1. 引言
1.1 研究背景
據 Statista 數據，2025 年全球互聯網數據總量將突破 175ZB，其中 80% 為非結構化數據（網頁、文本、圖像等）。高效提取這些數據對企業競爭情報、學術研究至關重要。網絡爬蟲作為數據獲取的核心工具，經歷了從靜態頁面抓取到動態內容解析的演進，但傳統開發模式存在明顯局限：
- 適配性差：針對不同網站需編寫專屬爬蟲代碼，復用率低；
- 維護成本高：目標網站結構變更（如標簽調整、JS 渲染升級）時，需重新開發解析邏輯；
- 技術門檻高：非開發人員難以參與爬蟲配置與調整。
django-dynamic-scraper 框架的出現為解決上述問題提供了新思路。該框架將 Django 的后臺管理能力與 Scrapy 的爬蟲引擎結合，支持通過數據庫配置爬蟲規則，實現 "零代碼" 調整抓取邏輯，大幅降低維護成本。
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