AIGC爬虫类代码示例：Scrapy和OpenAI API实现抓取内容并生成内容

对于我从事爬虫行业多年的经验来说，编程各种需求代码真是非常吃力且细致的活，随着AI的大火，我在设想有没有可能通过AI自动化程序实现自动抓取生成想要的文本内容。前提我是打算通过结合爬虫技术（如Scrapy）和生成式AI模型（如GPT-4）来完成。

下面就是我对AIGC爬虫类的一个思考，展示如何构建一个AIGC爬虫应用。

1、安装必要的依赖

首先，确保安装了Scrapy和OpenAI的API客户端库。

pip install scrapy openai
1

2、配置OpenAI API

你需要有一个OpenAI API密钥，并配置环境变量或在代码中直接使用。

3、创建Scrapy爬虫

以下是一个基本的Scrapy爬虫示例，用于抓取内容并生成新的内容。

my_spider.py

import scrapy
import openai

class AIGCSpider(scrapy.Spider):
    name = 'aigc_spider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AIGCSpider, self).__init__(*args, **kwargs)
        openai.api_key = 'your-openai-api-key'  # 替换为你的OpenAI API密钥

    def parse(self, response):
        # 提取网页内容
        content = response.xpath('//body//text()').getall()
        content = ' '.join(content).strip()

        # 使用OpenAI生成新内容
        generated_content = self.generate_content(content)

        # 处理生成的内容，如保存到文件
        with open('generated_content.txt', 'a') as f:
            f.write(generated_content + '\n')

        self.log(f"Generated content for {response.url}")

    def generate_content(self, prompt):
        try:
            response = openai.Completion.create(
                engine="davinci-codex",
                prompt=prompt,
                max_tokens=150
            )
            generated_text = response.choices[0].text.strip()
            return generated_text
        except Exception as e:
            self.log(f"Error generating content: {e}")
            return ""
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

4、配置Scrapy项目

确保在settings.py中配置适当的设置，如USER_AGENT和下载延迟。

settings.py

BOT_NAME = 'aigc_bot'

SPIDER_MODULES = ['aigc_bot.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'aigc_bot.spiders'

# 遵守robots.txt规则
ROBOTSTXT_OBEY = True

# 用户代理
USER_AGENT = 'aigc_bot (+http://www.yourdomain.com)'

# 下载延迟
DOWNLOAD_DELAY = 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

5、运行爬虫

通过命令行运行Scrapy爬虫：

scrapy crawl aigc_spider
1

6、扩展功能

处理多页面

修改parse方法，使其能够处理多个页面并进行深度爬取。

def parse(self, response):
    # 提取网页内容
    content = response.xpath('//body//text()').getall()
    content = ' '.join(content).strip()

    # 使用OpenAI生成新内容
    generated_content = self.generate_content(content)

    # 处理生成的内容，如保存到文件
    with open('generated_content.txt', 'a') as f:
        f.write(f"URL: {response.url}\n")
        f.write(generated_content + '\n\n')

    self.log(f"Generated content for {response.url}")

    # 跟踪所有链接
    for href in response.css('a::attr(href)').get():
        yield response.follow(href, self.parse)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

增加更多生成设置

调整生成内容的参数，如增加temperature和top_p参数，以生成更多样化的内容。

def generate_content(self, prompt):
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci-codex",
            prompt=prompt,
            max_tokens=150,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9
        )
        generated_text = response.choices[0].text.strip()
        return generated_text
    except Exception as e:
        self.log(f"Error generating content: {e}")
        return ""
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

上文就是我通过结合Scrapy和OpenAI API，可以构建一个AIGC爬虫类应用，自动抓取网站内容并生成新的内容。这种方法适用于需要大量生成内容的应用场景，如内容创作、数据增强等。在实际应用中，最终可能需要我们对抓取和生成的逻辑进行更精细的控制和优化，以满足各种类型的爬虫需求。