LangChain

将 LangChain 框架与 Oxylabs Web Scraper API 一起使用，以提取网页数据并将其输入到 LLM 工作流——在一个管道中收集、处理、分析。

该 LangChain 与 Oxylabs Web Scraper API 使您能够在同一工作流中通过 LLM（大语言模型）收集和处理网页数据。

概览

LangChain 是一个用于构建将 LLM 与工具、API 和网页数据结合使用的应用程序的框架。它同时支持 Python 和 JavaScript。可与以下一起使用 Oxylabs Web Scraper API 以：

• 在不处理 CAPTCHA、IP 封锁或 JS 渲染的情况下抓取结构化数据

• 在同一管道中使用 LLM 处理结果

• 构建从提取到 AI 驱动输出的端到端工作流

快速开始

创建您的 API 用户凭证: 注册试用或在 产品 中购买该产品 Oxylabs 仪表板 注册试用或购买产品以创建您的 API 用户凭证（USERNAME 和 PASSWORD).

如果您需要为帐户创建多个 API 用户，请联系 客户支持 或使用我们的 24/7 在线聊天支持发送消息。

在本指南中我们将使用 Python 编程语言。使用 pip 安装所需库：

pip install -qU langchain-oxylabs langchain-openai langgraph requests python-dotenv

环境设置

在您的项目目录中创建一个 .env 在项目目录中创建一个文件，包含您的 Oxylabs API 用户和 OpenAI 凭据：

OXYLABS_USERNAME=your-username
OXYLABS_PASSWORD=your-password
OPENAI_API_KEY=your-openai-key

在您的 Python 脚本中加载这些环境变量：

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

集成方法

将 Oxylabs Web Scraper API 与 LangChain 集成主要有两种方式：

使用 langchain-oxylabs 包

对于 Google 搜索查询，请使用专用的 langchain-oxylabs 包，它提供了一个开箱即用的集成：

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_oxylabs import OxylabsSearchAPIWrapper, OxylabsSearchRun

load_dotenv()

# 初始化您偏好的 LLM 模型
llm = init_chat_model(
    "gpt-4o-mini",
    model_provider="openai",
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)

# 初始化 Google 搜索工具
search = OxylabsSearchRun(
    wrapper=OxylabsSearchAPIWrapper(
        oxylabs_username=os.getenv("OXYLABS_USERNAME"),
        oxylabs_password=os.getenv("OXYLABS_PASSWORD")
    )
)

# 创建使用 Google 搜索工具的 agent
agent = create_react_agent(llm, [search])

# 示例用法
user_input = "When and why did the Maya civilization collapse?"
response = agent.invoke({"messages": user_input})
print(response["messages"][-1].content)

使用 Web Scraper API

要访问除 Google 搜索以外的其他网站，您可以直接向 Web Scraper API 发送请求：

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

load_dotenv()

def scrape_website(url):
    """使用 Oxylabs Web Scraper API 抓取网站"""
    payload = {
        "source": "universal",
        "url": url,
        "parse": True
    }
    response = requests.post(
        "https://realtime.oxylabs.io/v1/queries",
        auth=(os.getenv("OXYLABS_USERNAME"), os.getenv("OXYLABS_PASSWORD")),
        json=payload
    )
    
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        content = data["results"][0]["content"]
        return str(content)
    else:
        print(f"Failed to scrape website: {response.text}")
        return None

def process_content(content):
    """使用 LangChain 处理抓取到的内容"""
    if not content:
        print("No content to process.")
        return None
        
    prompt = PromptTemplate.from_template(
        "Analyze the following website content and summarize key points: {content}"
    )
    chain = prompt | OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    result = chain.invoke({"content": content})
    return result

def main(url):
    print("Scraping website...")
    scraped_content = scrape_website(url)
    if scraped_content:
        print("Processing scraped content with LangChain...")
        analysis = process_content(scraped_content)
        print("\nProcessed Analysis:\n", analysis)
    else:
        print("No content scraped.")

if __name__ == "__main__":
    url = "https://sandbox.oxylabs.io/products/1"
    main(url)

针对特定目标的爬虫

Oxylabs 提供 专用爬虫 用于各种流行网站。以下是一些可用来源的示例：

网站	Source parameter	必需参数
Google	google_search	query
Amazon	amazon_search	query, domain （可选）
Walmart	walmart_search	query
目标	target_search	query
Kroger	kroger_search	query, store_id
Staples	staples_search	query

要使用特定的爬虫，请修改 scrape_website 函数中的负载：

# 亚马逊搜索示例
payload = {
    "source": "amazon_search",
    "query": "smartphone",
    "domain": "com",
    "parse": True
}

高级配置

处理动态内容

Web Scraper API 可以通过添加 JavaScript 渲染 来处理 render 参数来抑制警告/错误：

payload = {
    "source": "universal",
    "url": url,
    "parse": True,
    "render": "html"
}

设置用户代理类型

您可以指定不同的 user agents 以模拟不同的设备：

payload = {
    "source": "universal",
    "url": url,
    "parse": True,
    "render": "html",
    "user_agent_type": "mobile"
}

使用目标特定参数

许多 针对特定目标的爬虫 支持附加参数：

# Kroger 带位置参数的示例
payload = {
    "source": "kroger_search",
    "query": "organic milk",
    "store_id": "01100002",
    "fulfillment_type": "pickup"
}

错误处理

为生产应用实现适当的错误处理：

try:
    response = requests.post(
        "https://realtime.oxylabs.io/v1/queries",
        auth=(os.getenv("OXYLABS_USERNAME"), os.getenv("OXYLABS_PASSWORD")),
        json=payload,
        timeout=60
    )
    response.raise_for_status()
    # 处理响应
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
    print(f"HTTP error occurred: {http_err}")
except requests.exceptions.ConnectionError as conn_err:
    print(f"Connection error occurred: {conn_err}")
except requests.exceptions.Timeout as timeout_err:
    print(f"Timeout error occurred: {timeout_err}")
except requests.exceptions.RequestException as req_err:
    print(f"An error occurred: {req_err}")