基于 ChatGPT 与 Python 的智能自适应爬虫构建

传统爬虫的'命门'在于'硬编码依赖'——XPath/CSS 选择器绑定固定网页结构，一旦页面迭代、布局微调，爬虫瞬间失效；面对千差万别的非结构化网页，更是需要编写数百行适配规则，维护成本远超开发本身。

当前，智能自适应爬虫已成为行业主流：基于 ChatGPT 的语义理解与结构分析能力，爬虫不再依赖固定解析规则，而是能'看懂'网页内容、'识别'数据规律，自动适配不同结构的网页，甚至在页面变化后自我修复解析逻辑。本文介绍如何构建一套'智能自适应爬虫'，彻底告别传统解析的低效与脆弱。

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一、智能自适应爬虫：到底'智能'在哪？

1. 传统爬虫 vs 智能自适应爬虫

维度	传统爬虫	智能自适应爬虫（ChatGPT+Python）
解析逻辑	依赖硬编码 XPath/正则	基于自然语言语义，无固定解析规则
适配能力	仅适配单一结构，变化即失效	自动适配不同结构，页面迭代无需改代码
非结构化处理	几乎无法应对	精准提取杂乱文本中的核心数据
维护成本	高（需持续更新规则）	极低（仅需维护提取逻辑）