一、那些年，我们手写过的XPath
如果你做过网页爬虫，大概率都经历过这种心态崩溃的时刻：“昨天还能跑的代码，今天又解析不出来了。”
HTML结构像变魔术一样，每次网站改版都要从头开始。有时候只是一个多余的<div>，就能让你调一下午的XPath。
写解析器这件事，说白了就是在和混乱的DOM树搏斗。而且越是大站点，越喜欢在标签里加花样。每个开发者都想要一个“能自己看懂网页结构、自动提取内容”的工具。
直到大语言模型（LLM）出现，这个念头才突然有了点现实的味道。毕竟，这玩意能写代码、能理解上下文，那为什么不能让它写出“能解析网页的代码”呢？
二、灵感的萌芽：让模型“读网页”
传统解析器靠人写规则。而LLM给了我们一个全新的视角：
不如让机器自己理解网页结构，然后自动产出解析逻辑。
换句话说，我们不再告诉程序“从第几个div开始找标题”，而是告诉模型：“帮我提取新闻标题、作者、时间和正文。”
Prompt 就是指令，Parser 就是结果。这就像训练一个“结构化翻译机”——你说自然语言，它翻译成能运行的代码。
从这一刻开始，解析不再是规则问题，而是理解问题。LLM让我们第一次有机会，把“解析网页”变成一件语言层面的事。
三、从想法到落地：Prompt → Parser → Result
要让这件事真的跑起来，大致需要三层逻辑：
* Prompt层：你告诉模型要干什么，比如“提取新闻标题和正文”。
* LLM层：模型根据指令生成解析逻辑，比如XPath、CSS选择器或者BeautifulSoup代码。
* 执行层：把生成的代码跑一遍，输出结果。
听上去很抽象，但其实实现起来并不复杂。我们用Python写一个小实验：抓取新浪新闻首页，让模型帮我们生成解析代码。中间顺带加上代理IP，用爬虫代理解决封锁和频率问题。
四、实战：让模型自动写解析代码
下面是一个小实验，从Prompt到结果，全流程跑通。我在代码里加了中文注释，方便大家看懂思路。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai # 假设用OpenAI API调用LLM
import json
# ========== 代理IP配置 ==========
# 使用亿牛云爬虫代理，保证请求稳定和匿名 www.16yun.cn
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "31000"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"
proxies = {
"http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
"https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}
# ========== Step 1: 抓取目标网页 ==========
target_url = "https://news.sina.com.cn/china/"
response = requests.get(target_url, proxies=proxies, timeout=10)
html_content = response.text
# ========== Step 2: 构造Prompt ==========
prompt = f"""
你是一个网页解析专家，请为以下HTML生成Python解析代码，
目标是提取新闻标题、发布时间、作者和正文。
HTML内容如下：
{html_content[:3000]} # 截取一部分防止太长
"""
# ========== Step 3: 调用LLM生成解析器 ==========
openai.api_key = "your_api_key"
resp = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个网页结构分析与解析代码生成专家"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
generated_code = resp["choices"][0]["message"]["content"]
print("=== LLM生成的解析器代码 ===")
print(generated_code)
# ========== Step 4: 执行解析代码（仅演示） ==========
# 实际项目中请用沙箱执行，避免安全风险
try:
exec_locals = {}
exec(generated_code, globals(), exec_locals)
result = exec_locals.get("parsed_data", {})
print("=== 解析结果 ===")
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
except Exception as e:
print("执行解析代码时出错：", e)
运行这段代码后，模型通常会生成一段类似：
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
title = soup.find("h1").text
...
parsed_data = {...}
的内容，然后自动帮你提取出结构化数据。从Prompt到结果，全程几乎没手动写任何XPath。
五、背后的价值：让解析不再“手工化”
这种方式有几个很实用的价值点：
1. 开发速度暴涨：再也不用一个字段一个字段去试。
2. 解析逻辑可解释：LLM生成的代码往往带注释，你能看懂模型的思路。
3. 可自学习：解析错了？换个Prompt就能修正，甚至能让模型自己总结失败原因。
更有意思的是，如果你长期积累Prompt和解析结果，就能做一个“小型训练库”——下次遇到类似结构的网页，模型几乎能秒写解析器。
六、再往前一步：让系统会“自我进化”
想象未来的采集系统是这样的：
* 爬虫模块抓HTML；
* LLM模块理解页面结构；
* Prompt模板根据任务自动调整；
* 解析器生成后在沙箱里执行；
* 错误样本被自动收集，用来微调Prompt策略。
这样，一个“能自我成长的网页理解系统”就诞生了。它不是死板的规则机器，而是一个懂语义、能学习的结构化引擎。
七、写在最后
这几年我们见证了数据采集从“写死规则”到“模型辅助”的转变。也许未来，工程师的角色会变成“Prompt设计师”——我们不再写解析器，而是写指令，教机器去写解析器。
这不仅是效率提升，更是一种思维转变。我们终于能让“网页解析”这件原本枯燥的事，变得像训练一个聪明的小助手一样有趣。
