企业级网页爬虫核心在于稳定性、合规性与长期可维护性，需模拟真实用户行为、应对反爬、结构化存储并遵循工程规范。
企业应用中爬取网页数据，核心不是“能不能抓”，而是“稳不稳、合不合规、能不能长期跑”。重点在于模拟真实用户行为、应对反爬策略、结构化存储结果，并融入企业级工程规范。
用 Requests + BeautifulSoup 做基础稳定抓取
Requests 负责发请求，带完整 headers 和 session 复用；BeautifulSoup 解析 HTML，不依赖 JavaScript 渲染。适合静态页面或接口返回 HTML 的场景。
- 固定 User-Agent，优先用主流浏览器真实 UA（如 Chrome 最新版本）
- 加随机延时（0.5–2 秒），避免高频触发 IP 限流
- 用 Session 管理 cookies，自动处理登录态和跳转
- 解析前先检查响应状态码和 content-type，非 200 或非 text/html 直接跳过
对接 Selenium 或 Playwright 处理动态渲染
当页面内容由 JS 异步加载（如 Vue/React 单页应用）、需点击/滚动/登录后才出现目标数据时，必须走浏览器自动化方案。
- Playwright 更轻量、启动快、原生支持多浏览器，推荐新项目首选
- 禁用图片加载、关闭 GPU、设置无头模式，提升执行效率
- 用显式等待（wait_for_selector）替代 time.sleep，更可靠
- 截图和日志记录关键步骤，便于线上异常排查
绕过常见反爬：User-Agent、IP、指纹、验证码
企业级爬虫不是硬刚，而是“像人一样合理访问”。
- User-Agent 和 Referer 按照访问路径动态切换，模拟真实浏览链路
- 用代理池轮换 IP（HTTP/SOCKS5），搭配地域标签控制请求分布
- 对有 Webkit/Canvas 指纹检测的站点，用 Playwright 启动参数隐藏特征（如 --disable-blink-features=AutomationControlled）
- 验证码统一接入打码平台（如超级鹰、云打码），失败时降级为人工干预通道
数据清洗入库与任务调度集成
爬下来的数据要能进数仓、被 BI 调用、支持定时重跑，才算真正落地。
- 用 Pydantic 定义数据 Schema，强制字段类型和非空校验
- 清洗逻辑单独封装（如价格去符号、日期标准化、空值填充），和爬取逻辑解耦
- 写入 MySQL/PostgreSQL 用 SQLAlchemy ORM，写入 ES 或 Hive 可走标准 connector
- 任务调度用 Airflow 或 Celery，按源站 SLA 设置重试策略（如 3 次失败告警，不阻塞其他任务）
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是日志分级、监控埋点和法律边界——每次新增目标站点前，先查 robots.txt、服务条款，留好授权凭证和访问审计记录。
