立项原因：传统数据采集依赖编写爬虫代码，学习门槛高、调试周期长，且网站改版后需频繁修改脚本，导致业务人员无法独立完成采集任务。本项目旨在解决“采集任务高度依赖技术人员、配置过程不透明、维护成本高”的产品问题。
行业场景，业务背景：在电商比价、舆情监测、学术数据抓取、招聘信息聚合等领域，企业和研究人员需要定期从各类网站提取结构化样例数据。但目标网站结构多样（列表页、详情页、分页、登录后内容），且反爬策略日益复杂。样例采集系统正面向这一“高频变化、非技术人员参与、快速响应”的业务背景，提供可视化点选配置、无需编码即可完成采集任务的能力。
具体功能模块
本系统包含以下核心功能模块：
可视化点选配置模块：用户通过鼠标点击网页元素，系统自动识别并提取对应的XPath或CSS选择器路径；
采集任务管理模块：支持任务的创建、编辑、启动、停止、定时调度（如每天9点执行）及历史日志查看；
分页与翻页规则配置模块：支持“下一页”按钮识别、URL递增模式、滚动加载等多种翻页策略的可视化配置；
数据抽取与字段映射模块：支持字段别名定义、数据类型转换（数字/日期/文本）、缺失值默认处理规则；
数据导出与集成模块：采集结果可导出为Excel、CSV、JSON格式，或通过API接口实时推送到企业数据库。
用户进入系统后，在嵌入式浏览器中打开目标网站，通过点选任意页面元素（如商品标题、价格、日期）即可完成字段映射。系统自动锁定元素定位规则并展示当前页面的样例预览结果。用户配置翻页策略后，可点击“开始采集”进行全流程运行，系统在后台以分布式方式执行请求队列，并自动处理常见反爬措施（如请求间隔随机延迟、User-Agent轮换）。采集过程中，系统实时展示进度、已采集条目数和失败重试记录。完成后用户可预览数据、调整字段映射并重新抽取，最终一键导出结构化文件。整个流程无需编写任何代码，将传统需要数小时调试的爬虫配置缩短到10分钟以内。
在本项目中，我负责以下核心任务：
设计并实现可视化点选配置模块的前端交互逻辑，基于可嵌入浏览器组件（如Chrome DevTools Protocol）实现页面元素高亮与XPath自动生成；
开发采集任务调度引擎，包括任务队列管理、定时触发、暂停恢复以及多任务并发的资源控制策略；
解决动态网页（如JavaScript渲染内容）的采集难题，集成无头浏览器方案（Puppeteer）并优化启动性能与内存占用；
设计反爬策略配置层，支持用户自定义请求头、代理IP轮换、Cookie导入及随机延迟区间。
系统架构：采用“管理端 + 采集引擎分离”的微服务架构。管理端负责任务配置、用户界面、结果展示；采集引擎服务独立部署多个实例，通过 Redis 分布式锁实现任务分配。前端可视化配置部分基于 WebSocket 与控制台浏览器实例通信，实时回传用户点选的 DOM 信息。
实现亮点：首创“实时预览式配置”模式，用户在点选字段后，系统立即在页面中高亮匹配元素并展示同类型元素的数量，避免因单一样例不具代表性导致采集错误；支持对列表页的“智能循环提取”——系统自动识别列表项容器，用户只需配置容器内字段一次即可完成整页列表提取。
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