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🕷️ ScrapeGraphAI: 只需抓取一次

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！

🚀 快速安装

Scrapegraph-ai 的参考页面可以在 PyPI 的官方网站上找到: pypi。

pip install scrapegraphai

注意: 建议在虚拟环境中安装该库，以避免与其他库发生冲突 🐱

🔍 演示

官方 Streamlit 演示：

在 Google Colab 上直接尝试：

📖 文档

ScrapeGraphAI 的文档可以在这里找到。

还可以查看 Docusaurus 的版本。

💻 用法

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。

案例 1: 使用本地模型的 SmartScraper

请确保已安装 Ollama 并使用 ollama pull 命令下载模型。

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph

graph_config = {
    "llm": {
        "model": "ollama/mistral",
        "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="List me all the projects with their descriptions",
    # 也接受已下载的 HTML 代码的字符串
    source="https://perinim.github.io/projects",
    config=graph_config
)

result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

输出将是一个包含项目及其描述的列表，如下所示：

{'projects': [{'title': 'Rotary Pendulum RL', 'description': 'Open Source project aimed at controlling a real life rotary pendulum using RL algorithms'}, {'title': 'DQN Implementation from scratch', 'description': 'Developed a Deep Q-Network algorithm to train a simple and double pendulum'}, ...]}

案例 2: 使用混合模型的 SearchGraph

我们使用 Groq 作为 LLM，使用 Ollama 作为嵌入模型。

from scrapegraphai.graphs import SearchGraph

# 定义图的配置
graph_config = {
    "llm": {
        "model": "groq/gemma-7b-it",
        "api_key": "GROQ_API_KEY",
        "temperature": 0
    },
    "embeddings": {
        "model": "ollama/nomic-embed-text",
        "base_url": "http://localhost:11434",  # 任意设置 Ollama URL
    },
    "max_results": 5,
}

# 创建 SearchGraph 实例
search_graph = SearchGraph(
    prompt="List me all the traditional recipes from Chioggia",
    config=graph_config
)

# 运行图
result = search_graph.run()
print(result)

输出将是一个食谱列表，如下所示：

{'recipes': [{'name': 'Sarde in Saòre'}, {'name': 'Bigoli in salsa'}, {'name': 'Seppie in umido'}, {'name': 'Moleche frite'}, {'name': 'Risotto alla pescatora'}, {'name': 'Broeto'}, {'name': 'Bibarasse in Cassopipa'}, {'name': 'Risi e bisi'}, {'name': 'Smegiassa Ciosota'}]}

案例 3: 使用 OpenAI 的 SpeechGraph

您只需传递 OpenAI API 密钥和模型名称。

from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph

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

# ************************************************
# 创建 SpeechGraph 实例并运行
# ************************************************

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)

输出将是一个包含页面上项目摘要的音频文件。

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📈 路线图

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❤️ 贡献者

🎓 引用

如果您将我们的库用于研究目的，请引用以下参考文献：

  @misc{scrapegraph-ai,
    author = {Marco Perini, Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
    title = {Scrapegraph-ai},
    year = {2024},
    url = {https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai},
    note = {一个利用大型语言模型进行爬取的 Python 库}
  }

作者

联系方式

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Marco Vinciguerra
Marco Perini
Lorenzo Padoan

📜 许可证

ScrapeGraphAI 采用 MIT 许可证。更多信息请查看 LICENSE 文件。

鸣谢

• 我们要感谢所有项目贡献者和开源社区的支持。
• ScrapeGraphAI 仅用于数据探索和研究目的。我们不对任何滥用该库的行为负责。