Perplexity AI实战指南：轻松搞定网页抓取

你是不是也遇到过这样的情况？想从网上抓点数据，结果要么被反爬机制拦住，要么面对一堆复杂的代码无从下手。传统的搜索引擎虽然能搜到教程，但总得自己拼拼凑凑，调试起来更是费时费力。

别担心，现在有了更聪明的办法。Perplexity AI 这个工具，就像你身边坐了一位随时待命的编程助手。它不仅懂技术，还能直接帮你写代码，让你轻松应对各种网页抓取需求。

一、动手前的准备

打开命令行，输入下面这行命令，把所有需要的工具一次装好：

pip install requests beautifulsoup4 selenium webdriver-manager

等安装完成，你的工具包就准备好了。

二、新手练习：脚本抓取

让我们从最简单的开始。这个例子就像学游泳先在水浅的地方试试：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

 

def fetch_webpage(web_url):

    try:

        # 模仿真实浏览器访问

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'}

page_response = requests.get(web_url, headers=headers)

page_response.raise_for_status()

        

        # 解析页面内容

page_soup = BeautifulSoup(page_response.text, 'html.parser')

page_title = page_soup.title.string if page_soup.title else '无标题'

        

        print(f"成功获取页面: {page_title}")

        return page_response.text

        

    except Exception as error:

        print(f"抓取失败: {error}")

        return None

 

# 试试效果

test_url = "https://example.com"

fetch_webpage(test_url)

其实真实项目总会遇到各种障碍，这时候就知道AI助手有多好用了。

场景一：网站有防护，直接访问被拒

问Perplexity AI：“碰到Cloudflare防护怎么办？”

它给出的方案可能是这样的：

from selenium import webdriver

import time

 

def access_protected_site(target_url):

browser_options = webdriver.ChromeOptions()

browser_options.add_argument("--headless")

browser_options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")

    

driver = webdriver.Chrome(options=browser_options)

driver.get(target_url)

    

    # 等待安全验证通过

time.sleep(5)

    

page_content = driver.page_source

driver.quit()

    return page_content

场景二：页面内容动态加载

问：“怎么抓取JavaScript生成的内容？”

AI可能会这样回答：

from selenium import webdriver

from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

 

def get_js_content(page_url):

driver_options = webdriver.ChromeOptions()

driver_options.add_argument('--headless')

    

driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install(), options=driver_options)

driver.get(page_url)

    

    # 等待动态内容加载

driver.implicitly_wait(10)

    

full_content = driver.page_source

driver.quit()

    

    return full_content

当然，如果你有API密钥，还可以玩得更高级，因为你可以让它直接写爬虫代码去抓取你想要的数据，代码如下：

import requests

 

def get_ai_generated_code(coding_task):

api_url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"

api_headers = {

        "Authorization": "Bearer 你的API密钥",

        "Content-Type": "application/json"

    }

    

request_data = {

        "model": "pplx-7b-online",

        "messages": [

            {

                "role": "user", 

                "content": f"写一个Python爬虫：{coding_task}"

            }

        ]

    }

    

api_response = requests.post(api_url, json=request_data, headers=api_headers)

    return api_response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

 

# 让AI写个商品信息抓取脚本

ai_code = get_ai_generated_code("抓取商品页面中的价格和名称")

print(ai_code)

记住，我们在采集数据时，一定要守规矩：

控制访问频率，别把人家服务器搞挂了：

import time

import random

 

# 随机延迟，显得更自然

time.sleep(random.uniform(1, 3))

做好错误处理，程序更稳定：

try:

    # 你的采集代码

    pass

except ConnectionError:

    print("连接出问题了，检查下网络")

except Exception as err:

    print(f"出了点意外：{err}")

接下来就展示一个实际可用的例子，用 Perplexity AI 写一个“新闻收集器”的代码：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import json

import time

def gather_news_items(news_source):

    """从新闻网站收集内容"""

browser_headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}

source_response = requests.get(news_source, headers=browser_headers)

source_soup = BeautifulSoup(source_response.text, 'html.parser')

collected_news = []

    for news_item in source_soup.select('.news-article'):

item_title = news_item.select_one('h2').get_text(strip=True)

item_description = news_item.select_one('.desc').get_text(strip=True)

collected_news.append({

            'headline': item_title,

            'brief': item_description,

            'origin': news_source

        })

  
    return collected_news


def save_news_data(news_data, output_file):

    """保存收集到的数据"""

    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as file:

json.dump(news_data, file, ensure_ascii=False, indent=2)

 
# 使用示例

if __name__ == "__main__":

news_websites = [

        "https://news.site.com/technology",

        "https://news.site.com/science"

    ]


all_news = []

    for website in news_websites:

        print(f"正在从 {website} 收集新闻...")

website_news = gather_news_items(website)

all_news.extend(website_news)

time.sleep(2)  # 礼貌等待

    print(f"收集完成，共 {len(all_news)} 条新闻")

save_news_data(all_news, 'news_data.json')

Perplexity AI是个很好的学习伙伴，但它给的代码还是要你自己理解和测试。把它当成助教，而不是全职老师。

记住，好的工具用在正确的地方才能发挥最大价值。Happy coding！