1. 引言
1.1 研究背景
在当今数字化时代，互联网已成为全球最大的信息库，蕴含着海量的有价值数据，涵盖商业、教育、科研、医疗等各个领域。根据 IDC（国际数据公司）预测，到 2025 年全球数据圈将增长至 175ZB，其中网络数据占比超过 60%。这些数据不仅是企业制定商业策略、开展市场分析的重要依据，也是科研人员进行学术研究、政府部门实施公共管理的关键支撑。
爬虫技术作为自动获取网络信息的核心工具，其重要性日益凸显。Python 凭借简洁的语法结构、丰富的第三方库以及强大的社区支持，成为爬虫开发的首选语言。在众多 Python 爬虫工具中，Scrapy 框架以其模块化设计、高性能异步处理能力和优秀的可扩展性，被广泛应用于大规模数据采集场景。
传统 Scrapy 爬虫主要通过命令行方式运行，在需要实时响应数据请求的场景（如 Web 应用集成、动态数据分析）中存在明显局限。ScrapyRT 的出现有效解决了这一问题，它能够将 Scrapy 爬虫转换为 HTTP 服务，允许用户通过 API 调用实现实时数据爬取，极大地拓展了 Scrapy 的应用边界。
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