1. 引言
1.1 研究背景與意義
在大數據與人工智能技術深度滲透各行業的背景下，數據已成為企業決策、學術研究、產品創新的核心驅動力。互聯網作為全球最大的信息載體，蘊含海量結構化與非結構化數據（如電商商品信息、新聞資訊、社交媒體動態等），其價值挖掘依賴高效的數據采集技術。
網絡爬蟲作為自動化數據采集的核心工具，通過模擬人類瀏覽行為實現信息抓取，顯著提升了數據獲取效率。Python 憑借語法簡潔、第三方庫豐富（如 requests、BeautifulSoup、Selenium 等），成為爬蟲開發的首選語言。然而，隨著網站反爬技術的升級（如 IP 封鎖、動態渲染、驗證碼、行為識別等），傳統爬蟲面臨穩定性差、開發成本高、合規風險大等問題。
scrapfly-scrapers 作為一款集成化爬蟲工具庫，整合了 IP 代理池、JavaScript 動態渲染、驗證碼自動處理等功能，能有效突破現代網站的反爬壁壘。研究 Python 與 scrapfly-scrapers 的結合應用，對于解決復雜場景下的數據采集難題、降低開發門檻、保障爬蟲合規性具有重要實踐意義。
