业务和功能介绍
本项目旨在构建一套自动化爬虫系统，定向采集某电商平台游戏鼠标类目下的全量数据，为企业运营决策与产品迭代提供精准的数据支撑，覆盖游戏鼠标类目下FPS、RTS、MMO三大细分类型，共 20 个主流品牌（罗技、雷蛇、华硕 ROG 等）、800余款商品。每款商品包含25个核心字段，采用全量采集（每周1次）+增量采集（每1小时1次）双模式。
项目实现
核心：Python 3.9 + Scrapy 2.8
反爬策略：User-Agent 池 + 代理 IP 池（阿布云）+ 动态 Cookie + 随机请求延迟
任务调度：APScheduler 3.10
数据清洗：Pandas 1.5 + PySpark 3.3
监控告警：Prometheus + Grafana + 企业微信机器人
部署环境：Docker + Docker Compose
数据存储：MySQL 8.0 + Redis 6.2
难点：
1.反爬虫：搭建高存活代理 IP 池，维持 150 + 可用 IP，每 3 分钟检测并剔除无效 IP，保证 IP 池新鲜度，动态调整请求频率，设置随机延迟，并按品牌分散请求时段，模拟用户自然浏览行为
2.数据标准化：不同品牌对核心参数描述不一致，建立品牌参数映射表，预存罗技、雷蛇等主流品牌的参数描述习惯，提高解析准确率，对解析失败的参数标记 “待人工校验”，并触发告警通知
3.数据一致性：延迟导致同一商品在列表页显示的 “月销量” 与详情页不一致，以详情页数据为基准，增量采集时优先爬取详情页，确保动态数据时效性
反爬策略：User-Agent 池 + 代理 IP 池（阿布云）+ 动态 Cookie + 随机请求延迟
任务调度：APScheduler 3.10
数据清洗：Pandas 1.5 + PySpark 3.3
监控告警：Prometheus + Grafana + 企业微信机器人
部署环境：Docker + Docker Compose
数据存储：MySQL 8.0 + Redis 6.2
难点：
1.反爬虫：搭建高存活代理 IP 池，维持 150 + 可用 IP，每 3 分钟检测并剔除无效 IP，保证 IP 池新鲜度，动态调整请求频率，设置随机延迟，并按品牌分散请求时段，模拟用户自然浏览行为
2.数据标准化：不同品牌对核心参数描述不一致，建立品牌参数映射表，预存罗技、雷蛇等主流品牌的参数描述习惯，提高解析准确率，对解析失败的参数标记 “待人工校验”，并触发告警通知
3.数据一致性：延迟导致同一商品在列表页显示的 “月销量” 与详情页不一致，以详情页数据为基准，增量采集时优先爬取详情页，确保动态数据时效性
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