快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个Python脚本，使用AI辅助生成一个简单的爬虫程序，能够抓取指定网页的标题和链接。要求使用requests和BeautifulSoup库，并添加异常处理逻辑。代码应包含注释，解释每个步骤的功能。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
学习Python编程时，最让人头疼的就是遇到问题却不知道如何下手。最近我发现了一个超实用的方法——用AI辅助写代码，不仅效率翻倍，还能边学边练。就拿写爬虫这个经典案例来说，以前可能要折腾半天，现在几分钟就能搞定。
明确需求
首先想清楚要做什么：抓取网页标题和链接。这属于基础爬虫功能，但实际写起来会遇到各种细节问题，比如网络请求异常、页面解析失败等。传统学习方式需要反复查文档，现在用AI可以直接生成完整解决方案。工具选择
用Python写爬虫最常用的就是requests发请求，BeautifulSoup解析HTML。这两个库对新手很友好，但第一次配置环境就可能卡住。好在像InsCode(快马)平台这样的工具已经内置了这些库，打开就能用。AI生成代码
在平台输入需求描述，比如"用Python写个爬虫，抓取网页标题和所有链接，要处理请求异常和解析错误"。AI会生成包含以下关键部分的代码：- 用try-except包裹requests.get()防止网络错误
- BeautifulSoup的find()和find_all()提取标题与a标签
循环打印结果并过滤无效链接 每段代码还附带注释，比教程更直观。
调试优化
生成代码后，平台能直接运行测试。我发现两个常见问题：- 部分网站反爬虫会返回403错误，需要加headers模拟浏览器
相对路径链接需要拼接base_url 这些问题都可以继续用AI对话修正，比如问"如何让爬虫绕过网站反爬？"
异常处理强化
真正的爬虫必须健壮。通过AI补充了这些保护措施：- 设置超时参数避免长时间卡住
- 检查HTTP状态码
- 用urljoin处理相对路径
- 跳过mailto/javascript等非HTTP链接
- 扩展思考
在这个基础上，还能让AI帮忙升级功能： - 添加随机User-Agent轮换
- 实现递归爬取多级页面
- 保存结果到CSV或数据库 每次修改都能即时看到效果，比本地开发更高效。
整个过程最让我惊喜的是，不需要自己搭建环境或处理依赖问题。比如用BeautifulSoup时，传统方式得先pip安装，经常遇到版本冲突。而在InsCode(快马)平台里点几下就能运行，还能一键部署成可访问的Web服务，把爬虫结果展示给其他人看。
对于初学者来说，这种即时反馈的学习方式特别友好。遇到不懂的语法，直接选中代码问AI就能得到解释，比翻书查资料快多了。我现在写Python都会先让AI生成基础框架，再自己调整优化，相当于有个24小时在线的编程助手。
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创建一个Python脚本，使用AI辅助生成一个简单的爬虫程序，能够抓取指定网页的标题和链接。要求使用requests和BeautifulSoup库，并添加异常处理逻辑。代码应包含注释，解释每个步骤的功能。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
