Python爬虫实战：研究Talon相关技术构建电商爬虫系统

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着互联网数据量的指数级增长，从非结构化网页内容中自动提取有价值的结构化信息成为数据科学领域的关键挑战。传统网络爬虫技术在处理复杂网页结构（如动态加载内容、嵌套表格）时面临提取准确率低、维护成本高的问题。Talon 作为一种基于规则的信息提取工具，能够通过定义明确的语法规则识别网页数据模式，但需要与高效的爬虫框架相结合才能发挥最大效用。本研究通过整合 Python 爬虫生态与 Talon 的规则引擎，构建了一个灵活、可扩展且准确的结构化数据采集系统。

1.2 研究目标与方法

本研究的核心目标是设计并实现一个能够从电商网站自动提取产品信息与用户评论的爬虫系统，具体包括：

1. 开发模块化的爬虫框架，支持 URL 管理、页面抓取、内容解析与数据存储
2. 设计基于 Talon 的信息提取规则，实现对复杂网页结构的精准解析
3. 构建数据分析模块，实现对提取数据的深度挖掘与可视化