引言：物流信息抓取的现代挑战
在电商蓬勃发展的今天，快递物流跟踪已成为日常需求。无论是企业供应链管理还是个人包裹查询，实时获取物流信息都至关重要。传统的人工查询方式效率低下，而通过 Python 爬虫自动化获取物流信息，不仅能提高效率，还能实现数据分析和监控预警。本文将深入探讨如何构建一个高效、稳定且智能的快递物流跟踪爬虫系统。
技术架构选型：为什么选择异步并发？
现代物流跟踪爬虫面临三大挑战：
- 高并发需求：需要同时查询多个快递单号
- 反爬虫对抗：主流物流网站都有严格的反爬措施
- 数据解析复杂度：不同快递公司返回数据格式各异
针对这些挑战，我们选择以下技术栈：
- 异步框架：aiohttp + asyncio 实现高并发
- 智能解析：Playwright 模拟真实浏览器行为
- 数据管理：SQLAlchemy + PostgreSQL 存储结构化数据
- 代理管理：智能代理池轮换机制
1. 项目结构设计
express_tracking/
├── crawler/
│
