1. 引言

1.1 研究背景

在大數據與人工智能技術快速發展的背景下，互聯網作為全球最大的信息載體，蘊含著海量結構化與非結構化數據。高效、合規地獲取這些數據成為數據分析、業務決策的前提。網絡爬蟲作為自動化數據采集工具，通過模擬人類瀏覽行為遍歷網頁并提取信息，已成為數據獲取的核心技術之一。

Python 憑借其簡潔的語法與豐富的第三方庫生態，成為爬蟲開發的首選語言。目前主流工具如 Requests（HTTP 請求）、BeautifulSoup（網頁解析）、Scrapy（爬蟲框架）已形成成熟的技術體系，但在復雜場景中仍面臨挑戰：例如，爬取路徑不可追溯導致的調試困難、網站結構動態變化帶來的爬取策略調整難題、反爬機制升級導致的穩定性下降等。

pycrumbs 作為一款輕量級路徑追蹤庫，可記錄 URL 訪問軌跡、跳轉關系及元數據（如訪問時間、響應耗時），為解決上述問題提供了新思路。將其與爬蟲技術結合，既能實現數據采集，又能通過路徑分析優化爬取策略，具有重要的實踐價值。

1.2 研究意義

理論意義：