【亲测免费】 ScrapeGraphAI 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ScrapeGraphAI 项目的目录结构如下：

ScrapeGraphAI/
├── README.md
├── LICENSE
├── scrapegraphai/
│   ├── __init__.py
│   ├── core.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── examples/
│   ├── example1.py
│   ├── example2.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── test_core.py
│   ├── test_utils.py
│   └── ...
├── setup.py
└── requirements.txt

目录介绍

• README.md: 项目介绍文档。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• scrapegraphai/: 项目核心代码目录，包含主要的 Python 文件。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • core.py: 核心功能实现。
  • utils.py: 工具函数。
• examples/: 示例代码目录，包含多个使用示例。
• tests/: 测试代码目录，包含多个测试文件。
• setup.py: 项目安装文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 examples/ 目录下的示例文件，例如 example1.py。以下是一个示例启动文件的内容：

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph

# 定义配置
graph_config = {
    "llm": {
        "api_key": "YOUR_OPENAI_APIKEY",
        "model": "gpt-4o-mini"
    },
    "verbose": True,
    "headless": False
}

# 创建 SmartScraperGraph 实例
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
    prompt="Find some information about what does the company do, the name, and a contact email",
    source="https://scrapegraphai.com/",
    config=graph_config
)

# 运行 pipeline
result = smart_scraper_graph.run()
print(json.dumps(result, indent=4))

启动文件介绍

• 导入 SmartScraperGraph 类。
• 定义配置信息，包括 API 密钥和模型信息。
• 创建 SmartScraperGraph 实例，传入提示信息和源 URL。
• 运行 pipeline 并打印结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 graph_config 字典，包含以下内容：

graph_config = {
    "llm": {
        "api_key": "YOUR_OPENAI_APIKEY",
        "model": "gpt-4o-mini"
    },
    "verbose": True,
    "headless": False
}

配置文件介绍

• llm: 包含语言模型相关的配置。
  • api_key: OpenAI API 密钥。
  • model: 使用的模型名称。
• verbose: 是否开启详细日志输出。
• headless: 是否以无头模式运行。

以上是 ScrapeGraphAI 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。