InternLM2-Chat-1.8B代码能力展示：Python爬虫脚本辅助编写

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【书生·浦语】internlm2-chat-1.8b镜像，以辅助开发者快速编写Python爬虫脚本。该模型能理解自然语言需求，生成包含请求、解析、存储等核心逻辑的代码框架，并针对分页、API请求等场景提供实用建议，显著提升日常开发效率。

福建低调

15人浏览 · 2026-03-03 01:55:09

福建低调 · 2026-03-03 01:55:09 发布

InternLM2-Chat-1.8B代码能力展示：Python爬虫脚本辅助编写

最近在尝试用一些轻量级的AI模型来辅助日常开发工作，特别是那些需要快速出活、但又不想动用重型工具的场景。InternLM2-Chat-1.8B这个模型，别看它参数不大，但在理解开发意图和生成代码片段上，给了我不少惊喜。今天就想和大家聊聊，我是怎么用它来辅助编写Python爬虫脚本的。

爬虫脚本的编写，说简单也简单，说复杂也复杂。简单在于，核心逻辑无非是请求、解析、存储。复杂在于，你得处理各种网站结构、反爬策略、数据清洗，有时候一个细节没处理好，代码就跑不起来。InternLM2-Chat-1.8B在这里扮演的角色，更像是一个经验丰富的“结对编程”伙伴，它能快速理解你的需求，搭出一个可运行的框架，还能提醒你注意一些常见的坑。

1. 核心能力概览：它到底能帮我们做什么？

在深入看例子之前，我们先简单了解一下InternLM2-Chat-1.8B在代码辅助方面的几个特点。它不是万能的，但在特定场景下非常高效。

首先，它的上下文理解能力不错。你不需要用非常严谨的编程术语来描述需求，用自然语言说清楚“我想从哪个网站抓取什么信息”，它就能get到你的点。比如你说“帮我写个爬虫，抓取豆瓣电影Top250的电影名、评分和短评链接”，它明白你要的是结构化数据，而不是整个网页。

其次，代码生成以实用和可运行为导向。它生成的代码通常会包含完整的导入语句、主函数结构，并且倾向于使用requests、BeautifulSoup这些Python生态里最流行、最易上手的库，而不是一些生僻的模块。这对于快速验证想法特别有帮助。

再者，它具备一定的问题预见和策略建议能力。虽然一个1.8B的模型不可能精通所有网站的反爬机制，但它能基于常见的爬虫伦理和最佳实践，给出一些基础建议，比如添加请求头、设置延迟、使用会话等。这能帮新手避开一些最基础的“雷区”。

2. 效果展示与分析：从想法到代码

光说不够直观，我们直接看几个具体的例子，看看它是如何把一段模糊的需求，变成一行行可执行代码的。

2.1 案例一：抓取静态文章列表

假设我们想从一个技术博客首页抓取最新文章的标题和链接。

我的需求描述：“用Python写个爬虫，抓取CSDN博客首页‘最新文章’板块里所有文章的标题和文章详情页链接。”

模型生成的代码框架：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def fetch_csdn_latest_articles():
    """
    抓取CSDN博客首页最新文章列表
    """
    url = "https://blog.csdn.net/"
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        response.encoding = response.apparent_encoding  # 自动识别编码

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

        # 这里需要根据实际网页结构调整选择器
        # 假设最新文章在一个class为‘main_feed’或类似结构的容器里
        articles = []
        # 示例选择器，实际使用时需要F12查看元素确定
        article_elements = soup.select('.main_feed .blog-list-box a')  # 这是一个假设的CSS路径

        for elem in article_elements[:10]:  # 先取前10条看看
            title = elem.get_text(strip=True)
            link = elem.get('href')
            if title and link:
                # 确保链接是完整的URL
                if link.startswith('/'):
                    link = 'https://blog.csdn.net' + link
                articles.append({'标题': title, '链接': link})

        # 保存到DataFrame方便查看
        df = pd.DataFrame(articles)
        print(df)
        # 也可以保存到CSV
        # df.to_csv('csdn_latest_articles.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
        return articles

    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"解析出错: {e}")
        return []

if __name__ == "__main__":
    fetch_csdn_latest_articles()

效果分析：

结构完整：从导入库、定义函数、设置请求头、发送请求、异常处理到主程序入口，一个完整的爬虫骨架都有了。
关键提示：代码中关键的一行是article_elements = soup.select('.main_feed .blog-list-box a')，模型用注释明确提醒“这是一个假设的CSS路径，实际使用时需要F12查看元素确定”。这非常重要，它告诉你模型提供的是思路和模式，而不是万能钥匙。你需要根据目标网站的实际HTML结构去调整这个选择器。
细节处理：代码里包含了链接补全的逻辑（if link.startswith('/'):），这是一个新手容易忽略但实际经常需要的处理。
开箱即用：你复制这段代码，安装好requests, beautifulsoup4, pandas库，然后去目标网站找到正确的CSS选择器替换进去，大概率就能直接跑起来并看到结果。

2.2 案例二：处理分页与数据存储

需求升级一下，我们想抓取一个新闻网站的多页内容，并保存到本地文件。

我的需求描述：“抓取某个新闻网站（例如新浪新闻国内版）前5页的新闻标题、发布时间和来源，并把结果存到JSON文件里。”

模型生成的代码核心逻辑：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import time

def crawl_news_multiple_pages(base_url, pages=5):
    all_news = []
    headers = {'User-Agent': '你的浏览器User-Agent'}

    for page in range(1, pages + 1):
        print(f"正在抓取第 {page} 页...")
        # 假设分页URL模式是 base_url/page_{page}.shtml
        current_url = f"{base_url}/page_{page}.shtml"

        try:
            resp = requests.get(current_url, headers=headers)
            resp.encoding = 'utf-8'
            soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

            # 假设每条新闻在 class='news-item' 的div里
            news_items = soup.find_all('div', class_='news-item')

            for item in news_items:
                title_elem = item.find('h2')
                time_elem = item.find('span', class_='time')
                source_elem = item.find('span', class_='source')

                news = {
                    'title': title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else '无标题',
                    'publish_time': time_elem.get_text(strip=True) if time_elem else '未知时间',
                    'source': source_elem.get_text(strip=True) if source_elem else '未知来源'
                }
                all_news.append(news)

            # 礼貌性延迟，避免请求过快
            time.sleep(1)

        except Exception as e:
            print(f"抓取第{page}页时出错: {e}")
            continue

    # 保存到JSON文件
    with open('news_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(all_news, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(f"抓取完成，共 {len(all_news)} 条新闻，已保存到 news_data.json")
    return all_news

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 你需要替换成真实的网站基础URL
    base_url = "https://news.sina.com.cn/china"
    crawl_news_multiple_pages(base_url, pages=5)

效果分析：

逻辑清晰：模型准确地理解了“分页”概念，并用一个for循环结构实现了多页遍历。base_url和pages作为参数，使得函数更灵活。
数据提取结构化：针对“标题、时间、来源”这三个明确字段，代码里分别使用find方法进行定位，并封装到一个字典里，最终组成列表。这种结构非常清晰，也方便后续转为JSON。
反爬虫基础策略：代码中加入了time.sleep(1)，这是最基础的、也是最重要的尊重网站服务器的策略之一。模型能主动加入这个建议，体现了其训练数据中包含了对网络伦理的考量。
健壮性处理：在提取每个字段时，都使用了if ... else ...的三元表达式，防止因为某个元素找不到而导致整个程序崩溃，提取结果用默认值填充。

2.3 案例三：应对稍复杂的动态内容或API请求

有时候数据不是直接躺在HTML里的，网站可能通过JavaScript动态加载，或者有更清晰的API接口。

我的需求描述：“我看有些网站的数据好像是滚动加载的，HTML里找不到，是不是得找API？比如我想抓取某个点评网站的用户评论。”

模型的回复与建议：模型首先会肯定你的观察：“是的，很多现代网站采用前后端分离架构，数据通过JavaScript调用API接口动态加载，在初始HTML源码中确实看不到。”

然后，它会提供一套排查和解决思路，并附上示例代码框架：

开发者工具检查：打开浏览器开发者工具（F12），切换到 Network（网络） 选项卡，然后进行触发数据加载的操作（如滚动、点击翻页）。观察列表中出现的XHR（或Fetch）请求，寻找包含类似review、list、data等关键词的请求。
分析请求：点击找到的疑似请求，查看其请求URL、请求方法（通常是GET或POST）、以及请求头（特别是可能需要携带的Cookie、Authorization等）。
模拟请求：尝试用Python的requests库直接模拟这个API请求。

import requests
import json

def fetch_reviews_via_api(api_url, page=1):
    headers = {
        'User-Agent': '...',
        # 有时需要添加Referer、Accept等头部
        'Referer': 'https://目标网站.com/',
        'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01'
    }
    # 如果有查询参数
    params = {
        'page': page,
        'pageSize': 20,
        # 其他必要参数
    }
    # 如果是POST请求，可能需要data
    # data = {...}

    try:
        response = requests.get(api_url, headers=headers, params=params, timeout=10)
        data = response.json()  # 假设返回的是JSON

        # 解析JSON数据
        reviews = []
        for item in data.get('list', []):  # 根据实际JSON结构调整
            review = {
                'user': item.get('userName'),
                'rating': item.get('score'),
                'text': item.get('content'),
                'time': item.get('createTime')
            }
            reviews.append(review)
        return reviews
    except Exception as e:
        print(f"API请求失败: {e}")
        return []

# 注意：使用此方法需遵守网站robots.txt及服务条款，且不能绕过认证获取隐私数据。

效果分析：这个案例展示了模型不仅会生成解析静态HTML的代码，还能根据你的问题，提供方法论层面的指导。它引导你去使用更专业的工具（开发者工具），并给出了针对API请求的代码模式。同时，它再次强调了合规性的注意事项。这对于遇到动态内容无从下手的新手来说，是一条非常清晰的探索路径。

3. 使用体验与能力边界

用InternLM2-Chat-1.8B辅助写爬虫脚本，整体感觉是“省心省力”。它最大的优点是把那些模式化的、重复的代码劳动给承包了，让我能更专注于最核心的问题：分析网站结构和设计数据提取逻辑。

它的代码风格偏向于稳健和清晰，变量命名易懂，注释也会放在关键位置。生成的速度很快，几乎是你描述完需求，它就能给出回应。对于常见的、结构规整的网站，它提供的代码框架修改成本很低。

当然，它也有它的能力边界。首先，它无法直接访问互联网，所以它不知道某个具体网站此时此刻的HTML结构是什么样，CSS选择器需要你自己去核实。其次，面对极其复杂或定制化程度很高的反爬机制（如复杂的验证码、行为指纹检测、WebAssembly加密等），它只能给出一些通用建议（如使用更高级的selenium或playwright模拟浏览器，或者寻找第三方解析服务），无法生成直接可破解的代码。最后，它生成的代码有时可能不是性能最优或最优雅的，但对于“快速实现功能”这个首要目标来说，完全够用。