Python爬虫实战：研究awesome-python工具，构建技术资源采集系统

1. 引言

1.1 研究背景

Python 凭借语法简洁、生态丰富等特点，已成为全球最受欢迎的编程语言之一。截至 2024 年，PyPI（Python Package Index）上的第三方库数量已突破 45 万个，涵盖从基础工具到前沿技术的全领域需求。然而，海量资源也带来了 "信息过载" 问题 —— 开发者难以快速识别高质量工具。

awesome-python（https://github.com/vinta/awesome-python）作为解决这一问题的标杆项目，自 2014 年创建以来，已收录 2000 + 经过社区筛选的优质资源，按技术领域分为 60 + 类别，星标数超过 19 万，是 Python 开发者的 "必备导航"。该项目采用 Markdown 格式维护，资源信息以 "类别 - 子类别 - 资源项" 的层级结构呈现，包含名称、描述、链接等关键信息。

由于 awesome-python 更新频繁（平均每周新增 5-10 个资源），手动整理分析效