1. 引言

1.1 研究背景与意义

在数字化时代，数据已成为驱动科技创新与产业升级的核心生产要素。互联网作为全球最大的信息载体，蕴含着亿级结构化、半结构化与非结构化数据，这些数据在商业决策、学术研究、公共服务等领域具有不可替代的价值。网络爬虫技术作为自动获取网络公开数据的核心工具，通过模拟人类浏览行为遍历网页、提取信息，极大地提升了数据获取效率，降低了人工采集成本，成为连接 “数据海洋” 与 “应用需求” 的关键桥梁。

Python 语言凭借其语法简洁性、库生态丰富性与跨平台特性，已成为网络爬虫开发的首选工具。目前，Python 生态已形成从基础请求（如requests）、解析（如BeautifulSoup）到框架（如Scrapy）的完整技术体系。然而，随着网站反爬机制的复杂化（如动态渲染、IP 限制、验证码）与数据规模的指数级增长，传统同步爬虫在并发效率、资源利用率等方面逐渐显现瓶颈。异步爬虫技术基于非阻塞 I/O 模型，通过事件循环机制实现多请求并行处理，可显著提升爬取性能，成为应对现代网络数据获取需求的重要技术方向。

Ruia 作为一款轻量级 Python 异步爬虫框架，基于asyncio与aiohttp