稳定爬虫的核心是让其具备识别DOM结构变化并自动适配的能力，通过DOM指纹比对、多选择器并行试探打分、模板差分学习三大机制实现。
页面结构变化是爬虫失效的最常见原因，靠硬编码XPath或CSS选择器很容易“一碰就碎”。真正稳定的批量采集，核心不是写更复杂的规则，而是让爬虫具备“看懂变化”的能力——即识别结构是否实质变动，并自动适配。
每次抓取前，对目标区域生成轻量级DOM指纹（如：关键节点标签名+子元素数量+文本长度均值的哈希），不依赖具体路径。当新页面指纹与历史基准差异超过阈值，说明结构可能已变，触发校验流程。
不再只维护1套选择器，而是为同一字段预置3–5种逻辑等价但路径不同的表达式（例如：用class名、用父级结构、用相邻兄弟节点锚定），每次请求全部尝试，按结果质量打分：
对同一站点持续采集时，把历史成功解析的HTML样本聚类（按body内标签序列LCS相似度），形成若干“结构模板”。新页面进来，先匹配最接近的模板，再复用该模板下验证过的选择器组合。
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基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：别追求一次写死，要把“识别变化”本身当作一个可测量、可反馈、可进化的环节来设计。
以上就是Python爬虫批量识别页面结构变化的自适应采集策略【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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