爬蟲與 OpenAI 模型結合，不僅能高效地抓取并分析海量數據，還能通過 NLP 技術生成洞察、摘要，極大提高業務效率。以下是一些實際工作中具有較高價值的應用案例：
1. 電商價格監控與智能分析
應用場景：
電商企業需要監控競爭對手的商品價格策略與促銷信息，以優化自己的銷售策略。
操作思路：
- 爬蟲部分：抓取多個競爭對手網站的商品價格、庫存信息以及促銷描述。
- OpenAI 處理部分：
- 使用 GPT 模型對抓取的數據進行分析和摘要，生成「競爭對手價格變化報告」。
- 預測可能的促銷趨勢，給出智能營銷建議。
案例代碼說明：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai# 1. 爬取電商網站商品信息（示例URL替換）
url = "https://example.com/product-page"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")# 提取商品名稱、價格、促銷描述
product_name = soup.find("h1", class_="product-title").text
price = soup.find("span", class_="price").text
promo_info = soup.find("div", class_="promo-description").text# 2. 調用 OpenAI 生成分析摘要
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = f"""
Product Analysis Report:
Product: {product_name}
Price: {price}
Promotion: {promo_info}Please provide a competitive analysis and suggest possible strategies.
"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)print("Analysis Report:", response['choices'][0]['message']['content'])
輸出示例：
該商品的價格為 299 美元，當前促銷為「買一送一」。建議通過限時優惠活動吸引用戶，同時提供額外贈品以提高銷量。
2. 輿情監測與自動摘要生成
應用場景：
品牌需要實時關注社交媒體上的用戶反饋與行業新聞，以維護品牌形象并優化產品策略。
操作思路：
- 爬蟲部分：抓取新聞網站或社交媒體上的評論、帖子和新聞內容。
- OpenAI 處理部分：
- 自動生成新聞摘要。
- 使用情感分析識別負面反饋，并生成危機處理建議。
案例代碼說明：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai# 1. 爬取新聞網站內容
news_url = "https://example-news.com/latest-news"
response = requests.get(news_url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")# 提取標題與正文
title = soup.find("h1").text
content = " ".join([p.text for p in soup.find_all("p")])# 2. 調用 OpenAI 生成新聞摘要
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = f"""
Title: {title}
Content: {content}Please provide a concise summary and highlight key points.
"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)print("News Summary:", response['choices'][0]['message']['content'])
輸出示例：
新聞標題：Tech Giant Releases New AI Tool
新聞摘要：該公司發布了一款新型人工智能工具，旨在提升用戶體驗。專家認為此舉可能對市場產生重大影響。
3. 招聘信息智能分析
應用場景：
數據分析團隊希望從大量招聘信息中提取出崗位要求和技能趨勢，并生成報告，為人才策略提供支持。
操作思路：
- 爬蟲部分：抓取招聘網站中崗位名稱、薪資、技能要求等信息。
- OpenAI 處理部分：
- 提取技能關鍵詞，并生成「熱門技能趨勢報告」。
- 根據薪資與技能要求給出建議。
案例代碼說明：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai# 1. 爬取招聘網站信息
job_url = "https://example-job-board.com/jobs"
response = requests.get(job_url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")# 提取職位信息
job_title = soup.find("h2", class_="job-title").text
salary = soup.find("span", class_="salary-range").text
skills = [li.text for li in soup.find_all("li", class_="required-skill")]# 2. 調用 OpenAI 分析技能與趨勢
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = f"""
Job Title: {job_title}
Salary: {salary}
Skills Required: {", ".join(skills)}Please analyze the skills trend and suggest career development advice.
"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)print("Skills Trend Analysis:", response['choices'][0]['message']['content'])
輸出示例：
該職位要求的數據分析技能包括 Python、SQL 和數據可視化工具。建議持續關注 AI 與大數據分析技能的發展趨勢。
小結
- 爬蟲與 OpenAI 的結合不僅能夠抓取大量數據，還能對其進行智能化分析與生成，為業務優化提供支持。
- 案例中展示了電商監控、輿情分析、招聘數據處理等實際應用場景，為不同業務需求提供了解決方案。
練習題
- 爬取一個在線新聞網站的內容，生成簡要摘要并提取新聞的關鍵點。
- 選取一個招聘網站，爬取職位信息，并使用 OpenAI 生成技能趨勢分析報告。
- 使用 OpenAI 對任意商品網站的數據生成營銷策略建議。
