可借助ChatGPT分步生成Python爬虫代码：一、构造含目标网站、字段、反爬预判、输出格式的精准提示；二、人工补全请求头、延时、清洗逻辑；三、插入print断点调试；四、用Copilot插件补全异常处理与测试；五、在Jupyter中分单元格迭代验证。
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如果您希望借助AI工具快速生成Python爬虫代码，但缺乏编程经验或对requests、BeautifulSoup等库不熟悉，则可以利用ChatGPT进行分步引导式编码。以下是具体操作流程：
一、明确需求并构造精准提示词
ChatGPT的输出质量高度依赖输入提示的清晰度与结构性。需包含目标网站、待提取字段、反爬特征预判及期望输出格式四项核心要素，避免模糊表述导致生成不可用代码。
1、在ChatGPT对话框中输入：“请用Python编写一个爬虫脚本，目标是抓取https://httpbin.org/html页面的标题（title标签内容）和所有段落（p标签文本）。使用requests获取HTML，用BeautifulSoup解析，忽略SSL验证和User-Agent设置。”
2、若首次返回结果含错误（如未安装模块提示），追加指令：“请在代码开头添加pip install requests beautifulsoup4的说明，并在代码中加入try-except捕获ConnectionError和Timeout异常。”
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3、检查生成代码是否包含response.raise_for_status()调用，若缺失，要求补充该行以确保HTTP错误被主动抛出。
二、分块验证与手动补全关键逻辑
AI生成的代码常省略环境适配与容错细节，需人工介入补全请求头、延时控制及数据清洗环节，防止被目标站点识别为自动化流量。
1、将ChatGPT输出的requests.get()调用替换为：requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}, timeout=10)
2、在循环提取p标签前插入：time.sleep(1)，避免高频请求触发IP封禁。
3、对BeautifulSoup.find_all('p')结果遍历过程中，增加.text.strip()调用，并用if p_text:过滤空字符串。
三、本地运行前注入调试断点
直接执行AI生成脚本易因网络波动或HTML结构变动导致崩溃，需预先嵌入print语句定位执行卡点，确认各阶段数据形态符合预期。
1、在requests.get()后添加：print(f"HTTP状态码: {response.status_code}")
2、在soup = BeautifulSoup(...)后添加：print(f"解析标题: {soup.title.string if soup.title else '无title标签'}")
3、在for循环内每次打印p标签文本前，插入：print(f"第{i}个段落长度: {len(p_text)}字符")
四、使用VS Code插件实现双向同步编辑
借助GitHub Copilot插件可将ChatGPT生成的代码片段实时嵌入IDE上下文，利用其自动补全能力修正语法错误并生成对应注释，提升代码可维护性。
1、在VS Code中安装Copilot插件后，新建.py文件并粘贴ChatGPT输出的爬虫主干代码。
2、将光标置于requests导入行下方，输入#TODO: 添加异常处理，Copilot将自动建议try-except块模板。
3、选中soup.find_all('p')整行，右键选择“Copilot: Generate unit test”，生成pytest断言用例验证解析逻辑。
五、通过Jupyter Notebook分单元格迭代开发
Jupyter的交互式特性允许将爬虫流程拆解为独立可执行单元，便于逐层验证网络请求、DOM解析、数据清洗效果，降低调试复杂度。
1、第一个单元格运行：import requests; response = requests.get("https://httpbin.org/html")
2、第二个单元格运行：from bs4 import BeautifulSoup; soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
3、第三个单元格运行：[p.text.strip() for p in soup.find_all("p") if p.text.strip()]
