开源框架推荐：API数据批处理与爬虫集成

以下是符合要求的开源框架推荐，结合了批量处理、爬虫集成和增量数据处理特性：

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🔧 1. ApiBatchRequestor (abr)

• 核心功能：命令行工具，支持从 CSV/TXT 等文件批量构造 HTTP 请求（GET/POST），自动参数化、并发控制、错误重试及结果存储。
• 批处理特点：
  • 通过配置文件定义参数模板（如 postParamTemplateV2: '{"id":"$1", "name":"$2"}'），动态生成请求。
  • 支持限速（QPS）与并发控制（workerCoroutineNum），避免服务端过载。
• 增量数据处理：通过源文件分批读取（如 SrcFileSkip 跳过标题行、SrcFileLimit 限制处理行数），适合逐日追加新数据。
• 适用场景：数据清洗跑批、接口压测、周期性全量/增量同步。
• 项目地址：GitHub - zxianx/ApiBatchRequestor

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📦 2. MyData 数据集成平台

• 核心功能：基于 Web API 的数据集成工具，专为分页查询、大批量传输设计，支持自动分批参数管理与任务调度。
• 批处理特点：
  • 提供数据模式：自动分页调用 API（如递增参数 current 或 start/end），对比上次数据防重复，避免死循环。
  • 消费数据模式：按固定批次量（如 1000 条/次）查询并推送数据，减少单次负载。
• 增量数据处理：任务流程支持间隔等待（batchInterval），适合每日新增数据的定时同步。
• 适用场景：全量历史数据同步、增量数据分批导入（如每日新增订单）。
• 项目地址：MyData - Gitee | Demo 体验

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🕷️ 3. AnyCrawl (高性能爬虫框架)

• 核心功能：专为 AI 数据采集设计的爬虫框架，支持多引擎（Cheerio/Playwright/Puppeteer）、代理轮换及批量任务队列。
• 批处理特点：
  • 内置批量爬取模式，通过 REST API 触发任务（如 curl -X POST /v1/scrape）。
  • 支持并发控制与异步处理，高效抓取动态页面。
• 增量数据处理：结合任务队列（如 Redis）管理 URL 状态，可扩展为每日定时爬取新增内容。
• 适用场景：大规模站点爬取、搜索引擎结果抓取（SERP）、增量数据监控。
• 项目地址：AnyCrawl - GitHub（注：链接需替换为实际项目页）

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🐍 4. boris-spider (Python 爬虫框架)

• 核心功能：支持分布式与批次采集的爬虫框架，内置任务管理、超时预估及自动入库。
• 批处理特点：
  • 批次爬虫模式：封装周期性采集逻辑，自动统计速度并预警超时。
  • 数据缓冲队列（item_buffer）批量存储，减少数据库压力。
• 增量数据处理：通过任务队列记录抓取状态，轻松适配每日新增 URL。
• 适用场景：周期性数据抓取（如新闻更新、价格监控）。
• 项目地址：PyPI - boris-spider

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⚡ 5. go-bulkrequest (Go 库)

• 核心功能：轻量级库，专为多 URL 批量请求设计，支持代理轮换、延迟控制与自定义解析器。
• 批处理特点：
  • 并行化请求（通过代理池），可设置请求间隔（DelayMin/DelayMax）。
  • 自定义 JSON 解析器，直接提取结构化数据。
• 增量数据处理：结合外部调度工具（如 Cron），每日触发新批次任务。
• 适用场景：API 聚合查询、多源数据并行抓取。
• 项目地址：GitHub - jodua/go-bulkrequest

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🔄 框架对比与选型建议

框架	语言	批处理核心能力	爬虫集成	增量数据支持
ApiBatchRequestor	Go	✅ 动态参数构造、QPS 限流	❌	✅ 文件分批读取
MyData	Java	✅ 自动分页参数、数据对比防重复	✅ API 集成	✅ 定时任务
AnyCrawl	TypeScript	✅ 多引擎批量爬取、任务队列	✅ 内置	✅ 队列状态管理
boris-spider	Python	✅ 批次采集、超时控制	✅ 内置	✅ 任务队列
go-bulkrequest	Go	✅ 代理并行、延迟控制	⚠️ 需扩展	⚠️ 需外部调度

• 优先推荐 MyData 或 ApiBatchRequestor：
  • 若需 开箱即用的 API 批处理（如分页参数自动化），选 MyData。
  • 若需 灵活文件驱动请求（如 CSV 构造参数），选 ApiBatchRequestor。
• 爬虫场景优先 AnyCrawl/boris-spider：
  • 需处理 JavaScript 动态页面 → AnyCrawl（Playwright 引擎）。
  • 需 周期批次管理（如每日预估耗时） → boris-spider。

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以上框架均支持处理每日新增数据，可通过任务调度、文件增量读取或队列状态管理实现。根据技术栈（Go/Python/Java）和场景复杂度选择即可。若需进一步验证，可访问项目文档或 Demo 链接测试功能适配性。