非计算机专业啥都不懂
有固定网址
公司要求搜索客户信息录入求火车头采集器设置或其他类型软件方案，有偿，
四级分页，需添加筛选条件，有页数，可转换为表格，
三级分页，需添加筛选条件，有页数，抓取图片
可讲解后先付一半支付酬劳进行修改完成后支付另外一半
悬赏金额200
需远程操作设置
个人发布悬赏单
其实，我就是好奇一件事，GPT怎么远程，然后怎么实操？
该回答引用ChatGPTpython
import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
# 设置采集规则
url = 'https://www.example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
params = {'keyword': '客户信息'}
xpath_links = '//div[@class="result"]/h3/a/@href'
xpath_name = '//div[@class="name"]/text()'
xpath_company = '//div[@class="company"]/text()'
xpath_position = '//div[@class="position"]/text()'
xpath_contact = '//div[@class="contact"]/text()'
# 发送请求并解析响应
data = []
for i in range(1, 5):
params['page'] = i
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
html = etree.HTML(response.text)
links = html.xpath(xpath_links)
for link in links:
response = requests.get(link, headers=headers)
html = etree.HTML(response.text)
name = html.xpath(xpath_name)[0]
company = html.xpath(xpath_company)[0]
position = html.xpath(xpath_position)[0]
contact = html.xpath(xpath_contact)[0]
data.append([name, company, position, contact])
# 将采集结果转换为表格
df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名', '公司', '职位', '联系方式'])
df.to_excel('采集结果.xlsx', index=False)
基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能，功能更加强大)
首先，您需要安装所需的 Python 库，如 requests、BeautifulSoup、pandas 和 openpyxl。您可以使用以下命令安装这些库：
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
pip install openpyxl
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 设置请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 '
'(KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 设置搜索关键词和筛选条件
keyword = '客户信息'
filter_condition = '已注册'
additional_condition = 'VIP会员'
# 设置分页规则
base_url = 'http://example.com/search?keyword={}&filter={}&add={}&page={}'
# 定义结果列表
result_list = []
# 循环遍历所有页
for page in range(1, 5):
url = base_url.format(keyword, filter_condition, additional_condition, page)
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 在此处编写解析 HTML 页面的代码，以获取所需的客户信息数据
# 将数据添加到结果列表中
# 将结果列表转换为 Pandas DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(result_list, columns=['姓名', '电话', '地址', '会员等级'])
# 将 DataFrame 对象写入 Excel 文件和 CSV 文件
with pd.ExcelWriter('customer_info.xlsx') as writer:
df.to_excel(writer, index=False)
with open('customer_info.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as file:
df.to_csv(file, index=False)
# 打印结果
print(df)
在上面的示例中，我们添加了一个额外的筛选条件，并将结果列表转换为 Pandas DataFrame 对象。我们还将 DataFrame 对象写入了 Excel 文件和 CSV 文件中。此外，我们还打印了 DataFrame 对象，以便在控制台上查看结果。
请注意，您需要根据实际情况修改示例代码中的 URL、HTML 解析代码以及写入 Excel 和 CSV 文件的路径等参数。此外，您还需要了解如何使用 Pandas 库来操作 DataFrame 对象和写入文件，以便更好地实现您的需求。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
根据您的描述，您需要一个火车头采集器的设置方案，以采集客户信息并录入到表格中。对于如何设置火车头采集器，需要了解具体的需求和网站。建议您按照如下步骤进行操作：
确定要采集的网站和数据：您需要确定要采集的网站和所需的数据类型。例如，如果您需要收集客户信息，可以选择搜索引擎、社交媒体、行业网站等。
配置采集规则：在火车头采集器中，您可以使用鼠标和键盘模拟访问网站、输入关键词、翻页、点击等操作，以制定自己的采集规则。您可以根据实际需求添加筛选条件、页数等设置。
设置存储格式：火车头采集器支持将数据导出为Excel、CSV、文本等格式的文件。您可以根据需求设置存储格式。
执行采集任务：在完成以上步骤后，您可以执行采集任务并等待火车头采集器自动抓取所需数据。
以下是一个简单的示例代码，用于演示如何使用Python调用火车头采集器：
import win32com.client
def train_head_crawler():
crawler = win32com.client.Dispatch("TrainCatcher.Catcher")
crawler.SetBaseUrl("http://example.com")
crawler.SetPageRange(1, 10)
crawler.SetPagePause(2)
crawler.SetMatchRegularExpression("your regular expression here")
crawler.StartCatch()
if __name__ == '__main__':
train_head_crawler()
以上代码是基于win32com库的Python代码，用于调用火车头采集器的API。您可以将“SetBaseUrl”设置为要抓取的网站地址，“SetPageRange”设置为要抓取的页面范围，“SetMatchRegularExpression”设置为要匹配的数据的正则表达式。最后，调用“StartCatch”启动采集任务。
请注意，以上代码仅为示例，具体实现可能因网站和需求而异。为确保代码兼容性和数据正确性，请先了解火车头采集器的
火车头采集属于傻瓜级别的，b站有视频教学，跟着做做，不必费这些钱了。