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OpenAI 实战进阶教程 - 第六节: OpenAI 与爬虫集成实现任务自动化

news 来源：原创 2025/5/16 20:04:54

爬虫与 OpenAI 模型结合，不仅能高效地抓取并分析海量数据，还能通过 NLP 技术生成洞察、摘要，极大提高业务效率。以下是一些实际工作中具有较高价值的应用案例：

1. 电商价格监控与智能分析

应用场景：
电商企业需要监控竞争对手的商品价格策略与促销信息，以优化自己的销售策略。

操作思路：

爬虫部分：抓取多个竞争对手网站的商品价格、库存信息以及促销描述。
OpenAI 处理部分：
- 使用 GPT 模型对抓取的数据进行分析和摘要，生成「竞争对手价格变化报告」。
- 预测可能的促销趋势，给出智能营销建议。

案例代码说明：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai# 1. 爬取电商网站商品信息（示例URL替换）
url = "https://example.com/product-page"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")# 提取商品名称、价格、促销描述
product_name = soup.find("h1", class_="product-title").text
price = soup.find("span", class_="price").text
promo_info = soup.find("div", class_="promo-description").text# 2. 调用 OpenAI 生成分析摘要
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = f"""
Product Analysis Report:
Product: {product_name}
Price: {price}
Promotion: {promo_info}Please provide a competitive analysis and suggest possible strategies.
"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)print("Analysis Report:", response['choices'][0]['message']['content'])

输出示例：

该商品的价格为 299 美元，当前促销为「买一送一」。建议通过限时优惠活动吸引用户，同时提供额外赠品以提高销量。

2. 舆情监测与自动摘要生成

应用场景：
品牌需要实时关注社交媒体上的用户反馈与行业新闻，以维护品牌形象并优化产品策略。

操作思路：

爬虫部分：抓取新闻网站或社交媒体上的评论、帖子和新闻内容。
OpenAI 处理部分：
- 自动生成新闻摘要。
- 使用情感分析识别负面反馈，并生成危机处理建议。

案例代码说明：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai# 1. 爬取新闻网站内容
news_url = "https://example-news.com/latest-news"
response = requests.get(news_url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")# 提取标题与正文
title = soup.find("h1").text
content = " ".join([p.text for p in soup.find_all("p")])# 2. 调用 OpenAI 生成新闻摘要
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = f"""
Title: {title}
Content: {content}Please provide a concise summary and highlight key points.
"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)print("News Summary:", response['choices'][0]['message']['content'])

输出示例：

新闻标题：Tech Giant Releases New AI Tool
新闻摘要：该公司发布了一款新型人工智能工具，旨在提升用户体验。专家认为此举可能对市场产生重大影响。

3. 招聘信息智能分析

应用场景：
数据分析团队希望从大量招聘信息中提取出岗位要求和技能趋势，并生成报告，为人才策略提供支持。

操作思路：

爬虫部分：抓取招聘网站中岗位名称、薪资、技能要求等信息。
OpenAI 处理部分：
- 提取技能关键词，并生成「热门技能趋势报告」。
- 根据薪资与技能要求给出建议。

案例代码说明：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai# 1. 爬取招聘网站信息
job_url = "https://example-job-board.com/jobs"
response = requests.get(job_url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")# 提取职位信息
job_title = soup.find("h2", class_="job-title").text
salary = soup.find("span", class_="salary-range").text
skills = [li.text for li in soup.find_all("li", class_="required-skill")]# 2. 调用 OpenAI 分析技能与趋势
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = f"""
Job Title: {job_title}
Salary: {salary}
Skills Required: {", ".join(skills)}Please analyze the skills trend and suggest career development advice.
"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)print("Skills Trend Analysis:", response['choices'][0]['message']['content'])

输出示例：

该职位要求的数据分析技能包括 Python、SQL 和数据可视化工具。建议持续关注 AI 与大数据分析技能的发展趋势。

小结

爬虫与 OpenAI 的结合不仅能够抓取大量数据，还能对其进行智能化分析与生成，为业务优化提供支持。
案例中展示了电商监控、舆情分析、招聘数据处理等实际应用场景，为不同业务需求提供了解决方案。

练习题

爬取一个在线新闻网站的内容，生成简要摘要并提取新闻的关键点。
选取一个招聘网站，爬取职位信息，并使用 OpenAI 生成技能趋势分析报告。
使用 OpenAI 对任意商品网站的数据生成营销策略建议。

OpenAI 实战进阶教程 - 第六节: OpenAI 与爬虫集成实现任务自动化

爬虫与 OpenAI 模型结合，不仅能高效地抓取并分析海量数据，还能通过 NLP 技术生成洞察、摘要，极大提高业务效率。以下是一些实际工作中具有较高价值的应用案例： 1. 电商价格监控与智能分析应用场景： 电商企业需要监控…...

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文章目录 Kafka SASL/SCRAM介绍1. SASL/SCRAM 认证机制2. SASL/SCRAM 认证工作原理2.1 SCRAM 认证原理2.1.1 密码存储和加盐2.1.2 SCRAM 认证流程 2.2 SCRAM 认证的关键算法2.3 SCRAM 密码存储2.4 SCRAM 密码管理 3. 配置和使用 Kafka SASL/SCRAM3.1 Kafka 服务器端配置3.2 创建…...

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使用VCS对SystemVerilog进行单步调试的步骤如下： 1. 编译设计使用-debug_all或-debug_pp选项编译设计，生成调试信息。我的4个文件： 1.led.v module led(input clk,input rst_n,output reg led );reg [7:0] cnt;always (posedge clk) beg…...

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应用层概述： 功能： 常见协议应用层与其他层的关系网络应用模型 C/S模型： 优点缺点 P2P模型： 优点缺点 DNS系统： 基本功能系统架构域名空间： DNS 服务器根服务器： 顶级域…...

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目录一、下载 1. 查看电脑版本，下载对应的安装包 2. 下载路径下载 | Node.js 中文网二、安装步骤 1. 双击安装包 2. 点击Next下一步 3. 选择安装路径 4. 这里我选择默认配置，继续Next下一步（大家按需选择） 5. 最后inst…...

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一、题目描述给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表，用字母 A 到 Z 表示，以及一个冷却时间 n。每个周期或时间间隔允许完成一项任务。任务可以按任何顺序完成，但有一个限制：两个相同种类的任务之间必须有长…...

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以下是代码的逐段解析及其实际作用： 1. 环境设置与库导入 %matplotlib inline import random import torch from d2l import torch as d2l作用： %matplotlib inline：在 Jupyter Notebook 中内嵌显示 matplotlib 图形。random：生成…...

编程日记 2025/5/16 17:01:49

鸿蒙HarmonyOS Next 视频边播放边缓存- OhosVideoCache

OhosVideoCache 是一个专为OpenHarmony开发(HarmonyOS也可以用)的音视频缓存库，旨在帮助开发者轻松实现音视频的边播放边缓存功能。以下是关于 OhosVideoCache 的详细介绍： 1. 核心功能边播放边缓存：将音视频URL传递给 OhosVideoCache 处理后…...

编程日记 2025/5/15 2:02:08

#systemverilog# Verilog与SystemVerilog发展历程及关系

1. Verilog的发展历史 1984年：Gateway Design Automation公司开发了Verilog，最初作为专有语言，用于逻辑仿真和数字电路设计。 1990年：Cadence收购Gateway，Verilog逐步开放，成为行业标准。 1995年（IEEE 1364-1995）：首个IEEE标准，即Verilog-1995，定义基础语法和仿真语…...

编程日记 2025/5/14 21:46:30

【集成Element Plus】

集成Element Plus 安装main.ts中全局引入安装图标库安装 pnpm add element-plusmain.ts中全局引入 import ElementPlus from element-plus; import element-plus/dist/index.css;app.use(ElementPlus);安装图标库 pnpm install element-plus/icons-vue...

编程日记 2025/5/13 1:45:03

基于微信小程序的电子商城购物系统设计与实现（LW+源码+讲解）

专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导，欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：…...

编程日记 2025/5/13 10:35:18

进阶数据结构——双向循环链表

目录前言一、定义与结构二、特点与优势三、基本操作四、应用场景五、实现复杂度六、动态图解七、代码模版（c）八、经典例题九、总结结语前言这一期我们学习双向循环链表。双向循环链表不同于单链表，双向循环链表是一种特殊的数据结构&…...

编程日记 2025/5/16 12:53:24

Kafka分区策略实现

引言 Kafka 的分区策略决定了生产者发送的消息会被分配到哪个分区中，合理的分区策略有助于实现负载均衡、提高消息处理效率以及满足特定的业务需求。轮询策略（默认） 轮询策略是 Kafka 默认的分区策略（当消息没有指定键时&…...

编程日记 2025/5/12 11:50:28

【hot100】560和为K的子数组

一、思路初步思路就是采用双循环以每个节点为头节点，然后向后遍历是否有满足和为K的子数组。然后我们可以采用另一个新的思路，就是可以采用“前缀和的思路”，具体就是如果hashmap中存在sum-k的值，那就可以说明存在一个何为k的…...

编程日记 2025/5/14 5:35:29

1. 电商价格监控与智能分析

2. 舆情监测与自动摘要生成

3. 招聘信息智能分析

小结

练习题

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