Python爬虫实战：研究optimesh库，构建Github网格数据采集系统

1. 引言

1.1 研究背景与意义

在计算机辅助设计（CAD）、有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等领域，网格作为离散化连续空间的基础载体，其质量直接影响数值模拟的精度与效率。高质量的网格应具备单元形状规则、分布均匀、边界贴合度高等特征，而低质量网格可能导致计算收敛困难、结果误差增大甚至分析失败。

目前，公开可获取的网格数据资源日益丰富，如 MeshLab 数据库、NASA 网格库、GitHub 开源项目等平台存储了大量来自工程实践与学术研究的网格模型。然而，这些数据往往分散在不同平台，格式多样且质量参差不齐，手动收集与预处理不仅效率低下，还难以满足大规模数值模拟的需求。同时，现有网格优化工具（如 Optimesh、NetGen 等）虽能有效提升网格质量，但缺乏与数据获取环节的自动化衔接，形成了 “数据孤岛” 问题。

Python 作为跨领域的编程语言，其爬虫生态（Requests、Scrapy 等）与科学计算库（Optimesh、NumPy 等）的结合为解决上述问题提供了可能。通过自动化爬虫技术批量获取网格数据，结合 Optimesh 的优化算法实现质量提升，可构建从数据采集到预处理的全流程自动化系统，显著降低科研与工程实践中的数据处理成本。因此，研究 Python 爬虫与 Optimesh 的集成应用具有重要的实际意义