能理解你的意图的自动化采集工具—

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前言

当我们需要收集一些数据的时候，自动化数据采集工具总是可以帮到我们，但是传统的自动化数据采集工具，存在以下不足：

工具的通用程度低：需要我们手动分析每个网站的特点；
保存的数据格式也比较单一
操作麻烦

当AI的阅读理解能力遇到了自动化采集工具的时候，将会产生怎么样的魔法呢？

能够理解你的意图并自动执行复杂的网络数据抓取任务，ScrapeGraphAI 就是这样一个工具，它利用最新的人工智能技术，让数据提取变得前所未有地简单。

工具的优点

简单易用：只需输入 API 密钥，您就可以在几秒钟内抓取数千个网页！
开发便捷：你只需要实现几行代码，工作就完成了。
专注业务：有了这个库，您可以节省数小时的时间，因为您只需要设置项目，人工智能就会为您完成一切。

一、介绍

ScrapeGraphAI是一个网络爬虫 Python 库，使用大型语言模型和直接图逻辑为网站和本地文档（XML，HTML，JSON 等）创建爬取管道。

只需告诉库您想提取哪些信息，它将为您完成！

scrapegraphai有三种主要的爬取管道可用于从网站（或本地文件）提取信息：

SmartScraperGraph: 单页爬虫，只需用户提示和输入源；
SearchGraph: 多页爬虫，从搜索引擎的前 n 个搜索结果中提取信息；
SpeechGraph: 单页爬虫，从网站提取信息并生成音频文件。
SmartScraperMultiGraph: 多页爬虫，给定一个提示可以通过 API 使用不同的 LLM，如 OpenAI，Groq，Azure 和 Gemini，或者使用 Ollama 的本地模型。

官方提供了非常详细的文档：官方文档

二、准备工作

2.1 安装ollama

点击前往网站 https://ollama.com/ ，下载ollama软件，目前该软件支持支持win、Mac、linux

2.2 下载LLM

ollama软件目前支持多种大模型，如阿里的（qwen、qwen2）、meta的(llama3)，

以llama3为例，根据自己电脑显存性能，选择适宜的版本。如果不知道选什么，那就试着安装，不合适不能用再删除即可。

打开电脑终端命令行cmd, 网络是连网状态，执行模型下载(安装)命令

强烈建议，更改默认路径

新建变量
OLLAMA_MODELS
值
D:\OllamaCache
添加了环境变量后，记得重启计算机，使其生效

ollama pull llama3
ollama pull qwen2
ollama pull nomic-embed-text

等待 llama3、 nomic-embed-text 下载完成。
在这里插入图片描述

2.3 安装python包

在python中调用ollama服务，需要ollama包。

打开电脑命令行cmd(mac是terminal), 网络是连网状态，执行安装命令

pip3 install ollama

建议使用anaconda环境来管理这些包，因为默认的base环境可能会出现python版本不兼容的问题。

# 创建名为 ollama 的虚拟环境，并指定 Python 3.10
conda create --name ollama python=3.10
# 激活虚拟环境
conda activate ollama

2.4 启动ollama服务

在Python中调用本地ollama服务，需要先启动本地ollama服务，打开电脑命令行cmd(mac是terminal), 执行

ollama serve

Run

cmd(mac是terminal)看到如上的信息，说明本地ollama服务已开启。

2.5 安装scrapegraphai及playwright

电脑命令行cmd(mac是terminal), 网络是连网状态，执行安装命令

pip install scrapegraphai

之后继续命令行cmd(mac是terminal)执行

playwright install

等待安装完成后，进行实验

三、实验

注意端口冲突，尽量不要使用8080

3.1 案例1

以我的博客 ydlin.blog.csdn.net 为例，假设我想获取标题、日期、文章链接,

代码如下:

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph


graph_config = {
    "llm": {
        "model": "ollama/llama3",
        "temperature": 0,
        "format": "json",  # Ollama 需要显式指定格式
        "base_url": "http://localhost:11434",  # 设置 Ollama URL
    },
    "embeddings": {
        "model": "ollama/nomic-embed-text",
        "base_url": "http://localhost:11434",  # 设置 Ollama URL
    },
    "verbose": True,
}

smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
    prompt="返回该网站所有文章的标题、日期、文章链接",
    # 也接受已下载的 HTML 代码的字符串
    #source=requests.get("https://ydlin.blog.csdn.net/").text,
    source="https://ydlin.blog.csdn.net/",
    config=graph_config
)

result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

Run

--- Executing Fetch Node ---
--- Executing Parse Node ---
--- Executing RAG Node ---
--- (updated chunks metadata) ---
--- (tokens compressed and vector stored) ---
--- Executing GenerateAnswer Node ---
Processing chunks: 100%|█████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 825.81it/s]

...

3.2 案例2

采集豆瓣读书 https://book.douban.com/top250 中的 名字、作者名、评分、书籍链接 等信息。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph


graph_config = {
    "llm": {
        "model": "ollama/llama3",
        "temperature": 0,
        "format": "json",  # Ollama 需要显式指定格式
        "base_url": "http://localhost:11434",  # 设置 Ollama URL
    },
    "embeddings": {
        "model": "ollama/nomic-embed-text",
        "base_url": "http://localhost:11434",  # 设置 Ollama URL
    },
    "verbose": True,
}


smart_scraper_graph2 = SmartScraperGraph(
    prompt="返回该页面所有书的名字、作者名、评分、书籍链接",
    source="https://book.douban.com/top250",
    config=graph_config
)

result2 = smart_scraper_graph2.run()
print(result2)

Run

--- Executing Fetch Node ---
--- Executing Parse Node ---
--- Executing RAG Node ---
--- (updated chunks metadata) ---
--- (tokens compressed and vector stored) ---
--- Executing GenerateAnswer Node ---
Processing chunks: 100%|████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 1474.79it/s]
{}

采集失败，返回空。

将大模型llama3改为qwen2

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph


graph_config2 = {
    "llm": {
        "model": "ollama/qwen2",
        "temperature": 0,
        "format": "json",  # Ollama 需要显式指定格式
        "base_url": "http://localhost:11434",  # 设置 Ollama URL
    },
    "embeddings": {
        "model": "ollama/nomic-embed-text",
        "base_url": "http://localhost:11434",  # 设置 Ollama URL
    },
    "verbose": True,
}


smart_scraper_graph3 = SmartScraperGraph(
    prompt="返回该页面所有书的名字、作者名、评分、书籍链接",
    source="https://book.douban.com/top250",
    config=graph_config2
)

result3 = smart_scraper_graph3.run()
print(result3)

Run

--- Executing Fetch Node ---
--- Executing Parse Node ---
--- Executing RAG Node ---
--- (updated chunks metadata) ---
--- (tokens compressed and vector stored) ---
--- Executing GenerateAnswer Node ---
Processing chunks: 100%|████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 1102.60it/s]
{'urls': ['https://book.douban.com/subject/10554308/', 'https://book.douban.com/subject/1084336/', 'https://book.douban.com/subject/1084336/', 'https://book.douban.com/subject/1046209/', 'https://book.douban.com/subject/1046209/', 'https://book.douban.com/subject/1255625/', 'https://book.douban.com/subject/1255625/', 'https://book.douban.com/subject/1060068/', 'https://book.douban.com/subject/1060068/', 'https://book.douban.com/subject/1449351/', 'https://book.douban.com/subject/1449351/', 'https://book.douban.com/subject/20424526/', 'https://book.douban.com/subject/20424526/', 'https://book.douban.com/subject/29799269/', 'https://book.douban.com/subject/1034062/', 'https://book.douban.com/subject/1229240/', 'https://book.douban.com/subject/1237549/', 'https://book.douban.com/subject/1078958/', 'https://book.douban.com/subject/1076932/', 'https://book.douban.com/subject/1075440/', 'https://book.douban.com/subject/1076932/', 'https://book.douban.com/subject/1078958/', 'https://book.douban.com/subject/1076932/', 'https://book.douban.com/subject/1078958/', 'https://book.douban.com/subject/1076932/', 'https://book.douban.com/subject/1078958/', 'https://book.douban.com/subject/1076932/'], 'images': ['https://img1.doubanio.com/view/subject/s/public/s1078958.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/subject/s/public/s1076932.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/subject/s/public/s1447349.jpg']}

采集到一些信息，但没有书名、作者等信息。

3.3 使用远程服务器

如果机子的性能比较差，直接利用ChatGPT的key。

仓库中的.md文件给出调用样例，输出的结果为音频文件。
然而实际上，往往在进行数据采集的时候，我们将采集的结果保存成文本格式就可了。

import os
from dotenv import load_dotenv
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info

load_dotenv()

def main():
    #openai_key = os.getenv("x")

    graph_config = {
       "llm": {
          "api_key": "OPENAI_API_KEY",
          "model": "gpt-3.5-turbo",
       },
    }

    # ************************************************
    # Create the SmartScraperGraph instance and run it
    # ************************************************

    smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
       prompt="List me all the projects with their description.",
       # also accepts a string with the already downloaded HTML code
       source="https://perinim.github.io/projects/",
       config=graph_config
    )

    result = smart_scraper_graph.run()
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()

在环境都正常配上的时候，出现You exceeded your current quota 需要检查一下OPENAI_API_KEY是否有调用余额。

下面也附上仓库给出的示例,将爬取的结果保存成音频文件。

from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph

graph_config = {
    "llm": {
        "api_key": "OPENAI_API_KEY",
        "model": "gpt-3.5-turbo",
    },
    "tts_model": {
        "api_key": "OPENAI_API_KEY",
        "model": "tts-1",
        "voice": "alloy"
    },
    "output_path": "audio_summary.mp3",
}

# ************************************************
# Create the SpeechGraph instance and run it
# ************************************************

speech_graph = SpeechGraph(
    prompt="Make a detailed audio summary of the projects.",
    source="https://perinim.github.io/projects/",
    config=graph_config,
)

result = speech_graph.run()
print(result)