Python爬虫实战：研究meshio库，构建网格文件数据采集系统

一、引言

（一）研究背景

在有限元分析、计算流体力学（CFD）、计算机辅助设计（CAD）等领域，网格文件是描述几何模型离散化信息的基础数据载体，包含节点坐标、单元连接关系、物理属性等关键信息。目前，网格文件格式多达数十种（如 VTK、STL、OBJ、ANSYS CDB 等），且分散存储于 Zenodo、GitHub、Research Data Australia 等开源平台。

手动获取与处理这些文件存在显著痛点：一是跨平台检索效率低，科研人员需逐一访问平台下载，易遗漏关键数据；二是格式兼容性差，不同仿真软件（如 ANSYS、ABAQUS）生成的文件需专业工具转换，预处理成本高。

Python 爬虫技术可实现数据的自动化获取，而 meshio 库支持 30 余种网格格式的读写与转换，二者结合可构建 "获取 - 处理" 一体化工具，显著提升网格数据的利用效率。

（二）研究现状

• 网络爬虫在数据获取中的应用：爬虫技术已广泛用于学术文献（如基于 Scrapy 的 PubMed 爬虫）、气象数据（如 NOAA 数据集爬取）等