Python爬虫实战：研究django-dynamic-scraper 框架,构建电商动态数据采集系统

1. 引言

1.1 研究背景

据 Statista 数据，2025 年全球互联网数据总量将突破 175ZB，其中 80% 为非结构化数据（网页、文本、图像等）。高效提取这些数据对企业竞争情报、学术研究至关重要。网络爬虫作为数据获取的核心工具，经历了从静态页面抓取到动态内容解析的演进，但传统开发模式存在明显局限：

• 适配性差：针对不同网站需编写专属爬虫代码，复用率低；
• 维护成本高：目标网站结构变更（如标签调整、JS 渲染升级）时，需重新开发解析逻辑；
• 技术门槛高：非开发人员难以参与爬虫配置与调整。

django-dynamic-scraper 框架的出现为解决上述问题提供了新思路。该框架将 Django 的后台管理能力与 Scrapy 的爬虫引擎结合，支持通过数据库配置爬虫规则，实现 "零代码" 调整抓取逻辑，大幅降低维护成本。

1.2 研究目的