新手构建Scraping/Crawling Workflow：高校EE专业数学要求对比方案咨询

一、更高效的多步工作流调整 #

针对你对比高校EE专业数学课程的需求，在原有三步流基础上可以做以下优化，提升效率和数据质量：

• 前置准备：规范数据源与预案
  先梳理预选高校的专业页面路径规律（多数高校EE专业课程大纲集中在本科培养/教学计划板块），避免盲目爬取首页；提前准备加密PDF的解析方案（比如用qpdf解密后再提取文本），同时预设课程链接去重规则（比如通过URL哈希值判断重复）。
• 爬取+解析：流水线化处理
  放弃“先存链接CSV再二次解析”的模式，改用异步爬虫+临时数据库的流水线：
  1. 用aiohttp发起异步请求爬取专业页面链接，实时校验链接有效性；
  2. 对有效链接直接调用解析模块（BeautifulSoup处理网页，pdfplumber处理PDF），提取数学课程的名称、学分、大纲链接等信息；
  3. 把解析后的数据实时存入SQLite数据库，避免CSV的IO瓶颈，也支持中途中断后从断点恢复。
• 数据导出：模板化配置
  1. 先在数据库中完成数据清洗：统一课程名称格式（如将“高数A”“高等数学A”归一化）、补全缺失的链接信息；
  2. 用YAML配置文件定义CSV导出列（例如学校名称,课程名称,学分,课程链接,课程类别），读取配置后动态生成CSV，无需硬编码列名；
  3. JSON导出按学校分组结构化存储，方便后续LLM分析时快速读取单校数据。
• LLM分析阶段：结构化喂数
  先将数据库中的数据转换成LLM友好的格式（比如每校课程用Markdown表格整理），再喂给本地LLM；可以先做预统计（比如找出所有高校共开的核心课程），再让LLM聚焦分析不同层次高校的课程深度差异，减少无效计算。

二、替代编程语言选择 #

• Go语言：适合追求高并发爬取效率的场景，原生支持协程，爬虫框架colly成熟稳定，PDF解析、数据导出工具链完善，批量爬取几十上百所高校时性能优势明显。
• R语言：如果后续需要直接做课程差异的统计分析，R的rvest爬虫库+tidyverse数据处理生态可以实现爬取-分析-导出全流程，无需切换语言，统计可视化也更便捷。
• 优先推荐继续使用Python：Python的生态覆盖爬虫（Scrapy/BeautifulSoup）、PDF解析（pdfplumber）、数据处理（Pandas）、LLM集成（LangChain）全环节，社区资源丰富，适合你建立规范工作流的学习目标，上手成本远低于其他语言。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cdb-edward