Libvio.link爬虫技术解析大纲

目标网站分析

分析Libvio.link的网站结构，包括页面布局、数据加载方式（静态/动态）、反爬机制（如验证码、IP限制）等。重点关注影视数据的组织形式（分类、分页、详情页）。

爬虫技术选型

根据目标网站特点选择合适的技术栈。静态页面可使用Requests+BeautifulSoup；动态渲染页面考虑Selenium或Pyppeteer；大规模爬取建议Scrapy框架，结合中间件处理反爬。

数据抓取流程

从首页入口开始解析分类链接，遍历分页获取影视列表页URL。提取详情页关键字段：标题、评分、导演、演员、简介、播放链接等。注意处理AJAX加载的数据和动态生成的播放地址。

反爬策略应对

模拟浏览器头部信息（User-Agent、Referer），设置合理请求间隔。遇到验证码可接入打码平台或手动处理。IP被封时使用代理池轮换，推荐付费代理服务保证稳定性。

数据存储方案

根据数据量选择存储方式。小规模数据可用CSV或JSON文件；大规模建议MySQL/MongoDB，建立索引优化查询。非结构化数据（海报）可存储至本地或OSS。

增量爬取设计

记录已爬取URL的指纹（如MD5），通过比对实现去重。基于影视更新时间字段筛选新内容，避免重复抓取。使用任务队列管理待爬取URL优先级。

异常处理机制

网络超时设置重试机制，封装通用异常捕获模块。记录失败请求日志，支持断点续爬。监控爬虫运行状态，触发阈值自动报警。

法律与伦理考量

遵守Robots协议，控制爬取频率避免对目标网站造成压力。敏感数据脱敏处理，禁止商业用途。建议在爬取前咨询法律意见。