爬虫，可以解释为爬取网页中的数据，收集和提取互联网上的数据。首先我们需要做什么呢？第一步：发出http请求，获取html字符串；第二步：对字符串做查找正则，伪代码；第三步：聚焦，聚焦在所要的数据标签比如table、title、picture等等；最后：将这些数据放进JSON数组。
你也许想问：难不成上面的步骤还能再简化吗？ 当然不是，上面都是必要的操作，那为什么说现在爬虫可以变得更加轻松了呢。其实我们要做的就是将传统编程与提示词工程结合，这么说也许会很模糊，也就是用你固有的编程思维结合AI思维，来将爬虫简单化。那该如何简单化呢？上面列举了爬虫所需的几个步骤，我们也知道，这是每个爬虫操作都需要去执行的。这种固有的操作，我们完全可以将它交给AI，想必说到这里，你也明白了。就是将这几个步骤结合在一起让AIGC来完成，实现传统编程和提示词工程的碰撞，从编程思维来到AI思维，将四步操作变成一步，就是将html提取，编辑好合适的语言发给AIGC，它就会生成你需要的东西。
对豆瓣电影列表的爬虫代码如下（以往的方法）
这代码量挺大吧，我也觉得挺大。而现在给的方法，一句代码都不需要自己动手，只需要CTRL+c和CTRL+v,当然了，不是复制我这里的代码，而是找到你需要的html，再写上你的需求，发给AIGC。
如下（新方法）
<a class="nbg" href="https://movie.douban.com/subject/35490167/" title="破墓">
<img src="https://img1.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2905896429.webp" width="75" alt="破墓" class=""> </a> </td>
<td valign="top">
<div class="pl2">
<a href="https://movie.douban.com/subject/35490167/" class=""> 破墓 / <span style="font-size:13px;">The Unearthed Grave / Exhuma</span> </a>
<p class="pl">2024-02-16(柏林电影节) / 2024-02-22(韩国) / 崔岷植 / 金高银 / 柳海真 / 李到晛 / 全镇基 / 洪瑞俊 / 李大卫 / 小山力也 / 金智安 / 金善映 / 韩国 / 张在现 / 134分钟 / 破墓 / 悬疑 / 惊悚 / 恐怖 / 张宰贤 Jae-hyun Jang / 韩语 / 日语 / 英语</p> <div class="star clearfix"> <span class="allstar35"></span>
<span class="rating_nums">6.7</span>
<span class="pl">(105471人评价)</span> </div> </div> </td> </tr> </tbody></table>
这是一部电影的html片段，获取需要电影名（name），封面链接（picture），简介（info），评分（score），评论人数（commentsNumber）。请使用括号的单词作为属性名，以JSON对象的格式返回
将它发给AIGC，你便会得到所爬的数据
你看，需要的数据已经获取到了，不需要写任何一句代码，这样一来，爬虫是不是轻松了许多。