一、多站点采集的价值与挑战
从多个资源平台同步采集，能极大丰富本站内容库，避免依赖单一来源，提高更新全面性。但挑战也随之而来：不同站点结构迥异、反爬策略不同、数据格式不统一，管理复杂度呈倍数增加。
二、集中化任务调度与管理
这是高效管理多站点采集的核心。你需要一个“指挥中心”，而不是一堆分散的脚本。
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使用爬虫管理平台：如 Crawlab、ScrapydWeb、SpiderKeeper。这些平台提供Web界面，允许你集中管理多个爬虫项目（每个站点或每个分类可以是一个项目）。
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优点：可以一键启动/停止所有任务，集中查看日志和监控状态，设置统一的定时计划。
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自建任务队列：使用 Celery + Redis/RabbitMQ 等消息队列。将每个采集任务封装成一个Celery任务，由Worker进程并行执行。可以方便地控制并发度、重试失败任务。
三、统一数据标准化处理
不同来源的数据字段名、格式千差万别，必须在入库前进行标准化。
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定义统一数据模型：在程序中先定义一个标准的影视数据模型（Schema），包含你需要的所有字段（如 title, year, category, play_url等）。
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编写适配器（Parser/Adapter）：为每个不同的资源站编写一个专用的解析器。这个解析器的职责是：将来自该站点的原始五花八门的数据，转换并填充到上述统一数据模型中。
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统一入库接口：所有解析器产出的标准化数据，都通过同一个接口或函数写入数据库。这样，无论数据来自哪里，最终在库里的格式都是一致的。
四、配置示例与技巧
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在Crawlab中：你可以创建多个“爬虫”，每个对应一个资源站。为所有爬虫设置一个共同的定时任务组，让它们每天同时启动。
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资源分配：根据站点的重要性和采集难度，为不同任务分配不同的并发线程数和代理IP资源。重要的、反爬严的站点，分配更多、质量更高的代理。
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错峰采集：将所有任务的启动时间稍微错开，避免瞬间对自身服务器和代理IP池造成过大压力。
总结
多站点自动采集是一项系统工程，关键在于“集中管理”和“标准化”。通过爬虫管理平台实现任务的统一调度与监控，通过定义统一数据模型和编写站点适配器来解决数据异构问题。采用这种架构，你可以像搭积木一样，随时增加或减少采集来源，并保持整个采集体系的稳定和有序。
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