DTLife爬虫系统V1.0：开发笔记 - 记录想法与观察的安静角落

为什么需要一个专属爬虫系统#

DTLife小程序需要持续从公开网页采集生活商品的价格数据和促销信息，直接调第三方API成本太高而且数据维度不够灵活。自建爬虫系统从数据源头保证了采集频次、数据结构和清洗逻辑的完全可控。V1.0阶段设定核心目标三个：稳定采集指定几个目标网站的商品列表和价格，自动去重存入数据库，通过API接口供前端实时查询。

技术选型#

Python作为主语言，Requests做静态HTTP请求，配合BeautifulSoup和lxml解析HTML文档。动态页面用Selenium模拟浏览器渲染带自动下载和匹配ChromeDriver版本。数据库选SQLite做单机部署，后续数据量大时平滑迁移到PostgreSQL。任务调度用APScheduler处理定时采集周期和绕过反爬的随机间隔。

核心模块设计#

采集引擎#

每条采集任务被抽象为一个Task类，定义start_url、翻页逻辑、解析函数和数据存储方法。爬虫启动后逐一执行Task列表，每个Task在自己的Session里管理Cookie和请求头，模拟不同User-Agent避免被识别为同一来源。

反爬对抗策略#

反爬的几个基础手段——请求频率随机化（每次翻页前后随机等待一段时间），IP代理池轮换（对接免费代理和付费静态代理自动剔除失效节点），以及Cookie池模拟多用户累积了真实浏览记录的行为痕迹。部分网站的Cloudflare防护需要用undetected-chromedriver来绕过浏览器指纹检测。

数据管道#

解析后的数据先过一层验证规则——价格非负数、标题非空、日期格式合规——合格者写入数据库并打时间戳，重复URL跳过，入库失败写进错误日志供后续追踪。

V1.0版本实现了DTLife数据采集中最核心的闭环。爬虫的维护是一个”先让它能跑，再让它跑得稳”的迭代过程，这个版本完成了从零到稳定运行的初始积累。