python deepseek对话版爬取

### 使用 Python 和 DeepSeek 实现对话式网页爬取 要实现基于 Python 和 DeepSeek 的对话式网页爬取功能，可以分为以下几个部分来构建完整的解决方案： #### 1. **安装必要的依赖** 为了完成此任务，需要先安装 `requests` 库以及支持与 DeepSeek 对话的其他工具。可以通过以下命令安装所需库： ```bash pip install requests deepseek-langchain ``` 这些库分别用于发送 HTTP 请求和集成 DeepSeek 模型。 --- #### 2. **定义核心逻辑** 以下是实现的核心代码结构，包括网页抓取、数据解析以及利用 DeepSeek 进行自然语言处理的部分。 ##### (a) 网页抓取模块 使用 `requests` 抓取目标网站的内容，并提取有用的信息。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_web_content(url): try: response = requests.get(url, timeout=10) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') text = soup.get_text(separator='\n') # 提取纯文本内容 return text.strip() else: raise Exception(f"Failed to retrieve content from {url}. Status code: {response.status_code}") except Exception as e: print(f"Error fetching web content: {e}") return None ``` 该函数会返回指定 URL 页面上的纯文本内容[^2]。 --- ##### (b) 数据预处理模块 在将抓取到的数据传递给 DeepSeek 前，可能需要对其进行清理和分割以便更好地被模型理解。 ```python def preprocess_data(raw_text): lines = raw_text.splitlines() # 将文本按行拆分 cleaned_lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()] # 移除空白行 processed_text = "\n".join(cleaned_lines[:5]) # 取前五行为示例输入 return processed_text ``` 这里仅选取部分内容作为样例传入模型以减少计算量[^1]。 --- ##### (c) 集成 DeepSeek 模型进行对话 通过 LangChain 或者直接调用 API 接口的方式让 DeepSeek 处理用户的查询请求并与之互动。 ```python from langchain.llms import DeepSeek def generate_response(prompt): llm = DeepSeek(model_name="deepseek-coder") # 初始化 DeepSeek LLM result = llm(prompt=prompt)["generated_texts"][0] return result ``` 注意此处选择了适合编码任务的具体版本之一——`deepseek-coder`。 --- #### 3. **组合各组件形成最终应用** 最后一步就是把这些单独的功能串联起来创建一个简单的 CLI 工具或者更复杂的 GUI/WEB 版本的应用程序供实际操作时使用。 ```python if __name__ == "__main__": url = input("Enter the website URL you want to scrape: ") user_query = input("What would you like to ask about this page? ") fetched_content = fetch_web_content(url) if not fetched_content: exit() preprocessed_input = preprocess_data(fetched_content) combined_prompt = f"{preprocessed_input}\nUser Question:{user_query}" ai_answer = generate_response(combined_prompt) print("\nAI Response:") print(ai_answer) ``` 以上脚本允许用户输入网址及提问后自动获取相应页面信息并通过 AI 解答问题。 --- ### 注意事项 - 上述方法适用于公开可访问且无反爬机制保护的小规模站点；对于复杂情况需考虑更多因素如登录状态保持、动态加载内容模拟浏览器行为等问题解决办法。 - 当涉及大量连续请求时应遵循 Robots 协议尊重原站规定频率限制等条款以免造成不必要的麻烦甚至法律责任风险。