本发明涉及网络信息抓取，具体为一种网页内容智能提取与优化的方法及系统。
背景技术：
1、在当今的数字化时代，互联网信息量呈指数级增长，对网页内容的有效提取与分析成为了众多业务场景中的关键环节，如大数据分析、竞争情报收集、内容聚合服务等。
2、随着人工智能技术的飞速发展，特别是自然语言处理(nlp)和机器学习领域的突破，为解决上述难题提供了新的可能。然而，目前市场上缺乏一种高效融合人工智能与传统技术(如正则表达式)的解决方案，以智能地自动化网页内容的提取流程，尤其是针对复杂多变的网页结构。
3、目前，对于网页内容的智能提取，存在以下技术问题：
4、(1)网页内容提取的方法依赖于正则表达式的生成，而正则表达式的生成和优化过程中，传统方法需要大量人工参与编写，这不仅增加人力成本，还可能导致效率低下；正则表达式库的更新和扩展往往依赖于人工收集和验证，效率低下且易出错；
5、(2)网站结构经常发生变化，如页面布局调整、元素id更改等，这些变化可能导致原有的正则表达式失效，从而无法正确提取所需数据。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种网页内容智能提取与优化的方法及系统，以解决上述背景技术中提到的现有的提取方法增加人力成本、效率低下、因网络结构变化导致原正则表达式失效等问题。
2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
3、根据本发明的一个方面，提供一种网页内容智能提取与优化的方法，所述方法包括：
4、创建用于存储匹配网页内容的表达式数组；使用数据库和文件系统持久化存储所述表达式，并设计接口以支持增删改查操作；
5、爬取网页内容，设置目标网站的url和爬取规则，启动爬取程序以获取网页内容并进行预处理得到预处理数据；
6、判断所述网页内容对应的所述表达式数组是否为空，若为空，则调用智能算法生成表达式，若不为空，则遍历所述表达式数组以对所述预处理数据进行匹配；
7、若匹配成功则提取相关内容并将对应的表达式存入所述表达式数组；若匹配失败则调用智能算法生成新的表达式；
8、部署异常捕获机制和日志记录机制，并进行参数化配置重试决策。
9、基于前述方案，所述预处理，包括去除所述网页源数据的html标签以得到预处理数据。
10、基于前述方案，所述调用智能算法生成新的表达式，包括调用智能算法，传入所述预处理数据和目标内容指示，并返回匹配的表达式。
11、基于前述方案，编写解析器以提取所述智能算法生成的表达式并进行验证，若验证成功则加入对应的所述表达式数组中。
12、基于前述方案，所述异常捕获机制和日志记录机制，包括捕获到异常时即记录异常数据，所述日志记录机制自动记录日志数据；所述日志数据包括关键操作的详细信息和所述异常数据；所述异常数据包括但不限于错误类型、时间戳、堆栈跟踪、操作员标识、任务标识和处理持续时间。
13、基于前述方案，开发一个智能分析引擎自动解析所述日志数据，并预测异常以提示预警。
14、基于前述方案，所述参数化配置重试决策，包括配置最大重试次数和重试间隔；所述重试决策，包括根据异常类型和历史重试成功率决定是否进行重试以及重试的时机。
15、基于前述方案，还包括提供配置界面以定制监控策略，包括设置错误阈值、日志记录选择项和预警条件。
16、基于前述方案，还包括提供可视化监控界面，展示关键指标，所述关键指标包括但不限于系统运行状态、成功率、错误分布。
17、根据本发明的另一方面，提供一种网页内容智能提取与优化的系统，该系统包括表达式管理模块，网页内容爬取模块，网页内容匹配模块，表达式生成模块，异常捕获与重试模块，监测与统计模块；
18、所述表达式管理模块，管理和维护表达式数组；
19、所述网页内容爬取模块，获取网页源数据并进行预处理得到预处理数据；
20、所述网页内容匹配模块，遍历所述表达式数组以对所述预处理数据进行匹配；
21、所述表达式生成模块，调用智能算法生成新的表达式；
22、所述异常捕获与重试模块，捕获异常并记录异常数据，以及参数化配置重试决策；
23、所述监测与统计模块，记录并自动解析日志数据，提供可视化监控界面并展示关键指标。
24、由上述技术方案可知，本发明与现有技术相比至少具备以下优点和积极效果：
25、(1)调用智能算法自动生成和优化正则表达式，降低人工投入，提高工作效率；
26、(2)参数化的智能重试逻辑，允许用户根据需求配置最大重试次数和重试间隔，可以轻松调整这些参数以适应不同的网络状况或服务器响应时间；提高系统的灵活性和可配置性以及系统的稳定性和可靠性；
27、(3)持久化存储所述正则表达式，生成新的正则表达式后即更新数据库和文件系统，本发明能够随着使用频次的增加不断丰富和准确化正则表达式库，并能够灵活应对不同网站结构的变化，减少因网页改版导致的数据提取失效，确保数据提取的稳定性和连续性。
28、本发明应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
1.一种网页内容智能提取与优化的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种网页内容智能提取与优化的方法，其特征在于，所述预处理，包括去除所述网页源数据的html标签以得到预处理数据。
3.根据权利要求1所述一种网页内容智能提取与优化的方法，其特征在于，所述调用智能算法生成新的表达式，传入所述预处理数据和目标内容指示，返回对应的表达式。
4.根据权利要求3所述一种网页内容智能提取与优化的方法，其特征在于，编写解析器以提取所述智能算法生成的表达式并进行验证，若验证成功则加入对应的所述表达式数组中。
5.根据权利要求1所述一种网页内容智能提取与优化的方法，其特征在于，所述异常捕获机制和日志记录机制，包括捕获到异常时即记录异常数据，所述日志记录机制自动记录日志数据；所述日志数据包括关键操作的详细信息和所述异常数据；所述异常数据包括但不限于错误类型、时间戳、堆栈跟踪、操作员标识、任务标识和处理持续时间。
6.根据权利要求5所述一种网页内容智能提取与优化的方法，其特征在于，开发一个智能分析引擎自动解析所述日志数据，并预测异常以提示预警。
7.根据权利要求1所述一种网页内容智能提取与优化的方法，其特征在于，所述参数化配置重试决策，包括配置最大重试次数和重试间隔；所述重试决策，包括根据异常类型和历史重试成功率决定是否进行重试以及重试的时机。
8.根据权利要求1所述一种网页内容智能提取与优化的方法，还包括提供配置界面以定制监控策略，包括设置错误阈值、日志记录选择项和预警条件。
9.根据权利要求1所述一种网页内容智能提取与优化的方法，还包括提供可视化监控界面以展示关键性能指标，所述关键性能指标包括但不限于系统运行状态、成功率、错误分布。
10.一种网页内容智能提取与优化的系统，其特征在于，包括表达式管理模块，网页内容爬取模块，网页内容匹配模块，表达式生成模块，异常捕获与重试模块，监测与统计模块；
