最省事的是用pd.read_html()直接解析静态表格，但需先过反爬关：加User-Agent、控制请求频率、确认HTML中存在；JS渲染则须换Playwright/Selenium获取渲染后HTML。
用 pandas.read_html() 抓表格最省事，但得先过反爬关
多数静态网页表格能直接用 pandas.read_html() 解析，它底层调用 lxml 或 bs4，返回 list of DataFrame。但遇到 JS 渲染、登录墙、频率限制就立刻失效。
实操建议：
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- 先用浏览器开发者工具（Network → HTML 请求）确认表格是否在首屏 HTML 里；如果不是，
read_html()无解，必须换requests-html或selenium - 加请求头模拟真实浏览器：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...'}，否则很多网站直接返回 403 - 加
time.sleep(1)控制请求间隔，避免被封 IP —— 这点常被跳过，结果跑两分钟就被目标站限流
写入数据库前，必须做字段类型对齐和空值处理
网页表格的“空”可能是 ''、'-'、'N/A' 或真正 NaN，而数据库（比如 PostgreSQL 的 INTEGER 或 MySQL 的 DATE）对 NULL 和类型极其敏感，直接 to_sql() 很容易报 Invalid type for column xxx 或 Incorrect date value。
实操建议：
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- 用
df.replace({'-': pd.NA, 'N/A': pd.NA})统一脏空值 - 对日期列显式转换：
pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')，失败变NaT，不会崩 - 数值列用
pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')，避免字符串混入导致整列变object - 写入前检查：
df.dtypes和df.isna().sum()，比出错后再 debug 快十倍
to_sql(if_exists='append') 能写但不能替代 upsert
如果网页数据有更新（比如股价、订单状态），只用 if_exists='append' 会导致重复插入。而 if_exists='replace' 又会清空历史 —— 这不是“实时写入”，是“实时覆盖”。
实操建议：
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- PostgreSQL 用户优先用
ON CONFLICT DO UPDATE：配合sqlalchemy.dialects.postgresql.insert()构造 upsert 语句 - MySQL 用户用
INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE，前提是表有唯一键（如UNIQUE (symbol, trade_date)） - SQLite 用户没原生 upsert，只能先
SELECT判断是否存在，再INSERT OR REPLACE—— 注意性能，别在循环里查 - 无论哪种，主键或唯一约束必须提前建好，否则 upsert 逻辑无效
定时任务别只靠 time.sleep()，用 APScheduler 更稳
用 while True: crawl(); time.sleep(300) 看似简单，但进程挂了就停，日志难追踪，也没失败重试机制。
实操建议：
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- 用
APScheduler的BackgroundScheduler+IntervalTrigger(minutes=5)，支持异常捕获、任务暂停、运行状态查询 - 把数据库连接封装进函数内（而不是全局变量），避免长连接超时断开后还拿着失效的
engine - 每次抓取后写一条日志到文件或数据库，含时间、行数、异常信息（如果有），否则哪次漏了根本不知道
网页结构变更是静默的——今天好好的，明天 read_html()[0] 可能指向广告栏而不是数据表。这类问题不会报错，只会写入空数据或错列，得靠日志和定期校验兜底。
