1. 引言
1.1 研究背景
在當今數字化時代，互聯網已成為全球最大的信息庫，蘊含著海量的有價值數據，涵蓋商業、教育、科研、醫療等各個領域。根據 IDC（國際數據公司）預測，到 2025 年全球數據圈將增長至 175ZB，其中網絡數據占比超過 60%。這些數據不僅是企業制定商業策略、開展市場分析的重要依據，也是科研人員進行學術研究、政府部門實施公共管理的關鍵支撐。
爬蟲技術作為自動獲取網絡信息的核心工具，其重要性日益凸顯。Python 憑借簡潔的語法結構、豐富的第三方庫以及強大的社區支持，成為爬蟲開發的首選語言。在眾多 Python 爬蟲工具中，Scrapy 框架以其模塊化設計、高性能異步處理能力和優秀的可擴展性，被廣泛應用于大規模數據采集場景。
傳統 Scrapy 爬蟲主要通過命令行方式運行，在需要實時響應數據請求的場景（如 Web 應用集成、動態數據分析）中存在明顯局限。ScrapyRT 的出現有效解決了這一問題，它能夠將 Scrapy 爬蟲轉換為 HTTP 服務，允許用戶通過 API 調用實現實時數據爬取，極大地拓展了 Scrapy 的應用邊界。
)
)
