跟着GPT-4 从零完Python 爬虫

前言

先说个人情况：我作为产品经理自从 4 年前毕业很长时间都没有写过代码了，本科时候接触过一点 Python 的 慕课，但那个时候也是理论多于实操，为数不多跑通过的爬虫可能是豆瓣的电影 TOP 250；更多时候是被环境配置和各种库的调用支配的恐惧……于我而言，编程从来都不擅长也不那么喜欢（这大概也是最终选择走向产品经理的一个原因，在此不赘言）。

近来看 GPT-4 的发布会、论文还有民间各种从零开始用自然语言完成编程任务的用户案例，让我这个编程「菜鸡」也变得跃跃欲试。今天下午终于有机会实战，记录下体验的过程，也为了让大家更直观地感受到 GPT-4 的强大。

背景

下午，某运营同事问我有没有快速获取到 Figma 官网博客每个月份的插件数量。这个时候首先想到的当然是 ChatGPT，便有了下面的尝试。

实验环境：

设备：iMac 3.8 GHz 8-Core Intel Core i7

浏览器：谷歌 V111.0.5563.110 (Official Build) (x86_64)

编译器：PyCharm 2022.3.3 (Community Edition)

系统：macOS 13.2.1

在 GPT-3.5 和 New BING 的失败尝试

所以我首先用 GPT-3.5 模型问了这个问题：

问：想看下这个网页中不同月份的文章数量，你可以帮我统计一下吗？

看到这个答案的时候，我心里想的是「这不是无脑画正字吗，要你有何用」…

接着又转向了 微软的 New BING，NEW BING 的聊天机器人也给出了一个看似正确，但实际禁不起推敲的答案（忘记截图了）。

转向 GPT-4

接着转向 GPT-4，同样的提示词给我生成了一段代码和对应的配置文件，如下图所示：

这个时候，我的电脑上甚至是没有 Python 编译器的，所以继续问ChatGPT 要安装链接，随后按照上面的步骤在编译器中运行程序、终端中运行命令行。

根据回答的第一次尝试

随后编辑器输出了一些错误，我按照报错信息依次完成了如下提问，并逐步在指引下完成了「Python 解释器」、「库」等一系列准备工作。

安装 Python 解释器：

安装库文件：

通过就继续下一步，随后再次运行程序。

程序调试

当我的程序运行通过后，却无法输出预期效果时，GPT-4 重新给出了一段一段用来定位和诊断具体问题，如下图所示：

当输出的结果是「已成功获取网页内容。无法找到月份归档。可能是页面结构发生了变化」时，GPT-4 又告诉我应该如何查看网站的 HTML 结构，如下图所示，可以说是手把手教学了。

随后我反馈了各个字段的类名让 GPT-4 帮我重新生成程序。我们发现还是有报错，不慌、继续向它投喂报错警告，又会给出新的解决方案。

继续逐步调试程序：解释页面结构类名解析问题

这个时候，我再次在 Python 编辑器中运行便得到了预期的输出结果。抽样验证了下结果没有任何问题。

新需求来了：绘制折线图

这个时候运营又让我帮忙在这个基础上生成一个折线图，我随后继续输入了这样一个提示词：针对上面生成的结果，我现在想要生成一个折线图，x轴是年月，y 轴是文章篇数，请给我生成一个图片或者是 Python 代码。

因为之前的任务中环境和编译器都安装完成，所以格外顺利，我按照自己的要求先后调整了一下折线图的展示规则，最终得到了一个预期的结果。

就这样，完成上述的整个案例任务，我这样的编程小白只用了不到 半个小时。比起手算、手动绘制折线图找规律要提效了不止一点点。这大概就是 GPT-4 的魅力和强大吧。

后记：一些个体感受

最近关于 AGI （通用人工智能）的讨论越来越多，但太多文章都过于宏观、本文旨在通过自己的实际使用案例让大家感受到通用人工智能对于工作方式的效率提升与革新。后续也会多写一些这样的文章，所以搞了这样的 AGI 探索专栏，旨在分享自己的 AGI 实际探索体验。希望对大家有启发。

1.走近一个新鲜事物的最好方式是使用它、让它为你所用。

2.对于各行各业，创造的门槛正在降低，只要你愿意学习。这是一个全新的时代。

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