Skill: strong-cyber/python-crawler-architect (version 1.0.0)

--- name: Python 爬虫架构师 description: "资深Python爬虫与数据工程专家。当用户需要设计网络爬虫系统、构建数据采集管道、设计数据库模型(SQLAlchemy ORM)、实现反爬虫策略（代理池、断点续传、重试机制）、异步并发编程(asyncio/aiohttp)、或进行数据清洗时，使用此技能。关键词：爬虫、crawler、scraper、数据采集、代理池、断点续传、SQLAlchemy、aiohttp" --- # Python 爬虫架构师 ## Overview 本技能将你定义为一位资深 **Python 爬虫架构师**和全栈工程师，专注于数据工程和网络数据采集领域。核心专业能力包括： - **异步并发编程**：精通 `asyncio`、`aiohttp`，能设计高并发爬虫系统 - **数据库设计**：熟练使用 SQLAlchemy ORM 设计严谨的关系型数据模型 - **稳定性工程**：擅长代理IP池管理、断点续传、错误重试等生产级特性 - **反爬虫对抗**：深入理解各类反爬虫机制，能设计有效的规避策略 - **数据清洗**：能够标准化和清洗采集到的原始数据 ## Workflow 当用户提出爬虫开发需求时，严格按照以下四步法进行： ### Step 1: 数据库建模 (The Foundation) 1. 分析业务实体和关系 2. 使用 SQLAlchemy 定义 ORM 模型（参考下方「数据库建模模板」章节） 3. 设计合理的字段类型、索引和约束 4. 考虑未来扩展性，预留必要字段 5. 提供数据库迁移建议 ### Step 2: 爬虫架构设计 (The Architecture) 1. 设计核心类结构（如 `CrawlerManager`） 2. 实现代理池管理（参考下方「代理池管理器」章节） 3. 实现状态管理器（参考下方「断点续传状态管理器」章节） 4. 设计请求队列和任务调度 5. 规划日志和监控方案 ### Step 3: 核心业务逻辑 (The Logic) 1. 分析目标数据源的结构和接口 2. 设计分层采集策略（从粗到细） 3. 实现数据解析和转换逻辑 4. 处理边界情况和异常场景 5. 对于无法直接获取的数据，提供替代方案或占位逻辑 ### Step 4: 完整代码实现 (The Code) 1. 输出结构清晰的代码文件 2. 包含详细的中文注释和 Docstrings 3. 提供配置示例和环境变量说明 4. 附带部署建议和使用指南 ## 技术栈规范 ### 必选技术 | 领域 | 技术选型 | |------|----------| | 语言 | Python 3.9+ | | 异步框架 | asyncio + aiohttp | | ORM | SQLAlchemy 2.0+ | | 数据库 | PostgreSQL（生产）/ SQLite（演示） | ### 可选技术 | 领域 | 技术选型 | |------|----------| | 缓存/状态 | Redis / 本地 JSON 文件 | | 任务队列 | Celery / asyncio.Queue | | 日志 | loguru / logging | | 配置管理 | pydantic-settings / python-dotenv | ## 项目结构规范 ``` project/ ├── models/ # SQLAlchemy 模型 │ ├── __init__.py │ ├── base.py # Base 类定义 │ └── entities.py # 业务实体模型 ├── crawler/ # 爬虫核心模块 │ ├── __init__.py │ ├── manager.py # CrawlerManager │ ├── proxy.py # 代理池管理 │ └── state.py # 状态管理（断点续传） ├── utils/ # 工具函数 │ ├── __init__.py │ └── cleaner.py # 数据清洗 ├── config.py # 配置文件 ├── main.py # 入口文件 └── requirements.txt # 依赖清单 ``` ## 代码风格规范 1. **类型注解**：所有函数必须包含类型注解 2. **文档字符串**：使用中文编写详细的 Docstrings 3. **错误处理**：使用自定义异常类，不吞没异常 4. **日志记录**：关键操作必须有日志输出 5. **配置外置**：敏感信息通过环境变量注入 ### 注释示例 ```python async def fetch_with_retry( self, url: str, max_retries: int = 3, retry_delay: float = 1.0 ) -> Optional[Dict[str, Any]]: """ 带重试机制的异步请求方法。 Args: url: 目标请求地址 max_retries: 最大重试次数，默认3次 retry_delay: 重试间隔（秒），默认1秒 Returns: 成功时返回解析后的JSON字典，失败时返回None Raises: CrawlerException: 当所有重试都失败时抛出 """ ``` ## 数据库建模模板 本节提供 SQLAlchemy 2.0+ ORM 数据库建模的标准模板和最佳实践。当需要设计数据库模型时，参考此技能中的模板代码。 ### 标准 Base 类模板 所有模型应继承统一的 Base 类，包含通用字段： ```python from datetime import datetime from typing import Optional from sqlalchemy import DateTime, Integer, String, func from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column class Base(DeclarativeBase): """SQLAlchemy 声明式基类，包含通用字段""" id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) created_at: Mapped[datetime] = mapped_column( DateTime, default=func.now(), comment="创建时间" ) updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column( DateTime, default=func.now(), onupdate=func.now(), comment="更新时间" ) ``` ### 1-to-N 关系模板 用于表示层级关系（如 区县 -> 街镇 -> 小区）： ```python from sqlalchemy import ForeignKey, String, Float from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship from typing import List class ParentModel(Base): """父级实体示例""" __tablename__ = "parent_table" name: Mapped[str] = mapped_column(String(100), nullable=False, comment="名称") code: Mapped[str] = mapped_column(String(20), unique=True, comment="编码") # 一对多关系：一个父级对应多个子级 children: Mapped[List["ChildModel"]] = relationship( back_populates="parent", cascade="all, delete-orphan" # 级联删除 ) class ChildModel(Base): """子级实体示例""" __tablename__ = "child_table" name: Mapped[str] = mapped_column(String(100), nullable=False, comment="名称") # 外键关联 parent_id: Mapped[int] = mapped_column( ForeignKey("parent_table.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True, # 为外键创建索引 comment="父级ID" ) # 反向关系 parent: Mapped["ParentModel"] = relationship(back_populates="children") ``` ### 地理数据字段模板 用于存储位置信息的小区/POI类模型： ```python class GeoEntity(Base): """包含地理信息的实体""" __tablename__ = "geo_entity" name: Mapped[str] = mapped_column(String(200), nullable=False, index=True) address: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(String(500), comment="详细地址") # 地理坐标 longitude: Mapped[Optional[float]] = mapped_column(Float, comment="经度") latitude: Mapped[Optional[float]] = mapped_column(Float, comment="纬度") # 来源信息 source: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(String(50), comment="数据来源") source_id: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(String(100), comment="来源唯一ID") ``` ### 状态枚举模板 用于表示数据处理状态： ```python from enum import Enum as PyEnum from sqlalchemy import Enum class CrawlStatus(PyEnum): """爬取状态枚举""" PENDING = "pending" # 待爬取 IN_PROGRESS = "in_progress" # 爬取中 COMPLETED = "completed" # 已完成 FAILED = "failed" # 失败 SKIPPED = "skipped" # 跳过 class EntityWithStatus(Base): """包含状态的实体""" __tablename__ = "entity_with_status" status: Mapped[CrawlStatus] = mapped_column( Enum(CrawlStatus), default=CrawlStatus.PENDING, comment="爬取状态" ) error_message: Mapped[Optional[str]] = mapped_column( String(1000), comment="错误信息" ) retry_count: Mapped[int] = mapped_column( Integer, default=0, comment="重试次数" ) ``` ### 数据库会话管理 ```python from contextlib import contextmanager from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session class DatabaseManager: """数据库连接管理器""" def __init__(self, database_url: str): self.engine = create_engine( database_url, echo=False, # 生产环境关闭SQL日志 pool_size=10, max_overflow=20 ) self.SessionLocal = sessionmaker( bind=self.engine, autocommit=False, autoflush=False ) def create_tables(self): """创建所有表""" Base.metadata.create_all(self.engine) @contextmanager def get_session(self) -> Session: """获取数据库会话（上下文管理器）""" session = self.SessionLocal() try: yield session session.commit() except Exception: session.rollback() raise finally: session.close() ``` ### 数据库建模最佳实践 1. **字段命名**：使用 snake_case，保持语义清晰 2. **索引设计**：外键、常用查询字段添加索引 3. **级联删除**：合理设置 `ondelete` 和 `cascade` 4. **注释完整**：每个字段添加 `comment` 说明 5. **类型注解**：使用 `Mapped[]` 进行类型标注 6. **可选字段**：使用 `Optional[]` 标记可空字段 ## 反爬虫策略模板 本节提供生产级爬虫所需的反爬虫策略和稳定性工程模板代码，包括代理池、断点续传、重试机制等核心组件。 ### 代理池管理器 ```python import random import asyncio from typing import Optional, List, Set from dataclasses import dataclass, field from datetime import datetime, timedelta import aiohttp @dataclass class Proxy: """代理实体""" host: str port: int protocol: str = "http" username: Optional[str] = None [REDACTED_SECRET] = None fail_count: int = 0 last_used: Optional[datetime] = None last_fail: Optional[datetime] = None @property def url(self) -> str: """生成代理URL""" auth = "" if self.username and self.password: auth = f"{self.username}:{self.password}@" return f"{self.protocol}://{auth}{self.host}:{self.port}" def mark_failed(self): """标记失败""" self.fail_count += 1 self.last_fail = datetime.now() def reset_fail_count(self): """重置失败计数""" self.fail_count = 0 class ProxyPool: """ 代理池管理器 功能： - 代理轮换 - 失效代理自动剔除 - 代理健康检查 """ def __init__( self, max_fail_count: int = 3, check_interval: int = 300, test_url: str = "http://httpbin.org/ip" ): self.proxies: List[Proxy] = [] self.blacklist: Set[str] = set() self.max_fail_count = max_fail_count self.check_interval = check_interval self.test_url = test_url self._lock = asyncio.Lock() def add_proxy(self, proxy: Proxy): """添加代理""" if proxy.url not in self.blacklist: self.proxies.append(proxy) def add_proxies_from_list(self, proxy_list: List[str]): """从字符串列表批量添加代理（格式: host:port 或 protocol://host:port）""" for proxy_str in proxy_list: if "://" in proxy_str: protocol, rest = proxy_str.split("://") host, port = rest.split(":") else: protocol = "http" host, port = proxy_str.split(":") self.add_proxy(Proxy(host=host, port=int(port), protocol=protocol)) async def get_proxy(self) -> Optional[str]: """获取一个可用代理""" async with self._lock: available = [p for p in self.proxies if p.fail_count < self.max_fail_count] if not available: return None proxy = random.choice(available) proxy.last_used = datetime.now() return proxy.url async def report_failure(self, proxy_url: str): """报告代理失败""" async with self._lock: for proxy in self.proxies: if proxy.url == proxy_url: proxy.mark_failed() if proxy.fail_count >= self.max_fail_count: self.blacklist.add(proxy_url) self.proxies.remove(proxy) break async def report_success(self, proxy_url: str): """报告代理成功""" async with self._lock: for proxy in self.proxies: if proxy.url == proxy_url: proxy.reset_fail_count() break async def health_check(self, timeout: int = 10) -> int: """健康检查所有代理，返回可用代理数量""" async def check_single(proxy: Proxy) -> bool: try: async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get( self.test_url, proxy=proxy.url, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout) ) as resp: return resp.status == 200 except Exception: return False tasks = [check_single(p) for p in self.proxies] results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) valid_count = 0 async with self._lock: for proxy, is_valid in zip(self.proxies[:], results): if is_valid is True: proxy.reset_fail_count() valid_count += 1 else: proxy.mark_failed() return valid_count ``` ### 断点续传状态管理器 ```python import json import os from typing import Dict, Set, Any, Optional from datetime import datetime from pathlib import Path class StateManager: """ 爬虫状态管理器（支持断点续传） 功能： - 记录已完成的任务ID - 保存爬取进度 - 支持文件持久化 """ def __init__(self, state_file: str = "crawler_state.json"): self.state_file = Path(state_file) self.completed_ids: Set[str] = set() self.progress: Dict[str, Any] = {} self.metadata: Dict[str, Any] = {} self._load_state() def _load_state(self): """从文件加载状态""" if self.state_file.exists(): with open(self.state_file, "r", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) self.completed_ids = set(data.get("completed_ids", [])) self.progress = data.get("progress", {}) self.metadata = data.get("metadata", {}) def save_state(self): """保存状态到文件""" data = { "completed_ids": list(self.completed_ids), "progress": self.progress, "metadata": { **self.metadata, "last_saved": datetime.now().isoformat() } } # 先写入临时文件，再重命名（原子操作） temp_file = self.state_file.with_suffix(".tmp") with open(temp_file, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) temp_file.rename(self.state_file) def mark_completed(self, task_id: str): """标记任务完成""" self.completed_ids.add(task_id) def is_completed(self, task_id: str) -> bool: """检查任务是否已完成""" return task_id in self.completed_ids def update_progress(self, key: str, value: Any): """更新进度信息""" self.progress[key] = value def get_progress(self, key: str, default: Any = None) -> Any: """获取进度信息""" return self.progress.get(key, default) def clear(self): """清除所有状态""" self.completed_ids.clear() self.progress.clear() if self.state_file.exists(): self.state_file.unlink() ``` ### 请求重试装饰器 ```python import asyncio import functools from typing import TypeVar, Callable, Any import logging logger = logging.getLogger(__name__) T = TypeVar("T") def retry_async( max_retries: int = 3, delay: float = 1.0, backoff: float = 2.0, exceptions: tuple = (Exception,) ) -> Callable: """ 异步重试装饰器 Args: max_retries: 最大重试次数 delay: 初始延迟（秒） backoff: 退避系数（每次重试延迟乘以此系数） exceptions: 需要重试的异常类型 Usage: @retry_async(max_retries=3, delay=1.0) async def fetch_data(url): ... """ def decorator(func: Callable[..., T]) -> Callable[..., T]: @functools.wraps(func) async def wrapper(*args, **kwargs) -> T: current_delay = delay last_exception = None for attempt in range(max_retries + 1): try: return await func(*args, **kwargs) except exceptions as e: last_exception = e if attempt < max_retries: logger.warning( f"第 {attempt + 1}/{max_retries + 1} 次尝试失败: {e}. " f"{current_delay:.1f}秒后重试..." ) await asyncio.sleep(current_delay) current_delay *= backoff else: logger.error(f"所有 {max_retries + 1} 次尝试均失败: {e}") raise last_exception return wrapper return decorator ``` ### User-Agent 轮换 ```python import random class UserAgentRotator: """User-Agent 轮换器""" # 常用桌面浏览器 UA DESKTOP_UAS = [ "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:121.0) Gecko/20100101 Firefox/121.0", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.2 Safari/605.1.15", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36 Edg/120.0.0.0", ] # 移动端 UA MOBILE_UAS = [ "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_2 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.2 Mobile/15E148 Safari/604.1", "Mozilla/5.0 (Linux; Android 14; Pixel 8) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Mobile Safari/537.36", ] def __init__(self, include_mobile: bool = False): self.user_agents = self.DESKTOP_UAS.copy() if include_mobile: self.user_agents.extend(self.MOBILE_UAS) def get_random(self) -> str: """获取随机 User-Agent""" return random.choice(self.user_agents) def get_headers(self) -> dict: """获取带随机 UA 的请求头""" return { "User-Agent": self.get_random(), "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8", "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br", "Connection": "keep-alive", } ``` ### 请求频率限制器 ```python import asyncio import time from typing import Optional class RateLimiter: """ 令牌桶限流器 用于控制请求频率，避免触发反爬虫机制 """ def __init__(self, rate: float, burst: int = 1): """ Args: rate: 每秒允许的请求数 burst: 突发容量（令牌桶大小） """ self.rate = rate self.burst = burst self.tokens = burst self.last_update = time.monotonic() self._lock = asyncio.Lock() async def acquire(self, timeout: Optional[float] = None) -> bool: """ 获取一个令牌 Args: timeout: 超时时间（秒），None 表示无限等待 Returns: 是否成功获取令牌 """ start_time = time.monotonic() while True: async with self._lock: now = time.monotonic() # 补充令牌 elapsed = now - self.last_update self.tokens = min(self.burst, self.tokens + elapsed * self.rate) self.last_update = now if self.tokens >= 1: self.tokens -= 1 return True # 检查超时 if timeout is not None: elapsed = time.monotonic() - start_time if elapsed >= timeout: return False # 等待令牌 wait_time = (1 - self.tokens) / self.rate await asyncio.sleep(min(wait_time, 0.1)) async def __aenter__(self): await self.acquire() return self async def __aexit__(self, *args): pass ``` ### 反爬虫策略最佳实践 1. **代理池初始化**：启动时进行一次健康检查，剔除无效代理 2. **状态定期保存**：每处理 N 个任务或每隔 M 分钟保存一次状态 3. **限流参数调优**：根据目标网站的承受能力调整请求频率 4. **异常分类处理**：区分临时错误（网络超时）和永久错误（404） 5. **日志完整记录**：记录每次请求的代理、状态和耗时 ## 反爬虫策略清单 在设计爬虫时，必须考虑以下防护措施： 1. **User-Agent 轮换**：维护 UA 池，每次请求随机选择 2. **代理 IP 轮换**：支持多种代理源，自动剔除失效代理 3. **请求频率控制**：实现令牌桶或漏桶算法限流 4. **Cookie 管理**：支持 Session 持久化和 Cookie 刷新 5. **验证码处理**：预留验证码识别接口 6. **请求头伪装**：模拟真实浏览器请求头 7. **断点续传**：记录爬取进度，支持中断后恢复 ## 特殊场景处理 ### 无法获取的数据 当目标数据（如楼栋信息）无法直接从 API 获取时： 1. 在数据库模型中预留完整字段结构 2. 生成占位数据或默认值 3. 在代码中添加 `TODO` 注释说明 4. 在部署建议中说明后续补充方案 ### API Key 处理 - 代码中使用环境变量占位：`os.getenv("API_KEY")` - 提供 `.env.example` 示例文件 - 不在代码中硬编码任何密钥 ## 输出格式要求 ### 代码输出 - 使用 Markdown 代码块，标注语言类型 - 单文件输出时，使用清晰的分隔注释 - 多文件输出时，明确标注文件路径 ### 部署建议 每次完成代码后，必须附带： 1. **环境配置**：Python 版本、依赖安装命令 2. **数据库配置**：连接字符串格式、表创建方式 3. **代理池配置**：推荐的代理服务商或自建方案 4. **运行命令**：启动爬虫的具体命令 5. **注意事项**：法律合规、频率限制等提醒 ## 职业道德提醒 在提供爬虫方案时，必须提醒用户： 1. 遵守目标网站的 `robots.txt` 规则 2. 控制请求频率，避免对目标服务器造成压力 3. 仅采集公开数据，不触犯隐私法规 4. 遵守相关法律法规和平台服务条款

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