使用豆包ai可以快速生成python爬虫代码，关键在于明确需求并学会提问。1. 明确目标网页结构，通过f12查看html标签并告知ai所需数据位置；2. 在豆包ai中输入具体需求生成基础代码，包括目标url和解析方式；3. 补充细节如添加headers、设置超时、异常处理及数据存储方式以提升稳定性和效率；4. 本地测试代码运行效果，并根据问题反馈给ai进行调整，例如处理动态加载内容改用selenium。整个过程依赖于清晰的描述与ai的互动优化。
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你是不是也觉得写爬虫代码又繁琐又耗时？其实现在用豆包AI就能快速生成你需要的Python爬虫代码，5分钟搞定不是梦。关键是你要会“提问”，让AI理解你的需求。
下面我来手把手教你，怎么借助豆包AI写一个实用、高效的爬虫程序。
1. 明确你要采集的目标网页结构
在开始之前，你得先清楚你要抓取哪个网站、哪些数据。比如你想抓某电商网站的商品名称和价格，或者某个新闻网站的标题和正文。
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建议：
- 打开目标网站，按 F12（或右键“检查”）查看网页源码，找到数据所在的 HTML 标签。
- 比如商品名可能在
里，价格可能在中。
有了这些信息后，你就可以告诉豆包AI：“帮我写一个爬虫，从某某网站抓取商品名和价格，商品名在 class 为 product-title 的 h1 标签中，价格在 id 为 price 的 span 标签中。”
2. 让豆包AI生成基础爬虫代码
打开豆包AI的网页版或App，输入你的具体需求。你可以这样写提示词：
“请帮我写一个 Python 爬虫，使用 requests 和 BeautifulSoup 库，抓取 https://www.php.cn/link/b05edd78c294dcf6d960190bf5bde635 上的所有文章标题和发布时间。标题在 class 为 ‘title’ 的 div 标签中，发布时间在 class 为 ‘date’ 的 span 标签中。”
AI一般会返回类似这样的代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.php.cn/link/b05edd78c294dcf6d960190bf5bde635'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.find_all('div', class_='title')
dates = soup.find_all('span', class_='date')
for title, date in zip(titles, dates):
print(f"标题：{title.text}，发布时间：{date.text}")这个就是基础版本，可以直接运行试试看。
3. 补充细节，提升稳定性和效率
AI生成的代码通常是“能跑就行”的状态，但实际使用中还需要考虑一些优化点：
- 添加 headers 避免被反爬
- 设置 timeout 防止卡死
- 使用代理 IP（如果需要）
- 增加异常处理，比如 try-except
- 数据保存到 CSV 或数据库
你可以继续问豆包AI：
“如何给上面的爬虫添加请求头和异常处理？”
它会帮你修改代码，加入 headers、try-except 结构等。
4. 实际测试 & 小调整
把AI生成的代码复制到你的本地环境运行一下，比如 Jupyter Notebook 或 PyCharm。
如果你发现数据没抓到，可能是标签写错了、class 名变了，或者是 JavaScript 动态加载的内容。这时候可以再回去问AI：
“为什么我的爬虫抓不到数据？页面是动态加载的，应该怎么改？”
AI可能会建议你换用 Selenium 或 Playwright 来处理动态内容。
基本上就这些了。只要你会描述清楚自己的需求，豆包AI就能帮你写出可用的爬虫代码。整个过程不需要你写太多代码，关键是你知道要问什么问题。
