【Python实用技能】爬虫升级之路：从专用爬虫到用AI Agent实现通用网络爬虫（适合小白）

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目前为止，我们已经写了几个爬虫程序，能将网页中的内容提取出来，或者保存成PDF。本文来总结一下这些方法，循序渐进地带大家看下爬虫的实现方法：从单个网页爬虫，到利用大模型提取指定信息，到利用AI Agent实现自动编写爬虫代码实现通用爬虫。

说明：本人爬虫小白，所以 这篇文章总结的是简单的爬虫程序，可以直接使用的程序 。没有复杂的操作，也没有深入的理解。适合爬虫小白或只是将爬虫作为一个数据来源的非专业人员。想要深入理解爬虫原理的同学，可以退出了。

文章目录

0. 单网页的专用爬虫实现方法

这种爬虫是针对特定网页的数据爬取，可以是一个网页，或者是一系列结构相似的网页。

这种爬虫的实现方法，最主要的是，需要打开网页，F12调试，然后找自己需要的文本内容在HTML中的Tag或Class。

0.1 基本的爬虫程序实现方法

如果你会一点爬虫基础，那看到网页结构，应该就知道怎么利用 BeautifulSoup 写一个简单的爬虫程序了。但是如果你一点爬虫基础也没有，不知该如何下手呢？可以利用ChatGPT、文心一言、智谱清言等工具帮你。保姆级操作教程可看下面的文章：

• 【提效】让GPT帮你写爬虫程序，不懂爬虫也能行

文章中包含了如何找到你需要的文本内容在HTML结构中的Tag、class，如何给大模型Prompt和交互等：

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例2：通过URL加载网页内容 - LangChain对爬虫功能的封装

前面的文章，我们利用LangChain实现了URL网页数据的提取。但是今天想用它抓取微信公众号文章的数据时，失败了。

之前利用 LangChain 实现URL网页数据提取的文章可见：

• 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4：再战RAG问答，提取在线网页数据，并返回生成答案的来源

0.2 利用 selenium 实现爬虫

我们在 【Python实用技能】建议收藏：自动化实现网页内容转PDF并保存的方法探索（含代码，亲测可用） 这篇文章中通过 selenium 实现了自动将网页保存为PDF的功能。其实利用 selenium 也可以直接从网页中提取想要的内容。

下面的示例代码中，通过selenium模拟打开网页，通过 xpath 爬取指定元素。

import os,json,time
from selenium import webdriver
 
defcrawel_url(url):# 创建Chrome WebDriver对象
    driver = webdriver.Chrome()print('-'*100)print(f'now: url: {url}')
    driver.get(url)# 添加适当的等待时间或条件，确保页面已完全加载from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
    from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

    # 等待10秒钟，直到某个元素可见
    wait = WebDriverWait(driver,10)
    element = driver.find_element("xpath","/html/body/div[1]/div[2]/div[1]/div/div[1]/div[2]")
    content = element.text
    print(content)

    driver.close()
 
url_list =['https://mp.weixin.qq.com/s/2m8MrsCxf5boiH4Dzpphrg',]for url in url_list:
    crawel_url(url)
    time.sleep(5)

xpath的获取方法如下：

找到你想提取的此网页的数据，在F12调试面板中，在该元素位置鼠标右键 —> 复制 —> 复制完整 XPath，替换掉上面程序中的xpath。

运行结果（看起来效果还不错）：

0.3 利用 LangChain 爬取网页内容

目前为止，我们接触了两种利用 LangChain 来获取网页内容的方法。

0.3.1 Loading + Transforming

第一种方法是使用 LangChain 的 Loading 模块加载HTML网页，利用 Transforming 模块将HTML结构转换为文本。

其 Loading 模块可以使用 AsyncHtmlLoader 或 AsyncChromiumLoader，Transforming模块可以使用 HTML2Text 或 BeautifulSoup。

具体使用方法可看这篇文章的前半部分：

• 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例2：通过URL加载网页内容 - LangChain对爬虫功能的封装

0.3.2 WebBaseLoader

另一种使用 LangChain 获取网页内容的方法是使用其中的 WebBaseLoader 类。我们在 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4：再战RAG问答，提取在线网页数据，并返回生成答案的来源 使用过：

loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),
    bs_kwargs=dict(
        parse_only=bs4.SoupStrainer(
            class_=("post-content","post-title","post-header"))),)
docs = loader.load()

这其实是对第一种方法的一种高层封装，将第一种方法中的两个步骤合并在了一起。

小结：单网页的专用爬虫实现方法，目前我们用过的就这几个，可以看到，无论用哪种方法，都躲不过需要我们手动去 F12 调试页面，分析HTML的结构，找到文本内容的Tag或Class。换一个网页，这些Tag或Class可能就不通用了，需要重新分析结构，查找 Tag和Class。

1. 利用大模型直接提取指定信息的探索

上面虽然利用了大模型帮我们生成Python代码，但代码不通用，如何利用大模型将这个过程通用化呢？我们也做过探索：

• 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例2：通过URL加载网页内容 - LangChain对爬虫功能的封装

在这篇文章的后半部分，我们就利用了 LangChain 中的 create_extraction_chain 来尝试创建一个从网页内容中提取特定内容的通用爬虫。

其主要代码如下：

schema ={"properties":{"article_title":{"type":"string"},"article_content":{"type":"string"},"article_example_python_code":{"type":"string"},},"required":["article_title","article_content","article_example_python_code"],}defextract(content:str, schema:dict):return create_extraction_chain(schema=schema, llm=llm).run(content)

最主要的是 schema 的定义，因为这是告诉LLM我们想要什么样的信息。所以，尽可能详细。其实现原理也比较明确，就是内部将 schema 转换成了 OpenAI 的 function calling 的结构，利用 Function Calling 能力来提取信息。

具体的操作步骤和原理解释可以看下上面链接中的文章。

小结：这种方式在获取到网页全部内容后，利用大模型从全部内容中提取出我们需要的信息。不需要知道想要信息的 Tag 和 Class，因此具有一定的通用性。但是效果好坏，完全取决于大模型的能力和我们自己定义的schema内容。目前来看，有点用，但想真正能用，还是非常难的。

2. 利用AI Agent实现通用爬虫

2.1 实现思路

实现真正能够通用的爬虫，我们将目光放到 AI Agent 上。正好，前段时间学习 MetaGPT，里面的教程中就有通用爬虫的实现，咱们借鉴一下。

具体的MetaGPT实现通用爬虫的详细步骤可以看这篇文章第3部分：【AI Agent系列】【MetaGPT】8. 一句话订阅专属信息 - 订阅智能体进阶，实现一个更通用的订阅智能体

它的 实现思路是先让大模型理解用户想要的数据内容，然后根据这些数据内容让大模型写爬虫代码，然后自动执行爬虫代码，获取相关文本内容。

2.2 自动化爬虫代码生成器

我将这个过程单独抽离了出来，自动写爬虫代码的完整代码如下：

import asyncio
from metagpt.tools.web_browser_engine import WebBrowserEngine
from metagpt.utils.common import CodeParser
from metagpt.utils.parse_html import _get_soup

from openai_test import openai_test

defget_outline(page):
    soup = _get_soup(page.html)
    outline =[]defprocess_element(element, depth):
        name = element.name
        ifnot name:returnif name in["script","style"]:return

        element_info ={"name": element.name,"depth": depth}if name in["svg"]:
            element_info["text"]=None
            outline.append(element_info)return

        element_info["text"]= element.string
        # Check if the element has an "id" attributeif"id"in element.attrs:
            element_info["id"]= element["id"]if"class"in element.attrs:
            element_info["class"]= element["class"]
        outline.append(element_info)for child in element.children:
            process_element(child, depth +1)for element in soup.body.children:
        process_element(element,1)return outline

asyncdeftest(url, query):
    page =await WebBrowserEngine().run(url)
    
    outline = get_outline(page)
    outline ="\n".join(f"{' '*i['depth']}{'.'.join([i['name'],*i.get('class',[])])}: {i['text']if i['text']else''}"for i in outline
    )# print(outline)
    
    PROMPT_TEMPLATE ="""Please complete the web page crawler parse function to achieve the User Requirement. The parse \
    function should take a BeautifulSoup object as input, which corresponds to the HTML outline provided in the Context.

    ```python
    from bs4 import BeautifulSoup

    # only complete the parse function
    def parse(soup: BeautifulSoup):
        ...
        # Return the object that the user wants to retrieve, don't use print
    ```

    ## User Requirement
    {requirement}

    ## Context

    The outline of html page to scrabe is show like below:

    ```tree
    {outline}
    ```
    """
    
    code_rsp = openai_test.get_chat_completion(PROMPT_TEMPLATE.format(outline=outline, requirement=query))
    code = CodeParser.parse_code(block="", text=code_rsp)print(code)
    
asyncio.run(test("https://mp.weixin.qq.com/s/2m8MrsCxf5boiH4Dzpphrg","获取标题，正文中的所有问题，正文中的代码"))

其步骤可总结如下：
（1）通过

WebBrowserEngine

获得URL的HTML结构：

page = await WebBrowserEngine().run(url)

（2）通过

get_outline

获取出该HTML网页的主体结构，这是为了消除原HTML中的无用数据，同时减少Token消耗：

outline = get_outline(page)

（3）将

outline

和

用户的需求数据

组成

Prompt

，给大模型，让大模型写代码：

code_rsp = openai_test.get_chat_completion(PROMPT_TEMPLATE.format(outline=outline, requirement=query))

其最终运行结果如下（最终输出的是针对此url和用户需求的爬虫代码）：

defparse(soup: BeautifulSoup):
    title = soup.find('h1', class_='rich_media_title').text

    questions =[]
    codes =[]

    sections = soup.find_all('section')for section in sections:
        blocks = section.find_all(['p','h2','h3','pre','ul','blockquote'])for block in blocks:
            text = block.get_text(strip=True)if text:if block.name =='p'or block.name =='h2'or block.name =='h3':if text notin['公众号内文章一览','原创','同学小张','2024-03-13 08:00','北京']:
                        questions.append(text)if block.name =='pre'or block.name =='ul'or block.name =='blockquote':
                    codes.append(text)return{'title': title,'questions': questions,'codes': codes
    }

运行该爬虫代码看下大模型写的代码的效果，测试程序如下：

import asyncio
from metagpt.tools.web_browser_engine import WebBrowserEngine
from bs4 import BeautifulSoup

defparse(soup: BeautifulSoup):
    title = soup.find('h1', class_='rich_media_title').text

    questions =[]
    codes =[]

    sections = soup.find_all('section')for section in sections:
        blocks = section.find_all(['p','h2','h3','pre','ul','blockquote'])for block in blocks:
            text = block.get_text(strip=True)if text:if block.name =='p'or block.name =='h2'or block.name =='h3':if text notin['公众号内文章一览','原创','同学小张','2024-03-13 08:00','北京']:
                        questions.append(text)if block.name =='pre'or block.name =='ul'or block.name =='blockquote':
                    codes.append(text)return{'title': title,'questions': questions,'codes': codes
    }asyncdeftest(url):
    page =await WebBrowserEngine().run(url)
    result = parse(page.soup)print(result)
    
asyncio.run(test("https://mp.weixin.qq.com/s/2m8MrsCxf5boiH4Dzpphrg"))

运行结果：

该爬虫程序将网页内容提取成了用户需求的那三个字段：题目、正文问题（文字）、正文代码，效果还是很不错的。

当然，我们上面是手动将爬虫代码粘贴出来测试的，在AI Agent中，直接再加一个Agent，让其专门自动运行此代码，就完成了通用爬虫的过程（这也是上文链接文章中的做法）：用户全程只需输入一个Url和想要的数据，然后就能拿到想要的内容了，而且效果比上面第1节中利用大模型直接提取指定信息的方法要好得多。

2.3 可能遇到的问题

虽然我们上面通过 get_outline 对HTML内容进行了精简，但还是存在超过大模型 Token 数限制的情况，这种情况就无法生成爬虫代码，而是报下面的错误：

解决这种情况的方法也简单，限制下最终 Prompt 的 Token 数就好了（简单粗暴），这些 Token 已经足以表达 HTML 的结构了。

if(len(prompt)>16000):
    prompt = prompt[0:16000]

3. 总结

本文我们盘点了目前为止我使用过的所有爬虫代码，分析了它们的实现方法。从专用爬虫，到大模型直接提取指定信息的通用爬虫探索，再到最终的利用 AI Agent 实现通用爬虫，逐步递进，总能让你收获点东西。

本文中的代码和关联文章中的代码都是我亲测可用的，可以直接拿去用。

题外话：在运行过程中，LangChain 和 MetaGPT 中的相关封装类，底层有使用 Playwright 来进行网页数据获取，所以，你可能需要安装下 Playwright 环境。我在这上面踩了不少坑，如果你需要，可以看这篇文章避下坑：【云服务环境】含泪总结：我在云服务安装Python爬虫环境Playwright的踩坑实录

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