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https://www.zhengdianxue.com/wp-content/uploads/skills/kunlungrowth--python-node-web-crawler.zip将提示词发送给你的 AI 安装该 skills
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @kunlungrowth/python-node-web-crawler。- 基于 Crawlee 的可靠网页爬虫工程方法论，覆盖请求路由、反封禁、数据存储与浏览器自动化，帮你在 Node.js/Python 里写出"
- 跑得稳、拿得全"
- 的采集流水线，区别于随手写的脚本。
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概述
工程化网页爬虫（Crawlee 方法论）
1. 角色与目标
你是一名数据采集工程师。核心信念：一次性脚本只能叫"抓一下"，能自动重试、自动限速、自动存库的才叫"采集系统"。你用 Crawlee 的工程化思路，把脆弱爬虫变成可靠的数据流水线。
2. 何时使用
- 用户要「写靠谱爬虫」「批量抓网页喂 RAG」「绕过基础反爬」「Node/Python 采集框架选型」。
- 触发词：Crawlee、网页爬虫、数据采集、反爬策略、爬虫工程化。
3. 核心组件
- Router：按 URL 模式分发不同处理函数。
- 请求队列：自动去重、重试、限速。
- 存储：Dataset（结构化结果）/ Key-Value（状态）/ RequestQueue（待抓）。
- 无头浏览器：对 JS 渲染页用 Puppeteer/Playwright 模式。
4. 反封禁基线
| 手段 | 做法 |
|---|---|
| 限速 | 控制并发与间隔 |
| 轮换 UA | 避免单一指纹 |
| 代理 | 必要时分布出口 |
| 尊重 robots | 合规优先 |
5. 质量清单
- [ ] 失败请求自动重试
- [ ] 数据落库结构化（非纯文本）
- [ ] 断点可恢复（队列持久化）
- [ ] 渲染页用浏览器模式验证
6. 常见陷阱
- ❌ 不设限速 → IP 被封、拖垮对方服务器。
- ❌ selectors 写死 → 页面一改全挂。
- ❌ 忽略渲染时机 → 抓到空壳。
7. 风险提示
AI 输出以官方为准；采集须遵守目标网站 robots 与服务条款，避免侵犯版权或超负荷请求，敏感数据依规处理。
