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大家好，

我想分享我的Python库，用于懒人抓取 :)

我一直在利用LLMs快速从网站中提取结构化数据，而无需处理DOM结构和编写网页抓取器。经过几个月的实验，我现将我的代码作为开源Python库分享出来。

与类似的开源库相比，主要优势在于简单性和专注于最小化令牌使用，这导致了较低的成本和更快的处理速度。

在GitHub上查看：https://github.com/raznem/parsera

很高兴听到您的反馈！

讨论总结

本次讨论主要围绕一个轻量级的Python库，该库利用大型语言模型（LLMs）进行网页数据抓取。讨论内容涵盖了库的技术细节、安装问题、潜在的应用场景以及对现有技术的改进建议。参与者对库的简洁性和成本效益表示赞赏，同时也提出了一些技术上的疑问和改进建议。总体上，讨论氛围积极，参与者对库的实际应用和未来发展表现出浓厚兴趣。

主要观点

  1. 👍 是否可以抓取图片
    • 支持理由：评论者提供了抓取URL列表并下载图片的示例代码，展示了实际应用的可能性。
    • 反对声音：暂无明确反对意见。
  2. 🔥 对elements参数的具体工作原理的疑问
    • 正方观点：评论者对参数的具体使用方法表示好奇，并提供了代码示例以说明问题。
    • 反方观点：暂无明确反对意见。
  3. 💡 对Python库的极大喜爱和赞赏
    • 解释：评论者认为该库将大大简化获取政治家信息的流程，特别是在没有API的情况下。
  4. 👀 关于Ollama安装过程的难易度
    • 解释：评论者寻求更简便的本地替代方案，社区成员指出Ollama的安装其实非常简单。
  5. 🌟 对库的改进建议
    • 解释：评论者建议通过减少依赖，使库更轻量，并指出最新的OpenAI模型已经具备可靠的JSON解析功能。

金句与有趣评论

  1. “😂 Can you scrape images? I’m imagining you could get a list of the URLs and then download them in a separate step.”
    • 亮点：展示了实际应用的创意和可行性。
  2. “🤔 Interesting! Just reading through the readme and I’m curious how the elements argument works?”
    • 亮点：体现了对技术细节的好奇和深入探讨的意愿。
  3. “👀 I fucking love this! This will make a lot of stuff easier!”
    • 亮点：表达了强烈的赞赏和对库潜在影响的期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，参与者对库的简洁性、成本效益和潜在应用表示赞赏。主要分歧点在于技术细节的探讨，如参数的具体使用方法和安装过程的难易度。这些讨论有助于库的进一步优化和完善。

趋势与预测

  • 新兴话题：对库的改进建议，如减少依赖和提高用户友好性，可能会引发后续的技术讨论和开发。
  • 潜在影响：该库的简化抓取过程和降低成本的特点，可能会在数据抓取领域产生广泛影响，特别是在政治信息获取等特定应用场景中。

详细内容：

标题：Python 轻量级网页抓取库引发热议

近日，Reddit 上一则关于 Python 轻量级网页抓取库的帖子引起了众多网友的关注。该帖子由作者分享了其利用 LLMs 开发的用于快速从网站提取结构化数据的 Python 库。帖子称，相较于其他类似的开源库，其关键优势在于简洁性以及对最小令牌使用的关注，这能降低成本并加快处理速度。该帖还提供了在 GitHub 上的链接：https://github.com/raznem/parsera ，目前已获得了不少点赞和评论。

讨论焦点主要集中在对该库的实际应用和价值的看法上。有用户[I_am_unique6435]表示：“我他妈太爱这个了！我正在运营一个开源项目，能让你扫描选举海报以获取政客的信息。但因为议会没有 API，获取有关投票行为的简单信息简直是种煎熬。这个库会让很多事情变得容易！” 这充分展现了该库在解决实际问题上的潜力。还有用户[my_name_isnt_clever]称赞道：“这是个很棒的用例，我喜欢。”[u/Friendly-Gur-3289]说：“看起来很酷！我会试试看！！！”[u/Ylsid]则认为：“这是利用 LLMs 进行抓取的聪明方式。”

总体而言，大家对这个 Python 库的评价较为积极，普遍认为其在解决网页抓取相关问题方面具有很大的价值和应用前景。但随着更多用户的尝试和使用，或许还会有新的看法和讨论出现。