多站采集的需求与挑战
为了丰富资源库，通常需要从多个来源站点进行采集。这带来了管理多个采集任务、统一数据格式和避免冲突的挑战。
任务模板化与配置管理
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创建通用模板：分析不同站点，抽取出共性的采集步骤（如登录、列表翻页、详情提取），制作成任务模板或函数模块。
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配置文件驱动：将每个站点的特异性信息（如起始URL、元素选择器、登录凭证）存储在独立的配置文件（如JSON, YAML）或数据库表中。主采集程序读取配置，动态加载并执行采集逻辑。这样，新增一个站点只需新增一份配置。
统一数据出口与去重
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标准化输出：无论来自哪个站点，最终采集的数据都应映射到统一的数据模型（相同的字段名和格式）。例如，所有站点的“标题”都存入
title字段，“下载链接”都存入download_url字段。 -
跨站去重：使用MD5去重技术，但计算哈希值的关键字段可能需要精心设计。例如，结合“标题”+“文件大小”+“发布者”进行去重，比单纯用“标题”更准确，可以避免不同站点发布同一资源导致的重复入库。
总结：模块化设计，集中化管理
多站点采集的核心是“高内聚、低耦合”。通过任务模板化和配置分离来管理多样性，通过统一数据模型和跨站去重来整合结果，从而实现高效、有序的多源数据采集体系。
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