推荐三种AI辅助网页数据抓取方法：一、AI增强型低代码爬虫平台，通过图形化界面与视觉理解自动识别字段；二、大模型驱动的浏览器自动化脚本，用自然语言生成Playwright指令；三、开源AI网页解析服务，基于微调NER模型提取实体。
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如果您希望利用AI技术自动获取网页中的结构化信息，但缺乏编程经验或对传统爬虫原理不熟悉，则可能面临目标网站反爬机制、动态内容加载或数据清洗困难等问题。以下是几种可操作的AI辅助网页数据抓取方法：
一、使用AI增强型低代码爬虫平台
该方法通过图形化界面与预置AI解析模型结合，自动识别网页DOM结构与字段语义，无需编写XPath或CSS选择器。平台内置的视觉理解模块可对截图或HTML源码进行字段定位，适用于电商商品页、新闻列表等常见布局。
1、访问ParseHub或Octoparse官网，注册并下载桌面客户端。
2、启动软件后点击“新建项目”，粘贴目标网页URL并等待页面加载完成。
3、在可视化界面中，按住Ctrl键依次点击需提取的文字或数字内容（如价格、标题、日期），系统将自动标记为数据字段。
4、点击“提取数据”按钮，选择“启用AI智能识别”，软件将生成字段映射规则并标注置信度。
5、在“运行设置”中配置翻页逻辑，勾选“自动处理JavaScript渲染内容”选项以应对Vue/React动态加载场景。
二、调用大模型驱动的浏览器自动化脚本
该方案借助LLM理解网页意图并生成可执行的Playwright或Selenium指令，适合处理需登录、滑动验证或复杂交互的站点。模型根据用户自然语言描述生成操作链，降低脚本编写门槛。
1、安装Python环境并执行命令：pip install playwright，随后运行playwright install chromium下载无头浏览器。
2、打开GitHub Copilot或CodeWhisperer插件，在空白.py文件中输入注释：“从京东搜索页提取前20个商品名称和价格，跳过广告位”。
3、等待AI生成完整脚本，确认其中包含page.wait_for_selector()与page.eval_on_selector()调用以确保元素加载完成后再提取。
4、运行脚本前，在代码顶部添加playwright.start(stealth=True)启用反检测模式，避免触发Cloudflare拦截。
三、部署开源AI网页解析服务
该方式将网页HTML提交至本地运行的NLP服务，由微调后的NER模型直接标注关键实体（如地址、电话、SKU编号），跳过传统规则匹配环节，适用于非标准排版的政府公告或PDF转HTML文档。
1、从Hugging Face下载dslim/bert-base-NER模型权重，使用Transformers库加载至Flask服务。
2、编写预处理函数：对原始HTML执行BeautifulSoup(text, 'lxml').get_text()去除标签干扰，保留段落顺序。
3、将清洗后文本切分为512字符窗口，逐批送入模型推理，过滤掉LABEL='O'的输出结果，仅保留PER、ORG、LOC等有效实体类型。
4、启动服务后，向http://localhost:5000/parse发送POST请求，Body中包含base64编码的HTML字符串。
