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雷达卡
一、先聊点轻松的：抓取到底是做什么的？
很多人第一次听到“抓取”这个词时，脑海中可能会浮现出一只在网页上爬行的小虫子。其实它的本质并不复杂，更像是一个不知疲倦的小助手：
你告诉它去某个网页获取公开信息，它就会像搬运工一样，把内容一条条整理好带回来。
比如你在找工作，需要查看岗位名称、职位描述、工作地点和薪资等信息。如果只有几个页面还好，但面对几十个、几百个甚至上千个呢？
手动复制显然不现实。而抓取可以自动完成这个任务，而且速度极快。
但这只是基础功能。如今抓取有了更智能的发展方向——引入大语言模型（LLM）作为前端的“智慧大脑”。它不仅能理解页面内容，还能在网站结构发生变化时自动识别字段、调整逻辑。
以往需要人工干预的部分，现在正逐步由模型来接管。
[此处为图片1]二、换个角度理解：网站如同商场，LLM 就是你的智能导购
设想你进入一个大型商场，想要找到运动鞋专区。
传统方式是你自己四处寻找，可能走错楼层、绕远路，一旦商场重新布局，你还得从头摸索。
但如果你身边有个智能导购，情况就完全不同了。
它可以读懂所有标识牌，理解整体空间结构。即使某个店铺换了位置，它也能迅速判断新方位，并为你规划最优路线。
这正是 LLM 在数据抓取中的角色。
当网站结构调整时，LLM 能通过语义分析重新定位关键字段；
某个字段突然消失，它能从上下文中提取线索进行补全；
抓取过程中出现错误，它不仅能指出问题所在，还能生成修复后的版本。
过去你需要亲自调试代码，现在相当于多了一个随时待命的技术搭档。
[此处为图片2]三、LLM 在抓取中具备哪些核心能力？
总结来看，主要有三大优势：
1. 字段语义推断：结构变动也不影响结果
招聘网站经常调整页面结构。昨天字段名为 title，今天可能是 job_name，明天又变成 岗位.标题。
传统的抓取方式在这种情况下很容易失效。
而 LLM 不依赖字段名，而是依靠对语言的理解能力。
它能从文本中分析出：
- 哪一段是岗位名称
- 哪一部分属于职位描述
- 哪条信息代表薪资范围
- 哪个内容对应工作地点
就像你第一次走进新商场，也能快速分辨出餐饮区、服装区的位置一样。
2. 异常自动修复：不再轻易中断
网站稍作改动，普通抓取程序就容易报错，例如：
- XPath 无法匹配元素
- HTML 标签被替换
- 关键字段缺失
- API 参数发生变更
传统做法只能靠人工排查修改。
LLM 则能够自动检测问题并尝试修复，同时提供新的代码建议，比如：
- “当前定位方式已失效，建议使用以下新规则。”
- “该字段格式已变化，我将根据语义重新解析。”
- “此次报错源于结构更新，已生成新的抓取逻辑。”
就像有一位经验丰富的工程师随叫随到。
3. 自动分类与整理：海量数据也能井然有序
抓取回来的招聘信息通常包含大量杂乱字段，LLM 可以自动将其归类为所需的结构，例如：
- 基本信息（如岗位名、简介）
- 薪资相关信息
- 地理位置信息
- 关键词标签（如技能要求、所属行业）
无需手动编写复杂的分类规则，模型可根据语义自行判断并组织数据。
[此处为图片3]四、实战演示：结合代理 + LLM + Python 抓取招聘信息（通俗易懂）
下面是一个入门级的实际案例：
- 使用亿牛云提供的代理 IP 服务
- 模拟请求公开的岗位信息页面
- 利用 LLM 进行字段识别与推断
- 实现数据的自动化分类与存储
代码附有详细中文注释，无论你是学生、产品经理还是刚接触技术的新手，都能轻松理解。
import requests
import json
from pprint import pprint
# ===============================
# 1. 配置代理（使用亿牛云爬虫代理 www.16yun.cn）
# ===============================
proxy_host = "proxy.16yun.com" # 示例域名
proxy_port = "12345" # 示例端口
proxy_user = "your_username" # 你的代理用户名
proxy_pass = "your_password" # 你的代理密码
# 拼接代理地址
proxies = {
"http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
"https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
}
# ===============================
# 2. 设置请求头，伪装成浏览器行为
# ===============================
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
}
# ===============================
# 3. 请求岗位信息接口（示例）
# 实战中可替换为真实招聘平台的公开 API
# ===============================
# 示例 API 请求获取岗位数据
url = "https://api.example.com/jobs"
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
raw_data = response.json()
[此处为图片1]
# ===============================
# 模拟 LLM 字段语义解析功能
# 实际应用中可用 GPT API 替代实现
# ===============================
def llm_parse_job(job_item):
"""
简化版 LLM 解析逻辑：依据字段含义进行智能推断
"""
title = job_item.get("title") or job_item.get("name") or "未知岗位"
desc = job_item.get("desc") or job_item.get("description", "暂无描述")
location = job_item.get("city") or job_item.get("location", "未知地点")
salary = job_item.get("salary") or "面议"
return {
"job_title": title,
"job_desc": desc,
"job_location": location,
"job_salary": salary,
}
[此处为图片2]
# ===============================
# 构建分类存储的数据结构
# ===============================
result = {
"basic_info": [],
"salary_info": [],
"location_info": [],
}
# ===============================
# 遍历并处理所有岗位信息
# ===============================
for job in raw_data.get("jobs", []):
parsed = llm_parse_job(job)
# 按类别分别存入对应的数据容器
result["basic_info"].append({
"title": parsed["job_title"],
"desc": parsed["job_desc"]
})
result["salary_info"].append({
"title": parsed["job_title"],
"salary": parsed["job_salary"]
})
result["location_info"].append({
"title": parsed["job_title"],
"location": parsed["job_location"]
})
[此处为图片3]
# ===============================
# 输出最终整理结果
# ===============================
pprint(result)
# 进阶探索方向参考
本案例仅为入门实践，若希望进一步深化，可关注以下技术路径：
多源招聘数据整合
将来自不同平台的职位信息统一建模，构建标准化数据集，支撑行业趋势研究与宏观分析。
岗位智能分析能力升级
通过关键词提取、职级判断、职能聚类等手段，实现对岗位内容的深度理解与自动归因。
自愈式爬虫机制设计
在数据采集过程中引入异常识别与修复逻辑，结合大模型实现错误诊断与流程自恢复，推动全流程自动化运行。
京公网安备 11010802022788号
