1. 引言

1.1 研究背景

在大数据与人工智能技术快速发展的背景下，互联网作为全球最大的信息载体，蕴含着海量结构化与非结构化数据。高效、合规地获取这些数据成为数据分析、业务决策的前提。网络爬虫作为自动化数据采集工具，通过模拟人类浏览行为遍历网页并提取信息，已成为数据获取的核心技术之一。

Python 凭借其简洁的语法与丰富的第三方库生态，成为爬虫开发的首选语言。目前主流工具如 Requests（HTTP 请求）、BeautifulSoup（网页解析）、Scrapy（爬虫框架）已形成成熟的技术体系，但在复杂场景中仍面临挑战：例如，爬取路径不可追溯导致的调试困难、网站结构动态变化带来的爬取策略调整难题、反爬机制升级导致的稳定性下降等。

pycrumbs 作为一款轻量级路径追踪库，可记录 URL 访问轨迹、跳转关系及元数据（如访问时间、响应耗时），为解决上述问题提供了新思路。将其与爬虫技术结合，既能实现数据采集，又能通过路径分析优化爬取策略，具有重要的实践价值。

1.2 研究意义

理论意义：