AI网络爬虫：用kimichat自动批量提取网页内容_kimi 如何批量导出

首先，在网页中按下F12键，查看定位网页元素：

然后在kimi中输入提示词：

你是一个Python编程专家，要完成一个爬取网页内容的Python脚本，具体步骤如下：

在F盘新建一个Excel文件：提示词.xlsx

打开网页：https://lobehub.com/zh/assistants

定位class="layoutkit-flexbox css-15l7r2q acss-vjqh32"的div标签；

定位div标签里面所有的a标签，

提取a标签的href属性值，前面加上”https://lobehub.com/zh”,构造成一个URL；

解析这个URL的源代码；

在源代码中定位class="acss-1ce01rv"的h1标签，提取其文本内容作为提示词标题，写入”提示词.xlsx”这个Excel文件的第1列，列的标头为：提示词标题；

在源代码中定位class="layoutkit-flexbox css-o3n4io acss-pl6lf1"的h2标签，提取其文本内容作为提示词简介，写入”提示词.xlsx”这个Excel文件的第2列，列的标头为：提示词简介；

在源代码中定位class="acss-7ksih7"的div标签，提取其全部文本内容作为提示词内容，写入”提示词.xlsx”这个Excel文件的第3列，列的标头为：提示词内容；

注意：

每一步都要输出相关信息到屏幕；

网站有放爬虫机制，要通过设置请求头、延迟请求等方式来进行应对

源代码：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

from openpyxl import Workbook

# 定义目标URL

url = "https://lobehub.com/zh/assistants"

# 设置请求头，模拟浏览器访问

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'

}

# 发送请求并获取网页内容

response = requests.get(url, headers=headers)

response.raise_for_status() # 如果请求失败，将抛出异常

# 解析网页内容

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位div标签并提取所有a标签的href属性

div_tag = soup.find('div', class_='layoutkit-flexbox css-15l7r2q acss-vjqh32')

a_tags = div_tag.find_all('a')

# 构造完整的URL

urls = ["https://lobehub.com/zh" + tag.get('href') for tag in a_tags]

# 定义Excel文件路径

excel_path = 'F:/提示词.xlsx'

# 创建工作簿和工作表

wb = Workbook()

ws = wb.active

# 设置列的标头

ws.append(['提示词标题', '提示词简介', '提示词内容'])

# 循环处理每个URL

for idx, url in enumerate(urls, start=1):

print(f"正在处理URL: {url}")

# 发送请求并获取网页内容

response = requests.get(url, headers=headers)

response.raise_for_status()

# 解析网页内容

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取h1标签文本内容

h1_tag = soup.find('h1', class_='acss-1ce01rv')

title = h1_tag.get_text(strip=True) if h1_tag else '无标题'

# 提取h2标签文本内容

h2_tag = soup.find('h2', class_='layoutkit-flexbox css-o3n4io acss-pl6lf1')

introduction = h2_tag.get_text(strip=True) if h2_tag else '无简介'

# 提取div标签文本内容

div_tag = soup.find('div', class_='acss-7ksih7')

content = div_tag.get_text(strip=True) if div_tag else '无内容'

# 将提取的内容写入Excel文件

ws.append([title, introduction, content])

# 打印到屏幕

print(f"标题: {title}")

print(f"简介: {introduction}")

print(f"内容: {content}")

# 保存Excel文件

wb.save(excel_path)

print(f"数据已写入Excel文件: {excel_path}")