摘要：在现代软件开发中，AI辅助编程已经成为提升开发效率的重要工具。本文将分享一个真实案例：如何利用AI快速完成网页数据抓取任务——百度网盘多级目录树的抓取实践。本文会揭秘python+ai网抓的全流程代码
前言
在现代软件开发中，AI辅助编程已经成为提升开发效率的重要工具。本文将分享一个真实案例：如何利用AI快速完成网页数据抓取任务——百度网盘多级目录树的抓取实践。本文会揭秘python+ai网抓的全流程代码
视频演示
传统开发 vs AI辅助开发
传统开发流程的痛点
在没有AI辅助的情况下，完成一个网页数据抓取项目通常需要：
1. 分析页面结构：手动查看HTML源码，定位目标元素
2. 编写选择器：反复测试CSS Selector或XPath表达式
3. 处理异步加载：分析网络请求，找出数据接口
4. 调试代码：不断修改代码，处理各种边界情况
5. 重构优化：整理代码结构，提高可维护性
这个过程往往需要数小时甚至数天时间，尤其是面对复杂的单页应用（SPA）时。
本次实现 基本全部用AI实现 手写参与修改代码不到5行
AI编程带来的革命性改变
使用AI辅助编程，整个流程可以简化为：
1. 投喂页面数据：将HTML源码直接给AI
2. 描述需求：用自然语言说明要提取什么数据
3. 获得代码：AI自动生成提取逻辑（JavaScript）
4. 转换实现：AI将JS代码转为Python Playwright实现
效率提升：从数小时到几十分钟！
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百度网盘多级目录树抓取
项目需求
抓取百度网盘分享链接中的完整目录结构，包括：
• 多级文件夹嵌套
• 文件名、大小、修改时间
• 导出为JSON格式
• 以树状结构打印
核心实现思路
1. 文件列表提取
使用Playwright定位页面元素，提取文件信息：
AI编程技巧：
• 这里的选择器 "dd.g-clearfix.AuPKyz" 是通过AI分析百度网盘页面HTML得到的
• 只需要告诉AI："百度网盘文件列表是如何渲染的"，AI会自动找出最优选择器
2. 递归遍历目录
核心算法：递归构建目录树
设计亮点：
• 通过修改URL的 path 参数实现目录切换
• 递归深度优先遍历所有子目录
• 记录完整路径，便于后续数据处理
3. 数据结构转换
将平铺的列表转换为嵌套字典：
4. 可视化输出
树状结构打印：
AI编程的最佳实践
1. 精准的需求描述
❌ 不好的提问：
帮我写一个爬虫✅ 好的提问：
使用Python Playwright抓取百度网盘分享链接的文件列表，需要：1. 递归遍历所有子文件夹2. 提取文件名、大小、修改时间3. 输出为JSON格式4. 处理中文文件名的URL编码2. 分步骤实现
将复杂任务拆解：
1. 第一步：只提取单层目录
2. 第二步：添加递归逻辑
3. 第三步：优化数据结构
4. 第四步：添加可视化功能
每一步都让AI生成代码，逐步验证。
3. 提供上下文
给AI提供足够的信息：
我已经有了提取单层目录的代码（附上代码），现在需要递归遍历子文件夹。百度网盘通过修改URL的hash参数来切换目录，格式为：#list/path=/文件夹名/&parentPath=/请帮我实现递归遍历逻辑。4. 迭代优化
第一版代码可能不完美，继续向AI提问：
这段代码有以下问题：1. 中文路径没有正确编码2. 空文件夹判断逻辑有误3. 递归深度可能过大导致栈溢出请帮我优化关键技术点总结
1. Playwright选择器策略
2. URL参数处理
3. 递归算法设计
4. 数据结构优化
常见问题与解决方案
问题1：选择器失效
原因：页面结构动态变化，元素延迟加载
解决：
问题2：中文路径乱码
原因：URL编码问题
解决：
from urllib.parse import quoteencoded_path = quote(path, safe='/')扩展应用场景
这套AI辅助开发的方法论可以应用于：
1. 电商数据采集：商品信息、价格监控
2. 社交媒体分析：微博、知乎内容抓取
3. 新闻聚合：多源新闻自动采集
4. 招聘信息整合：各大招聘网站数据汇总
5. 学术资源收集：论文、专利数据抓取
总结
AI辅助编程不是替代程序员，而是：
1. 提升效率：将重复性工作自动化
2. 降低门槛：让非专业人员也能完成数据抓取
3. 优化思路：AI提供的解决方案可能比人工更优
4. 快速迭代：从想法到实现只需几分钟
核心流程：
需求描述 → 投喂HTML → 获得JS代码 → 转为Playwright → 测试优化 → 完成掌握这套方法，你也能在几十分钟内完成原本需要数小时的数据抓取项目！
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来源：郑广学网络服务工作室
