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AI网络爬虫:用deepseek提取百度文心一言的智能体数据

来源：菜鸟下载 | 更新时间：2025-05-09

真实网址：https: www php cn link becbba75f70a129327afa2d6dfc4a1ac返回的json数据：{"errno"

ai网络爬虫：用deepseek提取百度文心一言的智能体数据真实网址：https://www.php.cn/link/becbba75f70a129327afa2d6dfc4a1ac

返回的json数据：{

"errno": 0,

"msg": "success",

"data": {

"total": 36,

"pageNo": 1,

"pageSize": 36,

"plugins": [

{

"name": "零基础学习路径规划",

"description": "你好，请你给出一个主题，我将给你一份完整的学习路径规划",

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"logoText": {

"bgImage": "",

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"color": 0,

"labelType": 2

"previewUrl": "https://www.php.cn/link/1b81139cc390ee1ce67042addf1d32cd",

"appId": "UjRqa5SBZzwvbRH8I06qp19H6OZdzjCR",

"pluginSource": 3,

"useNum": "786492",

"buildType": 1,

"isOwner": null,

"packageStatus": 6,

"dialogueCount": "2030481",

"developerName": "好想出去玩2020",

"isFavorited": false

deepseek中输入提示词：

你是一个Python编程专家，完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：

在F盘新建一个Excel文件：baiduaiagent20240619.xlsx

请求网址:

https://www.php.cn/link/becbba75f70a129327afa2d6dfc4a1ac请求方法:

GET

状态代码:

200 OK

获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据；

获取json数据中"data"键的值，然后获取其中"plugins"键的值，这是一个json数据，提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头，提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列；

保存Excel文件；

注意：每一步都输出信息到屏幕；

每爬取1页数据后暂停5-9秒；

需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串；

在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用。我们应该使用pd.concat来代替。

源代码：

import requestsimport pandas as pdimport timeimport json

请求URL

url = "https://www.php.cn/link/becbba75f70a129327afa2d6dfc4a1ac"

请求头

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36"}

创建Excel文件

file_path = "F:/baiduaiagent20240619.xlsx"df = pd.DataFrame()

发送GET请求

response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:data = response.json()products = data['data']['plugins']

# 提取所有产品的键作为表头headers = set()for product in products:    headers.update(product.keys())# 创建DataFrame并填充数据for product in products:    product_data = {header: json.dumps(product.get(header, ''), ensure_ascii=False) if isinstance(product.get(header), (dict, list)) else product.get(header, '') for header in headers}    new_data = pd.DataFrame([product_data])    df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)print("Data processed.")

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