基于您的需求和搜索结果，我将从技术实现、架构优化、合规性等维度进行补充完善：

一、数据采集合规性增强（[3] [21]）

1. 平台策略适配

   • 微信公众号：必须通过wx.qq.com官方API获取数据（需企业资质认证）
   • 贴吧：遵守百度开放平台/open/api接口规范
   • 头条：使用ttwid Cookie授权机制

   # 示例：贴吧合规请求头
   headers = {
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)',
       'Accept-Encoding': 'gzip'  
   }

2. 频率控制

   • 通过中间件实现动态延迟（[6]）

   # settings.py
   DOWNLOAD_DELAY = 3  # 基础延迟3秒
   AUTOTHROTTLE_ENABLED = True  # 自动调整请求间隔

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二、性能优化方案（[6] [14]）

1. 轻量级优化

   • 启用HTTP缓存减少重复请求

   HTTPCACHE_ENABLED = True
   HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 3600  # 缓存1小时

   • 使用lxml替代默认解析器提升30%解析速度

   SCRAPY_PYTHON_EXECUTABLE = '/usr/bin/python3-lxml'

2. 资源监控看板

   graph TD
     A[Flask监控页] --> B((CPU使用率))
     A --> C((内存占用))
     A --> D{任务状态}
     D --> E[运行中]
     D --> F[已完成]
     D --> G[失败]

   通过psutil库获取实时资源数据：

   import psutil
   cpu_percent = psutil.cpu_percent()
   mem_usage = psutil.virtual_memory().percent

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三、容错机制设计（[3] [16]）

1. 异常熔断

   # 中间件示例
   from scrapy.exceptions import IgnoreRequest
   
   class CircuitBreakerMiddleware:
       def __init__(self):
           self.error_count = 0
           
       def process_response(self, request, response, spider):
           if response.status == 403:
               self.error_count +=1
               if self.error_count >3:
                   raise IgnoreRequest("触发熔断机制") 
           return response

2. 资源回收

   • 数据库连接池自动回收（[18]）

   # 使用SQLAlchemy连接池
   SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 5
   SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = 3600  # 1小时回收

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四、日志规范建议（[14] [17]）

1. 结构化日志模板

   import logging
   from pythonjsonlogger import jsonlogger
   
   log_handler = logging.StreamHandler()
   formatter = jsonlogger.JsonFormatter(
       '%(asctime)s %(levelname)s %(module)s %(funcName)s %(message)s'
   )
   log_handler.setFormatter(formatter)
   logging.basicConfig(handlers=[log_handler], level=logging.INFO)

2. 关键日志事件

   事件类型	记录内容
   任务启动	爬虫名称、计划时间
   数据存储	成功条数、失败原因
   异常告警	堆栈跟踪、发生时间

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五、补充建议

1. 用户代理池（[21]）

   • 使用fake_useragent库动态生成UA

   from fake_useragent import UserAgent
   ua = UserAgent()
   headers = {'User-Agent': ua.random}

2. 维护性设计

   • 添加/maintenance接口用于手动触发数据清理

   @app.route('/maintenance', methods=['POST'])
   def maintenance():
       # 清理30天前数据
       conn.execute('DELETE FROM articles WHERE time < DATE("now","-30 day")')
       return jsonify({"status":"success"})

以上方案在单机2核4G配置下可支撑每小时处理5万条数据（[6] [14]），建议通过locust进行压力测试验证实际性能。