真正稳定的python爬虫需模块化设计，分为Downloader、Parser、Scheduler、Storage、Pipeline五大核心模块，各司其职；辅以中间件、配置中心化、日志监控等进阶支撑，通过渐进式重构实现工程化。
Python爬虫不是写个requests.get()就完事，真正稳定、可维护、能应对反爬和业务变化的系统，靠的是清晰的模块划分和职责分离。
核心模块：各司其职，不越界
一个健壮的爬虫项目通常拆成5个基础模块，每个模块只做一件事，且接口明确：
- Downloader（下载器）：封装http请求逻辑，统一处理代理、重试、请求头、会话复用、TLS配置等；不解析内容，只返回原始响应对象。
- Parser（解析器）：接收Downloader返回的响应，提取结构化数据（如标题、价格、链接），支持XPath、css选择器或正则；不关心怎么请求，也不管数据存哪。
- Scheduler（调度器）：管理待抓取URL队列（支持去重、优先级、延迟控制），决定下一个该抓谁；可对接redis实现分布式协同。
- Storage（存储层）：专注数据落库，适配mysql、MongoDB、csv或ES；接收Parser产出的数据字典，不做清洗和校验（那是Pipeline的事）。
- Pipeline（数据管道）：在存储前做轻量加工——比如补全绝对URL、格式标准化、空值过滤、敏感词脱敏；可串联多个Pipeline，按需启用。
进阶支撑：让爬虫真正“活”起来
模块化不只是切分代码，更是为扩展和运维铺路：
- 中间件机制：在Downloader前后插入钩子，比如自动注入Referer、动态切换User-Agent池、记录请求耗时、拦截403响应并触发验证码处理流程。
- 配置中心化：把域名、爬取深度、并发数、超时时间、反爬策略开关等抽到YAML/jsON配置文件，不同环境（开发/测试/生产）加载不同配置，避免硬编码。
- 日志与监控：每个模块记录结构化日志（含URL、状态码、耗时、异常堆栈），配合elk或prometheus暴露关键指标（成功率、QPS、失败原因分布），问题定位不再靠print。
实战建议：从单脚本走向工程化
别一上来就搭框架。推荐渐进式重构路径：
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- 先写出能跑通的原型，把所有逻辑塞在一个py文件里；
- 当发现某段代码反复修改（比如每次都要改请求头或重试逻辑），立刻抽成Downloader类；
- 当解析规则变多、XPath表达式散落在各处，就建立统一Parser基类，用装饰器注册解析函数；
- 当需要同时抓10个网站且策略各异，就引入配置驱动+插件式Parser/Storage，按域名动态加载对应模块。
模块化不是为了炫技，而是让每次加需求、修bug、换目标站点时，你清楚地知道——改哪几个文件、测哪些接口、影响范围有多大。不复杂但容易忽略。