—— 图谱化拆解
一、发展背景
在线学习平台的演进速度远超很多人的预期。过去它们只是单纯的课程发布窗口，如今却逐渐发展成集课程资源、学习路径、师生互动、测评反馈、个性化推荐为一体的综合生态。
这种变化带来几个明显的趋势：
- 层级化更清晰 —— 从大类到课程再到具体单元，内容被拆解得越来越细，便于学习路径规划。
- 动态更新频繁 —— 根据学习行为与推荐算法，平台会不断推送新课程或资料，数据更新的速度明显加快。
- 多终端融合 —— 移动端、桌面端乃至智能设备的接入，让信息分布在不同场景中。
- 合规与技术门槛提高 —— 为了保证版权和数据安全，平台在访问限制和防护措施上越来越严格。
在这样的背景下，过去那种“一次性大批量抓取”的方式往往效率低下，还容易造成不必要的冗余。更可行的方式是设计一个分层次的采集流程，逐级深入，既能减少资源浪费，又能适应平台的动态变化。
二、思路图谱
下面用一张树状结构图来概括整个方案：
教育平台内容分层采集方案
│
├── 网络接入
│ ├── 使用代理服务
│ ├── 用户模拟切换
│ └── 请求频率控制
│
├── 抓取逻辑
│ ├── 第一级：课程分类目录
│ ├── 第二级：课程详情页面
│ └── 第三级：课时/单元内容
│
├── 数据解析
│ ├── HTML 结构解析
│ ├── 动态渲染处理
│ └── 正则与数据清洗
│
├── 存储与更新
│ ├── 数据库存储（MySQL / MongoDB）
│ ├── 增量更新机制
│ └── 定期调度任务
│
└── 监控与优化
├── 日志与监控
├── 失败重试
└── 代理池健康度管理
三、示例代码
下面给出一个简化示例，展示如何代理服务分层采集教育类平台的目录和课程信息（示例中引用了爬虫代理配置方式）：
import asyncio
import aiohttp
from lxml import etree
# ====== 代理配置（示例：亿牛云） ======
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"
proxy_auth = aiohttp.BasicAuth(proxy_user, proxy_pass)
proxy_url = f"http://{proxy_host}:{proxy_port}"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36"
}
# ====== 异步请求工具函数 ======
async def fetch(session, url):
try:
async with session.get(url, headers=headers, proxy=proxy_url,
proxy_auth=proxy_auth, timeout=10) as resp:
text = await resp.text(encoding="utf-8", errors="ignore")
return text
except Exception as e:
print(f"请求失败: {url}, 错误: {e}")
return None
# ====== 第一级：课程分类目录 ======
async def get_course_categories(session):
url = "https://www.icourse163.org/"
html_text = await fetch(session, url)
if not html_text:
return []
html = etree.HTML(html_text)
categories = html.xpath("//div[@class='f-f0 f-cb']/a/text()")
print("课程分类：", categories)
return categories
# ====== 第二级：课程详情 ======
async def get_course_details(session, course_url):
html_text = await fetch(session, course_url)
if not html_text:
return
html = etree.HTML(html_text)
title = html.xpath("//h2[@class='course-title f-ib f-vam']/text()")
desc = html.xpath("//div[@class='course-enroll-info_course-info_term-info_term-desc']/text()")
print(f"课程标题：{title}")
print(f"课程简介：{desc}")
# ====== 主入口：并发调度 ======
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
categories = await get_course_categories(session)
# 示例：并发抓取多个课程详情
course_urls = [
"https://www.icourse163.org/course/PKU-1002020001",
"https://www.icourse163.org/course/PKU-1002020002",
"https://www.icourse163.org/course/PKU-1002020003"
]
tasks = [get_course_details(session, url) for url in course_urls]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
说明：
- 在网络接入层通过代理和用户伪装提高访问稳定性。
- 分层采集思路：先拿到分类，再进入课程页面，最后细化到具体单元。
- 可根据平台情况扩展到动态渲染场景。
四、总结
教育类平台的内容采集，必须考虑到层级化结构、频繁更新、多终端分布和访问限制。
采用分层次的采集思路，可以在保证效率的同时降低风险，并更好地适应教育平台未来的演进方向。
这种方案不仅适合教育类平台，也能够迁移到资讯网站、视频平台、知识型社区等场景中。
