mlscraper：基于机器学习自动化HTML数据抓取工具

mlscraper是一款Python库，能够自动从HTML页面提取结构化数据，开发者无需手动编写CSS选择器或XPath规则，仅需提供少量目标数据的示例，工具即可自动生成提取规则。

mlscraper核心功能

1、示例驱动

用户通过提供包含目标数据的HTML页面示例（如商品名称与价格），mlscraper会分析DOM结构，识别数据模式。例如，输入包含“Albert Einstein”及其生日的页面后，工具可自动提取其他类似页面的“姓名”与“出生日期”字段。

2、规则自动生成

工具通过统计学方法而非传统机器学习，分析示例中的节点位置、属性特征和文本模式，生成泛化规则，能减少了对大量训练数据的需求，提升提取效率。

3、多场景适用性

支持从静态页面到动态渲染内容的数据抓取，适用于电商价格监控、新闻聚合、社交媒体分析等场景。

快速入门

安装

# 安装预发布版本（支持最新功能）
pip install --pre mlscraper
# 或安装开发版
pip install git+https://github.com/lorey/mlscraper#egg=mlscraper

使用示例

import requests
from mlscraper.html import Page
from mlscraper.samples import Sample, TrainingSet
from mlscraper.training import train_scraper

# 抓取训练页面
resp = requests.get("http://quotes.toscrape.com/author/Albert-Einstein/")
page = Page(resp.content)

# 创建训练样本（至少需两个样本）
training_set = TrainingSet()
sample = Sample(page, {'name': 'Albert Einstein', 'born': 'March 14, 1879'})
training_set.add_sample(sample)

# 训练并应用规则
scraper = train_scraper(training_set)

# 抓取新页面数据
new_page = Page(requests.get("http://quotes.toscrape.com/author/J-K-Rowling").content)
result = scraper.get(new_page)
print(result)  # 输出：{'name': 'J.K、Rowling', 'born': 'July 31, 1965'}

与其他工具对比

传统爬虫库（如Scrapy、BeautifulSoup）：需手动编写提取规则，维护成本高。

AutoScraper：同名库功能类似，但mlscraper通过优化算法减少训练样本需求，提取速度更快。

商业爬虫平台：避免依赖第三方服务，支持本地化部署与自定义规则扩展。

适用场景

适用场景

数据字段结构简单但分布复杂的页面（如商品列表、作者信息页）。

需要快速验证数据提取逻辑的原型开发。

限制 对高度动态渲染的页面（如JavaScript生成内容）支持有限。

训练样本过少可能导致规则泛化能力不足（建议至少提供2-3个样本）。