Tutoriel ScraphaPhai: Début avec le grattage du Web AI

Extraction de données automatisant: un guide pour scratraphai

Extraire et organiser des données à partir de diverses sources comme les sites Web et les fichiers locaux (XML, HTML, JSON, Markdown) peut être un processus fastidieux et complexe. Que vous effectuiez des recherches, effectuez une analyse commerciale ou agrégé le contenu, l'extraction manuelle des données est souvent écrasante.

ScrapeGraphai, une bibliothèque Python pour le grattage Web, rationalise ce processus. Tirant parti de grands modèles de langage (LLMS) et de logique graphique direct, il construit des pipelines de grattage efficaces, automatisant l'extraction des données et minimisant le besoin d'un codage étendu. Cet article fournit une introduction concise au scrapegraphai et vous guide à travers la création de votre premier pipeline.

Scraphaphai est un puissant outil de grattage Web qui utilise la logique LLMS et graphique pour construire des pipelines de grattage. Il extrait efficacement les données des sites Web et divers formats de documents locaux, y compris XML, HTML, JSON et Markdown.

Caractéristiques clés

Scraphaigraphai priorise la convivialité et l'efficacité des utilisateurs. Les utilisateurs définissent simplement leurs besoins de données et Scraphai gère le reste. Il automatise la création de pipelines en fonction des invites utilisateur, réduisant le codage manuel.

La bibliothèque prend en charge plusieurs formats de documents et s'intègre à divers LLM via des API. Son évolutivité permet le grattage à une seule page et à plusieurs pages, ce qui le rend adapté à divers projets d'extraction de données. Il est compatible avec plusieurs fournisseurs de LLM tels que Openai, Groq, Azure et Gemini, ainsi que les modèles locaux en utilisant Olllama.

Types de pipelines

Scraphaphai propose plusieurs types de pipelines:

• SmartScrapergraph: Un grattoir à une seule page nécessitant seulement une invite utilisateur et une source de données.
• SearchGraph: Un grattoir de plusieurs pages extraction des informations des résultats de recherche supérieurs.
• SpeechGraph: Un grattoir à une seule page générant des fichiers audio à partir du contenu du site Web.
• ScriptCreatorGraph: Un grattoir à une seule page créant des scripts Python pour les données extraites.
• SmartScrapermulGraph: Un grattoir de plusieurs pages gantant plusieurs pages avec une seule invite et une seule liste de source.
• ScriptCreatorMultigraph: Un grattoir de plusieurs pages générant des scripts Python pour l'extraction de données multi-pages et multi-sources.

Installation de scrapegraphai

ScraphaPhai simplifie la configuration et l'exécution de l'extraction de données. Voici comment installer la bibliothèque et créer une application de base.

Installation rapide

Installez Scraphaid en utilisant:

pip install scrapegraphai

Construire une application Scraphai de base

Créons un pipeline simple à l'aide de SmartScrapraph. Les étapes sont décrites ci-dessous, suivies du code.

Étape 1: Définissez la tâche

Spécifiez les données à extraire. Cet exemple extrait des titres d'articles et des URL à partir d'une newsletter substanque (le livre de jeu illimité?).

Étape 2: Sélectionnez le pipeline

Choisissez le pipeline approprié. SmartScrapergraph convient au grattage d'une seule page. Explorez d'autres pipelines pour différents besoins.

Étape 3: Exécutez le pipeline

Exécutez le pipeline à l'aide de la méthode .run().

Étape 4: Revoir et affiner

Valider les données extraites. Bien que les LLM sont puissants, les résultats peuvent nécessiter des ajustements rapides pour une précision optimale.

Exemple de code

Ce code implémente les étapes ci-dessus:

pip install scrapegraphai

La sortie (articles_data.json) contiendra une représentation JSON des données extraites.

Conclusion

Scraphai simplifie et automatise le grattage du Web et des documents, améliorant considérablement la vitesse et l'efficacité d'extraction des données. Sa compatibilité avec divers LLM et formats de documents en fait un outil polyvalent pour diverses tâches de données. Concentrez-vous sur l'analyse et l'utilisation des données, pas la collecte, avec le scraphai.

Pour plus d'informations:

• Repository GitHub ScraphaPhai
• Documentation ScrapeGraphai
• Description du projet ScrapeGraphai

N'oubliez pas d'utiliser le scraphai de manière responsable et d'adhérer aux règles de grattage du site Web et aux conditions d'utilisation.

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