1. 引言
1.1 研究背景与意义
在大数据与人工智能技术深度渗透各行业的背景下，数据已成为企业决策、学术研究、产品创新的核心驱动力。互联网作为全球最大的信息载体，蕴含海量结构化与非结构化数据（如电商商品信息、新闻资讯、社交媒体动态等），其价值挖掘依赖高效的数据采集技术。
网络爬虫作为自动化数据采集的核心工具，通过模拟人类浏览行为实现信息抓取，显著提升了数据获取效率。Python 凭借语法简洁、第三方库丰富（如 requests、BeautifulSoup、Selenium 等），成为爬虫开发的首选语言。然而，随着网站反爬技术的升级（如 IP 封锁、动态渲染、验证码、行为识别等），传统爬虫面临稳定性差、开发成本高、合规风险大等问题。
scrapfly-scrapers 作为一款集成化爬虫工具库，整合了 IP 代理池、JavaScript 动态渲染、验证码自动处理等功能，能有效突破现代网站的反爬壁垒。研究 Python 与 scrapfly-scrapers 的结合应用，对于解决复杂场景下的数据采集难题、降低开发门槛、保障爬虫合规性具有重要实践意义。
