爬虫开发中不存在真正的“模型调优”，需优化的是请求调度策略、选择器表达式、反爬适配逻辑和数据清洗规则；应通过配置化参数、容错解析、日志记录与 HTML 快照提升稳定性与可维护性。
爬虫 开发中通常不涉及“模型调优”——那是机器学习或 深度学习 领域的术语。如果你在爬虫项目里听到“模型调优”，大概率是指对 请求策略、解析逻辑、反爬对抗或 数据清洗 流程 的优化，而非训练 AI 模型。
把“模型”换成真正要调的模块
很多初学者误将爬虫中的关键组件（如请求频率控制、HTML 解析规则、代理切换逻辑）当成“模型”。其实你需要调优的是：
- 请求调度策略：并发数、重试次数、延迟间隔是否合理
- 选择器表达式：XPath 或 CSS 选择器是否健壮，能否应对页面微小变动
- 反爬适配逻辑：User-Agent 轮换、Cookies 管理、验证码识别接入点是否可插拔
- 数据清洗规则：正则提取、空值过滤、字段标准化等是否覆盖边缘情况
用配置 + 函数封装代替硬 编码 调参
别把等待时间、最大重试次数写死在代码里。改成从 config.py 或 YAML 文件读取：
# config.py REQUEST_DELAY = (1.0, 3.0) # 随机休眠区间（秒）MAX_RETRIES = 3 USER_AGENTS = ["Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ……", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X ……) ……" ]再封装一个可复用的请求函数：
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import random import time import requests <p>def fetch_url(url, headers=None, timeout=10): delay = random.uniform(*config.REQUEST_DELAY) time.sleep(delay) for i in range(config.MAX_RETRIES): try: resp = requests.get(url, headers=headers or {"User-Agent": random.choice(config.USER_AGENTS)}, timeout=timeout ) resp.raise_for_status() return resp except Exception as e: if i == config.MAX_RETRIES - 1: raise e time.sleep(2 ** i) # 指数退避 </p>解析逻辑做“容错 + 日志 + 快照”三件套
页面结构一变，爬虫就挂？加三层保护：
- 容错提取：用
sel.xpath('//div[@class="price"]//text()').get(default="N/A')替代.get()[0] - 关键日志 ：记录 URL、状态码、提取结果、异常堆 栈，方便快速定位哪页崩了
- HTML 快照：对失败响应保存原始 HTML 到本地（加时间戳和 URL 哈希），便于离线分析结构变化
基本上就这些。爬虫调优不是调参比赛，而是让每次请求更稳、每条数据更准、每次变更更容易适应。
以上就是 Python 快速掌握
