可采用五种方法：一、kimi内置网页阅读功能直接提取；二、手动复制html代码解析；三、浏览器插件预处理后输入；四、python脚本提取再交kimi结构化；五、多轮对话训练自定义解析规则。
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如果您希望使用Kimi从网页中提取表格数据并完成结构化处理，则可能面临网页结构复杂、表格嵌套或动态加载等问题。以下是实现此目标的多种方法：
一、使用Kimi内置网页阅读功能直接提取
Kimi支持对已打开网页链接进行语义理解，当网页表格为静态HTML且语义清晰时，可直接调用其阅读模式识别表格内容并输出结构化文本。
1、在Kimi对话框中输入网页URL，例如“请分析https://example.com/data.html中的所有表格”。
2、等待Kimi加载并解析页面，确认其识别出表格区域后，向其发出明确指令：“将第2个表格转换为CSV格式并列出前5行”。
3、检查返回结果是否保留行列关系与单元格边界，若出现合并单元格错位或标题行缺失，需切换至其他方法。
二、手动复制HTML表格代码后交由Kimi解析
该方法绕过Kimi的自动网页抓取限制，适用于Kimi无法直连或JS渲染失败的页面，通过提供原始HTML片段提升解析准确性。
1、在目标网页按F12打开开发者工具，定位到
内是否存在嵌套标签，需提前手工清理。
四、使用Python脚本提取后导入Kimi做二次结构化当网页含多个相似表格、需批量处理或存在分页逻辑时，本地脚本可稳定获取原始数据，再交由Kimi完成语义清洗与归类。 1、运行Python脚本，使用requests+BeautifulSoup获取网页HTML，用pandas.read_html()提取全部表格。 2、将目标表格调用to_json(orient='records')转换为JSON字符串，保留原始数值类型与空值标记。 3、将JSON字符串粘贴至Kimi，并发送指令：“请将以下JSON数据中‘销售额’字段统一转为万元单位，小数点后保留一位，并按‘地区’分组求和”。 4、确保JSON中无NaN或Infinity值，否则Kimi可能中断解析或返回空响应。 五、利用Kimi多轮对话构建自定义解析规则针对固定格式的行业网页（如政府公示表、财报附注表），可通过连续交互训练Kimi识别特定字段位置与映射逻辑。 1、首次发送示例表格截图（如Base64编码的PNG）并说明：“这是某省统计年鉴中的GDP表，请记住表头顺序与单位位置”。 2、第二次发送新网页URL并提示：“参照上一张图的结构，提取本页中相同格式的表格，将‘绝对值’列替换为‘同比增长率’列”。 3、第三次提供错误样本，指出：“第3行‘工业增加值’应归属‘第二产业’而非‘第三产业’，请修正分类逻辑”。 4、每轮对话必须包含明确反馈，否则Kimi不会更新内部结构化模板。 |
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