网页抓取项目应该选择哪种合适的项目结构设计方案？

你提到的两个方案各有优劣，但都存在一定的设计缺陷：

• 方案1（按站点拆分）：优势是站点逻辑完全隔离，修改单个站点的爬取规则不会影响其他代码，迭代效率高；缺点是没有抽离公共逻辑，每个站点都要重复写数据入库、请求重试、反爬处理这类通用代码，后续维护成本会越来越高。
• 方案2（按步骤拆分）：优势是流程分层清晰，公共逻辑可以复用；缺点是单文件会随着站点数量增加变得越来越臃肿，上千行不同站点的逻辑混在一起，找单个站点的配置/规则非常麻烦，也容易误改其他站点的代码。

更优的方案是结合两者的优势，采用「公共核心层+站点适配层+流程调度层」的分层架构，目录结构如下：

job_scraper/
├── README.md               # 项目说明、部署方法、站点列表
├── LICENSE                 # 授权协议
├── requirements.txt        # 依赖清单：selenium、requests、SQLAlchemy等
├── config.py               # 全局配置：数据库连接串、通用请求头、超时阈值等
├── main.py                 # 项目入口：调度所有站点的爬取、清洗、入库流程
├── core/                   # 公共核心逻辑层
│   ├── __init__.py
│   ├── db.py               # 数据库操作封装：统一的写入、去重、更新逻辑
│   └── scraper_utils.py    # 爬取工具类：请求重试、selenium初始化、通用数据清洗逻辑
└── spiders/                # 站点爬取逻辑层
    ├── __init__.py
    ├── site_1.py           # 站点1独有的爬取逻辑、字段映射、反爬处理
    ├── site_2.py
    ├── site_3.py
    └── site_4.py

该架构的核心优势 #

1. 完全保留按站点拆分的优势：每个站点的爬取逻辑完全独立，调整站点3的XPath规则、给站点4加Selenium特殊配置，都只需要修改对应文件，完全不会触碰其他站点的代码；后续新增站点也只需要在spiders目录下加新的py文件，符合开闭原则。
2. 公共逻辑统一维护：所有站点都调用core层的通用工具，不用每个站点重复写连接数据库、处理请求超时、解析薪资格式这类代码；后续要修改全局的入库去重规则，只要改core/db.py一个文件就能全量生效，不用逐个修改4个站点的代码。
3. 调度逻辑极度简洁：可以约定每个站点的py文件都统一暴露run_scrape()这类同名函数，返回统一格式的岗位数据列表，main.py里只要批量导入spiders下的所有模块，循环调用run_scrape()再传给core层的入库方法就行，不用写冗余的条件判断逻辑。

额外最佳实践 #

要求每个站点的run_scrape()函数输出的字段完全统一，比如固定包含job_title、company_name、salary_range、location、publish_date、detail_url这几个核心字段，站点独有的字段可以放在ext_info字典里，这样core层的入库逻辑完全不用适配不同站点的输出，维护成本极低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者beginsql