川川菜鸟
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爬虫项目（10）：白嫖抓第三方网站接口，基于Flask搭建搭建一个AI内容识别平台

在数据驱动的时代，人工智能生成的内容变得越来越普遍。对于内容创作者和分析师来说，区分AI生成的内容与人类生成的内容变得尤为重要。在这篇文章中，我们将介绍一个项目，该项目使用 Flask 和 Requests 库来模拟对 writer.com 的 AI 内容检测功能的访问。

效果演示

地址：https://nice.chuanchuan.cloud/

界面如下，一秒钟即可查出AI生成比例
爬虫项目（10）：白嫖抓第三方网站接口，基于Flask搭建搭建一个AI内容识别平台_第1张图片

1. 项目背景

writer.com 提供了一个 AI 内容检测器，用户可以在其中输入文本，然后网站会返回一个百分比，表示输入的文本中有多少是由 AI 生成的。这个检测器在后台使用了复杂的机器学习模型来分析文本内容。

2. Selenium实现

最初，我们使用了 Selenium 来模拟浏览器的行为。通过这种方法，我们可以模拟用户在网页上输入文本、点击按钮等操作。但这种方法相对较慢，因为它需要启动浏览器、加载页面和执行 JavaScript。

代码见下方。

3. 优化：使用 Requests 和 BeautifulSoup

3.1 为什么选择 Requests 和 BeautifulSoup？

尽管 Selenium 是一个强大的工具，能够模拟真实的浏览器操作，但它也有其缺点。首先&

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