Scrapegraph-demo

用大白话问网页要数据，不用写爬虫代码

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 121 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 120
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

项目预览

Scrapegraph-demo 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队ScrapeGraphAI
官网地址https://scrapegraph-ai-demo.streamlit.app
GitHubhttps://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-demo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型llm,openai-hackathon,rag,streamlit
GitHub 星标★ 120
上线时间2024-02-20 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积2.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Scrapegraph-demo 是一个基于 Streamlit 构建的演示应用，用于展示 Scrapegraph-ai 库的功能。Scrapegraph-ai 是一个结合大语言模型（如 GPT-4）与网页爬虫的 Python 库，允许用户通过自然语言指令来提取网页中的结构化数据。该 demo 主要面向 GPT-4 黑客松场景，旨在快速演示如何利用自然语言描述需求，自动生成爬虫逻辑并返回所需信息（如文本、表格、JSON 等）。它解决了传统爬虫需要编写复杂选择器或正则表达式的问题，降低了网页数据提取的门槛。核心能力包括：自然语言交互、基于 LLM 的智能解析、支持动态网页渲染（通过 Playwright）、以及简单的 Web 界面。该项目处于早期阶段，代码量小，适合学习或作为二次开发的起点。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 120

技术标签

核心亮点

  • 自然语言驱动，无需手写 CSS 选择器或正则，降低爬虫使用门槛
  • 基于 Streamlit 构建，界面直观，便于快速演示和交互
  • 集成 Scrapegraph-ai，支持动态网页渲染，适应现代网站

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖外部 LLM API（如 GPT-4），运行成本较高且受限于网络

适用场景

  • 黑客松或技术演示，快速展示 AI 爬虫能力
  • 非技术人员临时提取网页数据，如市场调研、竞品分析
  • 教学场景，演示 LLM 与爬虫结合的原理

替代项目

Scrapegraph-ai、ScrapeStorm、Browse AI

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