工具能够在整个网络上有效工作。通过将AI的智能解析能力与Scrapeless强大的解锁功能相结合，开发者和企业可以在数据获取工作中实现无与伦比的效率、可靠性和可扩展性，将原始网络数据转化为可操作的智能。