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分享用ChatGPT產生Python網路爬蟲程式到底行不行

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繼之前那篇分享文：

[分享用ChatGPT產生網路爬蟲VBA程式超簡]

想來和大家分享用ChatGPT產生Python網路爬蟲程式到底行不行的問題，

首先，一般認知理論上ChatGPT產生程式應該沒有問題，但到底能不能用，

或是該怎麼用，這更是重要，本文沒有預設立場，結果其實不如預期，

雖說產生的程式碼看起來實在很"華麗"，

但很多陷阱若是大不出問題，自然程式依舊無法正確執行，

我這邊分享幾個我看到的問題，與修正方式。

先提供用ChatGPT生成Python程式下載資料

請幫撰寫Python程式，下載網址：https://www.lotto-8.com/listltobigbbk.asp?indexpage=1&orderby=new，並存成CSV檔案

ChatGPT生成的程式碼：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

# 下載網頁內容

url = 'https://www.lotto-8.com/listltobigbbk.asp?indexpage=1&orderby=new'

response = requests.get(url)

response.encoding = 'big5' # 指定編碼以避免亂碼

# 確認請求成功

if response.status_code == 200:

# 解析 HTML

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取資料

# 根據頁面結構進行解析，這裡假設表格在 <table> 標籤內

table = soup.find('table') # 假設第一個 <table> 標籤就是我們需要的表格

rows = table.find_all('tr') # 找到所有的行

# 準備資料存儲

data = []

# 解析行

for row in rows:

cols = row.find_all('td')

cols = [ele.text.strip() for ele in cols]

data.append(cols)

# 將資料轉換成 DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

# 將 DataFrame 存成 CSV 檔案

df.to_csv('lotto_data.csv', index=False, header=False, encoding='utf-8-sig')

print("資料已成功存儲到 lotto_data.csv")

else:

print(f"無法下載網頁內容，狀態碼: {response.status_code}")

修正程式碼：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 設置目標URL

url = 'https://www.lotto-8.com/listltobigbbk.asp?indexpage=1&orderby=new'

# 發送HTTP GET請求

response = requests.get(url)

# 確保請求成功

if response.status_code == 200:

# 解析HTML內容

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 找到包含彩票數據的表格

table = soup.find('table', "auto-style4") # 修改這裡以匹配實際表格的class屬性

S=""

for tr in table.find_all('tr'):

cells = tr.find_all('td')

print(cells[0].text+","+cells[1].text+","+cells[2].text)

S=S+cells[0].text+","+cells[1].text+","+cells[2].text+"\n"

f=open("E:\\大樂透.csv","w",encoding="utf-8")

f.write(S)

f.close()

else:

print(f'Failed to retrieve data: {response.status_code}')

結論：

ChatGPT目前生成的程式是很好的範本，但通常有一些程式錯誤需要修正，

例如本範例的

1.找出類別名稱：soup.find('table', "auto-style4")。

2.改用檔案物件取代相較複雜pandas模組。

因此，看懂HTML語法的標籤與類別，

找出擷取資料的規則是很重要的，目前這點AI無法取代。

其次，使用那種模組比較恰當，這點也是AI的罩門，

所以目前雖然程式可以多很多參考，

但程式的基本功還是很重要的。

AI生成程式真的大大縮短了程式設計的學習時間，

不用像以前需要填鴨式記憶一大堆程式碼，

但也不是不需要學習，而是學習程式設計的重點不同，

至少會看懂程式，並知道修改那些地方，

最好還是有除錯能力，若找不到錯誤，

還是可以把程式貼到ChatGPT請他幫忙除錯，

還真的很快找出來錯誤，至於不懂程式，

也可以請AI逐行解釋程式，解釋得實在是太詳細了。

總結AI能幫程式的至少有四，

一、生成程式

二、除錯程式

三、解釋程式

四、轉譯程式，可以把VBA轉為Python，

光這幾項，對程式小白來說，幾乎是直升機是能力提升，

但學習程式的重點需要調整，

不用死背程式，但須要看懂，

不用會寫程式，但要會跟AI溝通。

完整的教學影片：

https://terry55wu.blogspot.com/2024/06/chatgptpython.html

吳老師 113/6/5

吳老師excel函數Vba與Python大數據教學：

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教學論壇：

台師大試算表進階應用與程式設計2021

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懶人包：
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

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2024年6月4日星期二

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