Web 抓取是使用脚本从网站自动提取数据的过程。ChatGPT 能够为您生成网络抓取脚本代码。让我们看看这是如何工作的……
IMDb 是一个提供有关电影、电视节目和其他娱乐形式的信息的网站，包括评分最高的电影图表，该网站https://www.imdb.com/chart/top/?ref_=nv_mv_250显示 IMDb 上评分最高的 250 部电影的列表，包括它们的标题、演员、导演、和 IMDb 评级：
假设我们想使用网络抓取通过 Python 及其网络抓取库 BeautifulSoup 从该网站提取电影信息。也许 ChapGPT 能够帮助我们编写所需的代码。WINDOWS 10 或 11 中的计算器键盘快捷键让我们简单地要求 ChatGPT 通过输入以下请求来执行此任务：
Web scrape https://www.imdb.com/chart/top/?ref_=nv_mv_250 with Python and BeautifulSoup
然后 ChatGPT 以具体的实现步骤和相应的 Python 源代码作为响应，如下面的屏幕截图所示：
好的，这已经是一个很好的结果，可以帮助我们理解源代码是如何执行其任务的。然而，我们希望只在一个文件中实现，这样我们只需要复制和粘贴它。让我们再次请求 ChatGPT 在一个文件中提供 Python 网页抓取脚本：
Please provide the code in one file.
Great ChatGPT 马上回复完整的源代码：
在以下清单中，您可以看到由 ChatGPT 生成的完整 Python 代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd# Retrieve the HTML content of the website
url = 'https://www.imdb.com/chart/top/?ref_=nv_mv_250'
response = requests.get(url)# Parse the HTML content
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# Find all movie elements
movies = soup.find_all('td', class_='titleColumn')# Extract the desired information
data = []
for movie in movies:title = movie.find('a').textyear = movie.find('span', class_='secondaryInfo').textdata.append({'title': title, 'year': year})# Create a dataframe and save it to a csv
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('imdb_top_movies.csv', index=False)让我们试试代码是否按预期工作。因此我们首先需要创建一个新文件：
$ mkdir chatgpt-web-scrape
$ cd chatgpt-web-scrape
$ touch webscrape.py然后我们可以将代码复制并粘贴到 webscrape.py 中：
让我们通过在命令行中输入以下命令来启动 python 脚本：
$ python webscrape.py该脚本正在运行，几秒钟后您会注意到已创建一个新文件 imdb_top_movies.cvs，其中包含提取的 CSV 格式的电影信息。
ChatGPT 已经生成了一个开箱即用的网络抓取脚本。无需手动调整代码。这是一个很好的结果。
在我们对 ChatGPT 的原始请求中，我们没有指定应从网站中提取哪些电影信息。ChatGPT 决定提取电影名称和出版年份。假设我们还想包括评级。在 ChatGPT 中输入以下内容：
Also retrieve the IMDb rating for each film
ChatGPT 为您提供了详细的说明和代码片段，用于更改现有代码以包含和提取评级信息：
我们现在可以再次请求 ChatGPT 将此更改合并到脚本中：
Please give me the full code in one with, with the try-except block
然后再次生成完整的 Python 脚本，包括从网站提取附加信息的更改：
结论
本教程的示例表明，ChatGPT 在生成用于网络抓取的脚本时非常有帮助。事实上，我们只需将简单的要求输入到 ChatGPT 中，结果我们收到了一个 Python 脚本，该脚本无需任何调整即可执行任务。这使网络抓取变得更加容易，并让您立即开始。
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/7293.html
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