AI网络爬虫：用kimichat自动批量提取网页内容

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from kimichat import Kimichat
 
# 初始化Kimichat对象
kimi = Kimichat()
 
# 定义一个函数来获取网页内容
def get_web_content(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None
 
# 定义一个函数来解析网页并提取想要的信息
def parse_web_content(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取的信息是所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
# 定义一个函数来批量提取网页内容
def extract_content_from_urls(urls):
    content_list = []
    for url in urls:
        html = get_web_content(url)
        if html:
            content_list.extend(parse_web_content(html))
    return content_list
 
# 示例网页URL列表
urls = ['http://example.com/page1.html', 'http://example.com/page2.html']
 
# 批量提取内容
content = extract_content_from_urls(urls)
 
# 使用Kimichat生成聊天记录
kimi.train(content)
 
# 保存Kimichat模型
kimi.save('kimichat_model.json')

这个代码示例展示了如何使用requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup库解析网页，以及如何使用Kimichat库来训练聊天模型并保存模型。这个过程是一个简化的版本，实际应用中可能需要处理更多的异常情况和网页特点。