一日一技：真正的自然语言编程

摄影：产品经理

牛肝菌炒饭

在之前的文章《一次性数据抓取的万能方法，半自动抓取任意异步加载网站》中，我讲到一个万能的爬虫开发方法。从浏览器保存HAR文件，然后写Python代码解析HAR文件来抓取数据。

但可能有同学连Python代码都不想写，他觉得还要学习haralyzer
太累了，有没有什么办法，只需要说自然语言，就能解析HAR文件？

最近我在测试open-interpreter
，发现借助它，基本上已经可以实现自然语言编程的效果了。今天我们用小红书为例来介绍这个方法。

如下图所示，我现在要抓取小红书首页游戏频道的帖子。通过不停往下滑动页面，我已经抓到了不少数据包。

现在，把所有数据包保存为xiaohongshu.har
文件（方法看我上一篇文章）。

接下来，我们来安装open-interpreter
，使用pip进行安装就可以了：pip install open-interpreter
。它依赖的第三方库比较多，因此可能需要安装一会儿。

我使用的是deepseek
的模型，因为非常便宜，1元钱充值50万Token，常规任务足够了。理论上，所有Claude和兼容openai库的模型都可以。大家也可以使用Groq的免费API，或者硅基流动的API，或者通义千问，或者ChatGPT或者Azure OpenAI都没问题。也支持Ollama，但我测试下来Ollama运行的Llama3.1或者Qwen2 的8b模型效果都还不太好。

如果你是用的Open AI的API，那么你什么都不需要做，直接命令行运行interpreter
即可，第一次运行他会让你提供API KEY。如果是其他的大模型。在deepseek获得API Key以后，我们创建一个文件：~/Library/Application Support/open-interpreter/profiles/default.yaml
，在里面填写如下内容：

llm:  
  model: "deepseek-chat"  
  temperature: 0  
  api_key: <你的API KEY>  # Your API key, if the API requires it  
  api_base: https://api.deepseek.com  # The URL where an OpenAI-compatible server is running to handle LLM API requests  
  # api_version: ...  # The version of the API (this is primarily for Azure)  
  max_output: 4096  # The maximum characters of code output visible to the LLM  
    
# Computer Settings  
computer:  
  import_computer_api: True # Gives OI a helpful Computer API designed for code interpreting language models  
  
  
multi_line: True # If True, you can input multiple lines starting and ending with ```  
  
version: 0.2.5  # Profile version (do not modify)

如下图所示。

然后命令行执行interpreter
启动。如下图所示：

在这里，直接输入你的需求就可以了。我这里写的内容如下：

读取/Users/kingname/Downloads/xiaohongshu.har 这个文件，然后找到url中包含/api/sns/web/v1/homefeed的请求，接下来，使用json.loads加载返回的内容。注意返回的内容可能直接是JSON字符串，也可能是base64字符串，你需要判断。如果发现是base64，需要先解码。然后再使用json.loads加载。读取.data.items列表，对这个列表进行迭代，如果每一项的model_type字段不为note，跳过。如果是note，那么就读取note_card.display_title字段，把结果打印出来。

open-interpreter会自动生成执行计划和Python代码，如下图所示：

根据它的提示，按下y
执行，然后他会自动执行下一步骤，再按y
，直到结果出来，如下图所示：

如果执行时报错，它会自动分析原因，然后修改代码，如下图所示：

它修改完成以后，运行结果如下：

如果你在一开始的需求里面让他把结果生成到一个txt文件里面，那么你这个时候就可以去对应的txt文件里面拿到结果了。

整个过程中，你唯一需要做的只有两件事情：

输入需求
不停按y

如果你连y都不想按，那么可以在启动时加个命令，自动执行代码interpreter --auto_run
。

open-interpreter
还支持在Python里面调用，方法如下：

import interpreter  
  
interpreter.chat('读取/Users/kingname/Downloads/xiaohongshu.har 这个文件，然后找到url中包含/api/sns/web/v1/homefeed的请求，接下来，使用json.loads加载返回的内容。注意返回的内容可能直接是JSON字符串，也可能是base64字符串，你需要判断。如果发现是base64，需要先解码。然后再使用json.loads加载。读取.data.items列表，对这个列表进行迭代，如果每一项的model_type字段不为note，跳过。如果是note，那么就读取note_card.display_title字段，把结果写入到note_title.txt文件中')  
  
with open('note_title.txt') as f:  
    for line in f:  
        print('接下来就可以用结果做其他Python操作了')

借助open-interpreter
，我们可以实现全自动爬虫，它可以自动使用requests请求URL，也可以自动操作浏览器，自动滚动页面。而且这种方式操作的是真正的浏览器，不会被反爬虫机制检测到。只要控制滚动频率，可以说是万无一失。对于任意网站，无论是后端渲染还是异步加载，全都可以正常抓取。只要你能清楚描述你的需求，就能正常实现你的需求。

再举个例子，我想爬我的博客文章，需求描述如下：

访问https://kingname.info/，使用lxml执行xpath： //a[@class="post-title-link"]/@href获取每篇文章的url。然后逐一进入每一篇文章的详情页，使用//h1[@class="post-title"]/text()获取标题，使用//time[@itemprop="dateCreated datePublished"]/text获取发布时间，使用//div[@itemprop="articleBody"]/p//text()获取正文。然后把这些数据保存到article.txt文件中。每篇文章之间 使用==========分割

运行效果如下图所示：

END

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