背景介绍

根据 Zyte 在其《2025 Web Scraping Industry Report》中的分析，“买数据变便宜且更容易”“AI／大模型释放了数据采集项目的新可能性”“开源＋专有工具混合成为主流”三大趋势凸显。(zyte.com)
此外，另一篇来自 X‑Byte Enterprise Crawling 的技术博客指出：2025 年网页抓取正朝向“更智能、更快速、AI 加持”的方向演进，传统靠写规则＋模拟浏览器的方式已难以应对反爬机制和结构变更挑战。(X-Byte Enterprise Crawling)
换句话说：

• 网页结构频繁变更、反爬机制更复杂、JS 渲染／动态加载页面比以往更多。

• 同时，AI 驱动的工具（如自动解析页面结构、识别数据字段、基于自然语言描述抓取需求）越来越被使用。

• 对于数据采集团队来说，这意味着 “只写固定 Selector 的爬虫”正逐步进入瓶颈期，需要新的思路。

用途与意义分析

对于从事数据采集、爬虫、知识图谱、商业智能的技术人员或团队而言，这一趋势非常值得重视：

• 效率提升：AI 辅助抓取能减少人工编写规则、减少错误、加快上线。

• 结构变化容忍度提高：当页面布局变化、标签变化、AJAX 加载更多时，AI-驱动工具能更快适应。

• 低代码／无代码取数能力增强：对于非程序人员也开启数据抓取可能，有助于快速原型验证。

• 合规与运营思考加重：随着工具门槛下降，数据采集规模扩大，企业需要更关注数据来源合法性、反爬机制遵循、运营成本。

• 战略选择“买／自建”更为关键：报告中指出，企业在“自建采集平台”与“购买数据或者使用第三方采集服务”间的选择正在重估。(zyte.com)

总之，这对你作为数据采集技术博主而言，是一个非常好的话题切入：你既可以分享新工具／新思路，也可以探讨“传统爬虫方式在新环境下如何升级”。

二、实验复现代码：用 Python + Selenium + AI 提示辅助抓取

下面是一个简化示例：假设我们要从一个动态加载商品页抓取「商品名称」和「价格」。我们将使用 Selenium 模拟浏览器，然后借助一个简单的 NLP 模型提示（这里用 openai 模拟）来辅助识别页面中所需字段。注意：此脚本仅做学习与实验用途，务必遵守目标站点 robots 协议及法律法规。

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup
import openai  # 需安装 openai 包，并填入你的 api_key

# 配置
openai.api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"
TARGET_URL = "https://example-ecommerce.com/product/12345"

def fetch_page_html(url):
    opts = Options()
    opts.add_argument("--headless")
    opts.add_argument("--disable-gpu")
    driver = webdriver.Chrome(options=opts)
    driver.get(url)
    time.sleep(5)  # 等待 JS 加载
    html = driver.page_source
    driver.quit()
    return html

def ask_ai_for_selectors(html):
    """
    使用 OpenAI GPT 模型提示：请从以下 HTML 中识别“商品名称”和“价格”对应的 CSS selector
    """
    prompt = f"""给定下面的网页 HTML 内容：
{html[:2000]}  <!-- 为避免超长截断，仅示意 -->
请你分析并输出：1) 商品名称对应的 CSS selector；2) 商品价格对应的 CSS selector。只输出 selector，不解释。"""
    resp = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}],
        temperature=0
    )
    selectors = resp.choices[0].message.content.strip().splitlines()
    return selectors

def extract_with_selectors(html, selectors):
    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
    name = soup.select_one(selectors[0]).get_text().strip() if soup.select_one(selectors[0]) else None
    price = soup.select_one(selectors[1]).get_text().strip() if soup.select_one(selectors[1]) else None
    return name, price

if __name__ == "__main__":
    html = fetch_page_html(TARGET_URL)
    selectors = ask_ai_for_selectors(html)
    print("AI 生成的 selectors:", selectors)
    name, price = extract_with_selectors(html, selectors)
    print(f"抽取结果 → 名称：{name}；价格：{price}")

使用说明 &扩展建议

• 首发先用 Selenium 或 Playwright 抓动态页面 HTML。

• 然后让 LLM （如 GPT-4o）辅助“从 HTML 中识别数据字段”。这种方式是 “传统 Selector 编写”+“AI 辅助识别” 的混合思路。

• 你可以改进为：对同一站点多页面循环、自动汇总若干 selectors，进一步用 RL／优化方式挑出最佳 selector。

• 再扩展：加入代理／IP 池、防反爬（如识别 JS challenge／滑块验证码）、异常检测机制。

• 最终形成一个 “低代码采集模块”--让运营人员通过自然语言描述“我要抓取 XXX 网站的产品名称 + 价格 +库存”，系统自动生成抓取脚本。

这个实验展示了 “AI辅助抓取” 的可能路径，与你前述趋势高度契合。

三、小结

• 本周聚焦：网页采集正由“手写规则”时代迈向“AI辅助＋结构适应”时代。作为技术人员，需要调整思维：不只是“如何抓”，更是“如何适应变化＋如何用更智能的方式抓”。

• 我提供了一个 Python+Selenium+LLM 的实验脚本，供你理解并改造。

• 如果你希望获得一个成熟、稳定、可测试的“数据采集解决方案”，欢迎访问我的主页查看联系方式。