1. 引言

1.1 研究背景與意義

在數字化時代，數據已成為驅動科技創新與產業升級的核心生產要素。互聯網作為全球最大的信息載體，蘊含著億級結構化、半結構化與非結構化數據，這些數據在商業決策、學術研究、公共服務等領域具有不可替代的價值。網絡爬蟲技術作為自動獲取網絡公開數據的核心工具，通過模擬人類瀏覽行為遍歷網頁、提取信息，極大地提升了數據獲取效率，降低了人工采集成本，成為連接 “數據海洋” 與 “應用需求” 的關鍵橋梁。

Python 語言憑借其語法簡潔性、庫生態豐富性與跨平臺特性，已成為網絡爬蟲開發的首選工具。目前，Python 生態已形成從基礎請求（如requests）、解析（如BeautifulSoup）到框架（如Scrapy）的完整技術體系。然而，隨著網站反爬機制的復雜化（如動態渲染、IP 限制、驗證碼）與數據規模的指數級增長，傳統同步爬蟲在并發效率、資源利用率等方面逐漸顯現瓶頸。異步爬蟲技術基于非阻塞 I/O 模型，通過事件循環機制實現多請求并行處理，可顯著提升爬取性能，成為應對現代網絡數據獲取需求的重要技術方向。

Ruia 作為一款輕量級 Python 異步爬蟲框架，基于asyncio與aiohttp