ChatGPT від OpenAI представляє значний стрибок у технології ШІ. Цей надзвичайно складний чат-бот, що базується на мовній моделі GPT-3, тепер доступний для глобальної аудиторії.
ChatGPT виділяється як інтелектуальний інструмент для розмови, який пройшов навчання на широкому діапазоні даних. Це робить його надзвичайно адаптивним, здатним вирішувати безліч завдань у різноманітних галузях.
Цей посібник має на меті навчити вас використовувати ChatGPT для створення ефективних веб-скребків Python. Крім того, ми надамо основні поради та методи, щоб удосконалити та підвищити калібр програмування вашого скребка.
Давайте почнемо досліджувати використання ChatGPT для веб-збирання, розкриваючи його потенціал і практичне застосування.
Впровадження веб-скрапінгу через ChatGPT
Цей посібник допоможе вам отримати список книг із goodreads.com. Ми надамо візуальне представлення макета сторінки веб-сайту, щоб допомогти вам зрозуміти.
Далі ми окреслимо важливі кроки, необхідні для ефективного збору даних за допомогою ChatGPT.
Налаштування облікового запису ChatGPT
Процес налаштування облікового запису ChatGPT простий. Перейдіть на сторінку входу в ChatGPT і виберіть опцію реєстрації. Крім того, для додаткової зручності ви можете вибрати реєстрацію за допомогою свого облікового запису Google.
Після завершення реєстрації ви отримаєте доступ до інтерфейсу чату. Розпочати розмову так само просто, як ввести свій запит або повідомлення у наданому текстовому полі.
Створення ефективного підказки для ChatGPT
Якщо вам потрібна допомога ChatGPT у таких завданнях програмування, як сканування веб-сторінок, ясність і деталізація підказки є найважливішою. Чітко вкажіть мову програмування разом із усіма необхідними інструментами чи бібліотеками. Крім того, чітко визначте конкретні елементи веб-сторінки, з якими ви збираєтеся працювати.
Не менш важливо вказати бажаний результат програми та будь-які конкретні стандарти кодування або вимоги, яких потрібно дотримуватися.
Наприклад, розглянемо цей зразковий запит із запитом на розробку веб-скребка Python із використанням бібліотеки BeautifulSoup.
Craft a web scraper in Python using the BeautifulSoup library.
Target Website: https://www.goodreads.com/list/show/18816.Books_You_Must_Read_
Objective: Extract the names of books and their authors from the specified page.
Here are the required CSS selectors:
1. Book Name: #all_votes > table > tbody > tr:nth-child(1) > td:nth-child(3) > a > span
2. Author Name: #all_votes > table > tbody > tr:nth-child(1) > td:nth-child(3) > span:nth-child(4) > div > a > span
Desired Output: Store the collected Book Names and Author Names in a CSV file.
Additional Requirements: Ensure proper handling of character encoding and the elimination of unwanted symbols in the output CSV.Після цього ChatGPT має створити відповідний фрагмент коду.
Оцінка згенерованого коду
Коли ChatGPT надасть код, дуже важливо його ретельно переглянути. Переконайтеся, що він не містить зайвих бібліотек, і переконайтеся, що всі необхідні пакети доступні для правильного функціонування коду.
Якщо ви зіткнулися з будь-якими проблемами або розбіжностями з кодом, не соромтеся звернутися до ChatGPT для коригування або повного перепису, якщо це необхідно.
Впровадження вашого скребка
Після перегляду скопіюйте наданий код і проведіть пробний запуск, щоб переконатися в його належній функціональності. Ось приклад того, як може виглядати код веб-скребка.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# Define the target URL
url = "https://www.goodreads.com/list/show/18816.Books_You_Must_Read_"
# Send an HTTP GET request to the URL
response = requests.get(url)
# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
book_selector = "a.bookTitle span"
auth_selector = "span[itemprop='author']"
# Find all book names and author names using CSS selectors
book_names = soup.select(book_selector)
auth_names = soup.select(auth_selector)
# Create a list to store the scraped data
book_data = []
# Loop through the book names and author names and store them in the list
for book_name, author_name in zip(book_names, auth_names):
book_name_text = book_name.get_text(strip=True)
auth_name_text = auth_name.get_text(strip=True)
book_data.append([book_name_text, auth_name_text])
# Define the CSV file name
csv_filename = "book_list.csv"
# Write the data to a CSV file
with open(csv_filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csv_file:
csv_writer = csv.writer(csv_file)
# Write the header row
csv_writer.writerow(["Book Name", "Author Name"])
# Write the book data
csv_writer.writerows(book_data)
print(f"Data has been scraped and saved to {csv_filename}")
else:
print(f"Failed to retrieve data. Status code: {response.status_code}")Нижче наведено зразок виводу зібраних даних.
Удосконалення вашого проекту веб-збирання за допомогою ChatGPT: розширені методи та міркування
Ви досягли значного прогресу, розробивши веб-скребок Python за допомогою BeautifulSoup, про що свідчить наданий код. Цей сценарій є чудовою відправною точкою для ефективного збору даних із зазначеної веб-сторінки Goodreads. Тепер давайте заглибимося в деякі розширені аспекти, щоб ще більше покращити ваш проект веб-збирання.
Оптимізація вашого коду для підвищення ефективності
Ефективний код є життєво важливим для успішного веб-збирання, особливо для великомасштабних завдань. Щоб підвищити продуктивність скребка, розгляньте наступні стратегії:
- Платежні рамки та пакети: Зверніться за порадою щодо фреймворків і пакетів, які можуть прискорити веб-скрапінг.
- Використовуйте методи кешування: Реалізуйте кешування, щоб зберегти раніше отримані дані, зменшуючи надлишкові мережеві виклики.
- Використовуйте паралелізм або паралельну обробку: Цей підхід може значно пришвидшити пошук даних, виконуючи кілька завдань одночасно.
- Зведіть до мінімуму непотрібні мережеві виклики: Зосередьтеся на отриманні лише необхідних даних для оптимізації використання мережі.
Обробка динамічного веб-вмісту
Багато сучасних веб-сайтів використовують методи генерації динамічного вмісту, часто покладаючись на JavaScript. Ось кілька способів, якими ChatGPT може допомогти вам у навігації з такими складнощами:
- Використовуйте безголові браузери: ChatGPT може допомогти вам використовувати безголові браузери для копіювання динамічного вмісту.
- Автоматизація взаємодії з користувачем: Змодельовані дії користувача можна автоматизувати для взаємодії з веб-сторінками, які мають складний інтерфейс користувача.
Лінтинг і редагування коду
Важливо підтримувати чистий, читабельний код. ChatGPT може допомогти кількома способами:
- Запропонуйте найкращі методи: ChatGPT може рекомендувати стандарти та методи кодування для покращення читабельності та ефективності.
- Лінт Ваш код: Попросіть ChatGPT «надрукувати код», щоб отримати пропозиції щодо приведення в порядок та оптимізації вашого сценарію.
Подолання обмежень за допомогою проксі-сервісів
Незважаючи на те, що ChatGPT є потужним інструментом, важливо визнати обмеження під час збирання веб-даних із сайтів із суворими заходами безпеки. Щоб вирішити такі проблеми, як CAPTCHA та обмеження швидкості, розгляньте можливість використання проксі-сервісів, таких як OneProxy. Вони пропонують:
- Високоякісний проксі-пул: Доступ до преміум пулу проксі з відмінною репутацією та продуктивністю.
- Надійне отримання даних: Переконайтеся, що ваші запити не обмежені швидкістю, таким чином зберігаючи послідовний доступ до необхідних даних.
Застосування OneProxy у Web Scraping
Використання OneProxy може значно розширити ваші можливості веб-збирання. Маршрутизуючи свої запити через різні проксі-сервери, ви можете:
- Обхід обмеження швидкості та CAPTCHA: OneProxy може допомогти в обході звичайних заходів проти подряпин.
- Доступ до точних і необмежених веб-даних: Завдяки надійній проксі-мережі OneProxy забезпечує надійний і безперебійний доступ до даних.
Поєднуючи потужність ChatGPT зі стратегічним використанням таких інструментів, як OneProxy, і дотримуючись найкращих практик у кодуванні та веб-збиранні, ви можете ефективно та результативно збирати необхідні дані з широкого спектру веб-джерел.
Висновок: розкриття потужності ChatGPT у веб-збиранні
Підводячи підсумок, ChatGPT стає ключовим інструментом у сфері веб-збирання, виводячи на передній план безліч можливостей. Його можливості у створенні, вдосконаленні та покращенні коду є незамінними як для початківців, так і для досвідчених веб-скребків.
Роль ChatGPT у веб-збиранні не обмежується лише створенням коду; він поширюється на надання глибоких порад, обробки складних веб-сторінок і навіть поради щодо найкращих практик для ефективного копіювання. З розвитком технологій внесок ChatGPT у спрощення та вдосконалення завдань веб-збирання стає все більш важливим.
Це знаменує собою нову еру, коли веб-скрейпінг за допомогою передових інструментів ШІ, таких як ChatGPT, стає доступнішим, ефективнішим і результативнішим для широкого кола користувачів, від окремих любителів до великих аналітиків даних.
Бажаємо успішних та інноваційних спроб скрейпінгу в майбутньому – щасливого скрейпінгу!
