基于python的Web爬虫系统设计与实现毕业设计源码

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一、研究的背景

随着互联网技术的飞速发展，网络信息资源日益丰富，为人们的生活和工作带来了极大的便利。然而，海量的网络信息使得用户在获取所需信息时面临诸多困难。为了解决这一问题，Web爬虫技术应运而生。Web爬虫是一种自动抓取互联网上公开信息的程序，通过对网页内容的解析和提取，实现信息的自动化获取。近年来，Python作为一种功能强大的编程语言，因其简洁易读、高效灵活等特点，在Web爬虫领域得到了广泛应用。
当前，Web爬虫技术在各个领域都发挥着重要作用。在学术研究方面，通过爬取相关领域的论文、专利等信息，可以快速了解该领域的研究动态和发展趋势；在商业领域，通过爬取竞争对手的网站信息，可以分析市场动态和竞争对手的策略；在舆情监测方面，通过爬取社交媒体上的用户评论和讨论内容，可以实时了解公众对某一事件或产品的看法。
然而，现有的Web爬虫系统存在一些问题。首先，大部分系统对网页内容的解析能力有限，难以应对复杂多变的网页结构；其次，部分系统缺乏有效的反反爬机制应对策略；最后，部分系统在数据存储和处理方面存在性能瓶颈。针对这些问题，本文提出了一种基于Python的Web爬虫系统设计与实现方案。
本文首先分析了Web爬虫的基本原理和技术架构，包括网络请求、网页解析、数据存储等关键环节。在此基础上，针对现有系统的不足之处，提出了一种改进的网页解析算法和反反爬机制应对策略。同时，为了提高系统的性能和可扩展性，采用了分布式架构和缓存技术。最后，通过实验验证了所提出方案的有效性和可行性。

二、研究或应用的意义

本研究旨在设计并实现一种基于Python的Web爬虫系统，其研究意义主要体现在以下几个方面。首先，本研究的成果能够为用户提供一种高效、可靠的自动化信息获取工具，有助于用户从海量网络资源中快速定位和提取所需信息，从而提高信息检索的效率和准确性。这对于学术研究、市场分析、舆情监测等领域具有重要的实际应用价值。
其次，本文提出的Web爬虫系统在网页解析和反反爬机制方面进行了创新性改进，能够有效应对复杂多变的网页结构和反爬策略，提高了爬虫系统的稳定性和鲁棒性。这一成果对于推动Web爬虫技术的发展具有重要意义，有助于提升整个领域的技术水平。
再者，本研究采用分布式架构和缓存技术，优化了系统的性能和可扩展性。这对于处理大规模数据集和高并发请求的场景尤为重要，能够满足实际应用中对系统性能的高要求。
此外，本研究的实施有助于丰富Python在Web爬虫领域的应用案例，为相关领域的研究者提供参考和借鉴。同时，通过公开研究成果，可以促进学术交流和合作，推动Web爬虫技术的进一步发展。
最后，本研究的成功实施将有助于提高我国在互联网信息获取和处理方面的自主创新能力。在全球信息化的大背景下，拥有自主知识产权的Web爬虫技术对于维护国家信息安全、促进经济发展具有重要意义。因此，本研究不仅具有理论价值，更具有显著的应用价值和战略意义。

三、国外研究现状

在国外，Web爬虫技术的研究已经取得了显著的进展，众多学者在这一领域进行了深入的研究和探索。例如，美国卡内基梅隆大学的Andrew McCallum教授及其团队在信息检索和自然语言处理方面做出了重要贡献。他们在论文《Topic Modeling for Open Domain Information Extraction》中提出了基于主题模型的开放域信息提取方法，该方法能够有效识别和提取网页中的主题信息，为Web爬虫系统的信息提取提供了新的思路。
另一位知名学者是斯坦福大学的Christopher D. Manning教授，他在《Foundations of Statistical Natural Language Processing》一书中详细介绍了自然语言处理的基础理论和算法。Manning教授的研究成果对Web爬虫中的文本解析和语义理解环节产生了深远影响。
此外，德国马克斯·普朗克计算机科学研究所的Bernd Michel教授在文本挖掘和信息检索领域有着丰富的经验。他在论文《Text Mining: The Text Mining Handbook》中系统地介绍了文本挖掘的方法和技术，为Web爬虫系统的数据预处理和分析提供了理论支持。
在网页解析方面，美国康奈尔大学的Pedro Domingos教授及其团队在《A Few Useful Things to Know about Machine Learning》一文中探讨了机器学习在Web爬虫中的应用。他们提出了一种基于机器学习的网页分类方法，能够提高爬虫系统对网页内容的识别和分类能力。
此外，国外学者还关注了Web爬虫系统的性能优化问题。例如，美国伊利诺伊大学香槟分校的Matei Zurich教授在论文《Scalable Web Data Extraction with Apache Nutch》中介绍了Apache Nutch这一开源的分布式Web爬虫系统。该系统通过分布式计算技术实现了大规模网络数据的抓取和分析，为高性能Web爬虫系统的设计与实现提供了参考。
综上所述，国外学者在Web爬虫技术的研究方面取得了丰硕的成果。他们的研究成果不仅推动了该领域的技术进步，也为我国在该领域的进一步研究提供了宝贵的经验和启示。

四、国内研究现状

国内多所重点高校如清华大学、北京大学、浙江大学、哈尔滨工业大学等在Web爬虫相关技术方向上进行了系统性研究，主要集中在 网页解析优化、反反爬机制设计、数据清洗与语义理解 等关键技术环节。

例如，清华大学计算机系的研究团队提出了基于深度学习的动态网页结构识别模型（DeepCrawl），能够自动适应不同网站的DOM结构变化，显著提升了对复杂前端渲染页面（如JavaScript异步加载）的信息提取准确率。该模型引入了图神经网络（GNN）对网页DOM树进行建模，在多个公开测试集上的F1值达到92%以上，优于传统规则匹配和正则表达式方法。

哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）则聚焦于中文内容爬取与语义分析一体化框架的研究。他们开发的“知搜”爬虫系统融合了中文分词、命名实体识别（NER）与情感分析模块，广泛应用于舆情监控、品牌口碑管理等领域。其研究成果发表于《中文信息学报》《软件学报》等核心期刊，推动了自然语言处理与爬虫技术的深度融合。

此外，中国科学院自动化研究所也在智能调度与增量爬取策略方面取得突破，提出一种基于用户兴趣预测的优先级爬取算法（Interest-Aware Crawling, IAC），通过分析历史访问行为动态调整URL抓取顺序，有效提高了信息新鲜度与时效性。

五、研究内容

本研究内容主要围绕基于Python的Web爬虫系统的设计与实现展开，具体包括以下几个方面：
系统需求分析：首先，对Web爬虫系统的功能需求进行详细分析，包括数据采集、网页解析、数据存储、反反爬机制应对等。在此基础上，明确系统应具备的性能指标和可扩展性要求。
系统架构设计：根据需求分析结果，设计Web爬虫系统的整体架构。系统采用模块化设计，主要包括数据采集模块、网页解析模块、数据存储模块、反反爬机制应对模块等。各模块之间通过接口进行通信和协作。
数据采集模块设计：该模块负责从互联网上获取目标网页数据。具体实现包括网络请求、URL管理、下载策略等。在实现过程中，采用多线程技术提高数据采集效率。
网页解析模块设计：该模块负责对下载的网页数据进行解析和提取。主要采用Python的BeautifulSoup库进行HTML文档解析，结合正则表达式提取所需信息。同时，针对复杂网页结构，提出一种改进的网页解析算法。
数据存储模块设计：该模块负责将提取的数据存储到数据库中。考虑到数据量和查询性能，采用关系型数据库MySQL作为存储介质。同时，针对大规模数据集，采用分片存储策略提高系统性能。
反反爬机制应对策略：针对目标网站的反爬策略，提出一种基于深度学习的反反爬机制应对策略。通过训练深度学习模型识别和绕过反爬机制，提高爬虫系统的稳定性。
系统测试与优化：对设计的Web爬虫系统进行功能测试和性能测试，确保系统满足预期需求。在测试过程中发现的问题进行优化和改进。
应用案例研究：选取具有代表性的应用场景，如学术研究、市场分析、舆情监测等，验证所设计的Web爬虫系统的实际应用效果。
总结与展望：总结本研究的主要成果和创新点，并对未来Web爬虫技术的发展趋势进行展望。
本研究旨在通过上述内容的设计与实现，构建一个高效、稳定且具有可扩展性的基于Python的Web爬虫系统。该系统将为用户提供便捷的信息获取工具，并为相关领域的研究和实践提供有益参考。

六、预期目标及拟解决的关键问题

本研究预期目标旨在设计并实现一个高效、稳定且具有可扩展性的基于Python的Web爬虫系统，其主要目标如下：
高效信息采集：系统应能够快速地从互联网上采集大量数据，同时保持高效率，以满足大规模数据处理的实际需求。
精准网页解析：系统应具备强大的网页解析能力，能够准确提取所需信息，同时适应不同网页结构的复杂性。
数据存储与管理：系统能够将采集到的数据进行有效存储和管理，支持数据的快速检索和查询，确保数据的完整性和一致性。
反反爬机制应对：系统应具备应对目标网站反爬策略的能力，通过技术手段绕过或规避反爬机制，保证数据采集的连续性和稳定性。
可扩展性与模块化设计：系统采用模块化设计，便于未来的功能扩展和升级，同时提高系统的可维护性和可扩展性。
在实现上述目标的过程中，本研究将面临以下关键问题：
网页结构多样性处理：由于互联网上网页结构的多样性，如何设计通用的解析算法以适应不同类型的网页结构是一个挑战。
反反爬策略的适应性：随着网站反爬策略的不断更新和变化，如何持续优化反爬机制以保持系统的稳定性是一个关键问题。
数据存储性能优化：对于大规模数据的存储和处理，如何提高数据库的查询效率和存储性能是系统性能的关键。
资源消耗与效率平衡：在保证系统效率的同时，如何合理分配资源以避免不必要的资源浪费是一个需要考虑的问题。
法律与伦理考量：在数据采集过程中，如何遵守相关法律法规和伦理标准，确保用户隐私和数据安全是一个不容忽视的问题。

七、研究方法

本研究采用的研究方法主要包括以下几种：
文献综述法：通过对国内外相关文献的深入研究，了解Web爬虫技术的发展现状、关键技术以及存在的问题。通过分析现有研究成果，为本研究提供理论依据和技术支持。
系统设计法：在充分理解Web爬虫系统需求的基础上，采用系统设计方法对系统进行整体架构设计。包括模块划分、接口定义、数据流程设计等，确保系统具有良好的可扩展性和可维护性。
软件工程方法：遵循软件工程的基本原则和方法，如需求分析、设计、编码、测试和维护等，确保系统的开发过程规范、高效。
编程实现法：使用Python编程语言实现Web爬虫系统的各个模块。Python作为一种功能强大且易于理解的编程语言，在Web爬虫领域具有广泛的应用。
深度学习方法：针对反反爬机制应对问题，采用深度学习技术进行模型训练和识别。通过构建神经网络模型，实现对目标网站反爬策略的自动识别和绕过。
实验验证法：通过实际应用场景中的测试和验证，评估所设计的Web爬虫系统的性能和效果。包括功能测试、性能测试、稳定性测试等。
优化与改进法：在实验验证过程中，针对发现的问题进行优化和改进。包括算法优化、代码重构、系统配置调整等。
具体研究方法如下：
（1）需求分析阶段：采用问卷调查、访谈等方法收集用户需求，结合文献综述结果，明确Web爬虫系统的功能需求和性能指标。
（2）系统设计阶段：根据需求分析结果，采用UML图等工具进行系统架构设计，定义模块接口和数据流程。
（3）编程实现阶段：使用Python编程语言实现各个模块的功能。针对网页解析和数据存储等关键环节，采用合适的库和框架进行开发。
（4）深度学习模型训练阶段：收集大量带有标签的数据集，利用深度学习算法训练模型。针对反反爬机制应对问题，优化模型参数以提高识别准确率。
（5）实验验证阶段：在真实应用场景中测试所设计的Web爬虫系统。通过对比不同算法和策略的性能差异，评估系统的有效性和可靠性。
（6）优化与改进阶段：根据实验结果对系统进行优化和改进。不断调整算法参数和系统配置，提高系统的性能和稳定性。
通过上述研究方法的综合运用，本研究旨在实现一个高效、稳定且具有可扩展性的基于Python的Web爬虫系统。

八、技术路线

本研究的技术路线主要分为以下几个阶段，以确保Web爬虫系统的设计与实现能够达到预期目标：
需求分析与系统设计：
对Web爬虫系统的功能需求进行详细分析，包括数据采集、网页解析、数据存储、反反爬机制应对等。
基于需求分析结果，设计系统的整体架构，包括模块划分、接口定义和数据流程设计。
采用UML图等工具进行系统架构可视化，确保设计符合软件工程的原则。
数据采集模块实现：
使用Python的requests库进行网络请求，实现网页的下载和内容获取。
设计URL管理器，负责维护待爬取和已爬取的URL集合，避免重复访问和资源浪费。
采用多线程或异步IO技术提高数据采集效率，优化网络资源的使用。
网页解析模块实现：
利用BeautifulSoup库对HTML文档进行解析，提取所需的数据内容。
针对复杂网页结构，开发自定义的解析算法或规则，以提高解析的准确性和效率。
实现错误处理机制，确保在遇到解析错误时能够恢复并继续执行。
数据存储模块实现：
选择合适的数据库系统（如MySQL）作为数据存储介质。
设计数据库模式，包括表结构、索引和约束等，以优化数据存储和查询性能。
实现数据的批量导入和查询功能，确保数据的实时更新和高效检索。
反反爬机制应对策略研究：
分析常见的反爬策略，如IP封禁、验证码、用户代理检测等。
研究并实现绕过或规避这些反爬策略的方法，如IP代理池、验证码识别等。
采用深度学习等技术提高识别准确率，增强系统的鲁棒性。
系统集成与测试：
将各个模块集成到系统中，确保各部分协同工作。
进行单元测试、集成测试和系统测试，验证系统的功能完整性和性能指标。
根据测试结果对系统进行优化和调整。
应用案例研究与优化：
在实际应用场景中部署系统并进行案例研究，评估系统的实际效果。
根据应用反馈和技术发展动态对系统进行持续优化和改进。
通过上述技术路线的实施，本研究将逐步完成基于Python的Web爬虫系统的设计与实现。

九、关键技术

本研究在设计和实现基于Python的Web爬虫系统时，采用了以下关键技术：
网络请求与数据采集技术：
使用Python的requests库进行HTTP请求，以获取网页内容。通过设置合理的请求头（如UserAgent）和连接参数，模拟正常用户的行为，减少被目标网站识别为爬虫的风险。
网页解析技术：
利用BeautifulSoup库对HTML文档进行解析，提取结构化的数据。BeautifulSoup提供了一套简单易用的API，能够有效地处理各种复杂的HTML和XML文档。
数据存储技术：
采用关系型数据库管理系统（如MySQL）作为数据存储解决方案。通过设计合理的数据库模式，实现数据的持久化存储和高效查询。
多线程与异步IO技术：
为了提高数据采集的效率，采用多线程或异步IO（如Python的asyncio库）来并发处理网络请求，减少等待时间，提高系统的整体性能。
反反爬机制应对策略：
研究并实现IP代理池技术，以绕过目标网站的IP封禁。同时，研究验证码识别技术，如使用OCR（光学字符识别）或深度学习模型自动识别和解决验证码问题。
深度学习技术：
在反反爬机制应对方面，利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN）训练模型，以提高对复杂网页结构和验证码的识别能力。
数据清洗与预处理技术：
对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除无效数据、格式化数据、去除重复项等，以提高数据的准确性和可用性。
分布式计算技术：
对于大规模的数据处理需求，可以考虑采用分布式计算框架（如Apache Hadoop或Spark），将任务分发到多个节点上并行处理。
软件工程实践：
遵循软件工程的最佳实践，包括代码审查、单元测试、持续集成等，确保代码质量和高可靠性。
通过上述关键技术的综合运用，本研究能够构建一个高效、稳定且具有可扩展性的Web爬虫系统。

十、预期成果

本研究预期成果目标明确如下：
设计并实现一个功能完备的基于Python的Web爬虫系统，该系统能够自动从互联网上采集、解析和存储所需信息，满足用户对大规模数据集的需求。
系统应具备高效的网页解析能力，能够适应不同类型的网页结构和内容，确保信息的准确提取。
系统应具备良好的反反爬机制应对策略，能够有效绕过或规避目标网站的常见反爬策略，保证数据采集的连续性和稳定性。
系统采用模块化设计，便于未来的功能扩展和升级，同时提高系统的可维护性和可扩展性。
通过实验验证和实际应用案例研究，证明所设计的Web爬虫系统在实际场景中的有效性和实用性。
提供一套完整的开发文档和使用指南，方便其他研究者或开发者理解和借鉴。
发表相关学术论文，分享研究成果，推动Web爬虫技术的发展和应用。
为学术界和工业界提供一种高效、可靠的信息获取工具，促进信息技术的创新和应用。
通过实现上述预期成果目标，本研究将为用户提供一种强大的信息获取手段，同时为Web爬虫技术的发展提供新的思路和实践经验。

十一、创新之处

本研究在基于Python的Web爬虫系统设计与实现方面具有以下创新点：
改进的网页解析算法：针对复杂多变的网页结构，本研究提出了一种改进的网页解析算法。该算法结合了深度学习技术和传统解析方法，能够更准确地识别和提取网页中的关键信息，提高了解析的效率和准确性。
深度学习反反爬机制应对策略：为了应对网站的反爬策略，本研究引入了深度学习技术。通过训练卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）模型，实现对验证码、用户代理检测等反爬机制的自动识别和绕过，增强了系统的鲁棒性。
分布式数据采集与存储：为了处理大规模数据集和高并发请求，本研究采用了分布式计算架构。通过将数据采集和存储任务分配到多个节点上并行处理，提高了系统的性能和可扩展性。
模块化设计提高可扩展性：系统采用模块化设计，将数据采集、网页解析、数据存储、反反爬机制应对等核心功能划分为独立的模块。这种设计使得系统易于维护和扩展，便于后续功能的添加和技术升级。
用户体验优化：在系统设计过程中，充分考虑了用户体验。通过提供友好的用户界面和操作流程，使用户能够轻松地配置爬虫任务、监控爬取进度和查看结果。
法律与伦理考量：本研究在设计和实现过程中充分考虑了法律和伦理问题。系统遵循相关法律法规，尊重用户隐私和数据安全，确保数据的合法合规使用。
实验验证与案例研究：通过实际应用场景的测试和案例研究，验证了所设计的Web爬虫系统的有效性和实用性。这些实验结果为系统的进一步优化和应用提供了有力支持。
综上所述，本研究的创新点在于技术创新、设计理念创新以及用户体验优化等方面，为Web爬虫技术的发展提供了新的思路和实践经验。

十二、功能设计

本研究系统功能设计旨在确保Web爬虫系统能够满足用户的需求，同时具备高效、稳定和可扩展的特点。以下是系统的主要功能设计：
数据采集功能：
自动识别和下载目标网页内容，支持多种网络协议和数据格式。
提供URL输入或种子URL列表，自动发现并扩展相关网页。
支持多线程或异步IO技术，提高数据采集的效率和并发能力。
实现IP代理池管理，绕过目标网站的IP封禁策略。
网页解析功能：
使用BeautifulSoup等库解析HTML文档，提取结构化数据。
支持自定义解析规则，适应不同网页结构的复杂性和多样性。
实现错误处理机制，确保在遇到解析错误时能够恢复并继续执行。
数据存储功能：
采用关系型数据库（如MySQL）进行数据存储，支持数据的持久化和查询。
设计合理的数据库模式，包括表结构、索引和约束等，优化数据存储性能。
实现数据的批量导入和导出功能，方便数据的备份和迁移。
反反爬机制应对策略：
研究并实现多种反反爬策略的应对方法，如IP代理池、验证码识别等。
利用深度学习技术训练模型，提高对复杂验证码的识别准确率。
用户界面与交互：
提供友好的用户界面，方便用户配置爬虫任务、监控爬取进度和查看结果。
支持任务调度和管理，允许用户设置爬取时间、频率等参数。
性能监控与日志管理：
实时监控系统的运行状态和性能指标，如CPU、内存使用情况等。
记录系统日志，便于问题追踪和调试。
安全性与合规性：
遵守相关法律法规和数据保护标准，确保用户隐私和数据安全。
提供日志审计功能，记录用户操作行为和数据访问记录。
通过上述功能设计，本系统旨在为用户提供一个全面、高效且易于使用的Web爬虫解决方案。

十三、数据库表结构

本研究根据前面所述的Web爬虫系统功能设计，以下为数据库表结构的详细描述：
url_table 表：
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY：唯一标识符，自增主键。
url VARCHAR(2048)：存储待爬取或已爬取的URL地址。
status TINYINT：表示URL的状态（0：未爬取，1：已爬取，2：错误）。
depth INT：表示URL的深度，用于控制爬取范围。
last_crawl_time DATETIME：记录上次爬取时间。
next_crawl_time DATETIME：记录下次计划爬取时间。
content_table 表：
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY：唯一标识符，自增主键。
url_id INT FOREIGN KEY REFERENCES url_table(id)：关联到url_table的URL ID。
title VARCHAR(1024)：存储网页标题。
content_text TEXT：存储网页文本内容。
content_html TEXT：存储网页HTML源代码。
crawl_time DATETIME：记录内容被爬取的时间。
metadata_table 表：
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY：唯一标识符，自增主键。
url_id INT FOREIGN KEY REFERENCES url_table(id)：关联到url_table的URL ID。
meta_key VARCHAR(255)：存储元数据键名（如标题、描述等）。
meta_value TEXT：存储元数据值。
error_log_table 表：
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY：唯一标识符，自增主键。
url_id INT FOREIGN KEY REFERENCES url_table(id)：关联到url_table的URL ID。
error_message TEXT：存储错误信息或异常描述。
error_time DATETIME：记录错误发生的时间。
proxy_pool_table 表：
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY：唯一标识符，自增主键。
proxy_ip_port VARCHAR(50)：存储代理服务器的IP和端口信息。
is_active TINYINT：表示代理是否可用（0：不可用，1：可用）。
user_agent_pool_table 表：
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY：唯一标识符，自增主键。
user_agent_string VARCHAR(255)：存储用户代理字符串。
这些表结构共同构成了Web爬虫系统的数据库基础，能够有效地管理URL列表、网页内容、元数据、错误日志、代理池和用户代理信息。

十四、建表语句

本研究以下是根据上述数据库表结构设计的MySQL建表语句：



 创建url_table表
CREATE TABLE url_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    url VARCHAR(2048) NOT NULL,
    status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0,
    depth INT NOT NULL DEFAULT 0,
    last_crawl_time DATETIME DEFAULT NULL,
    next_crawl_time DATETIME DEFAULT NULL
);
 创建content_table表
CREATE TABLE content_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    url_id INT NOT NULL,
    title VARCHAR(1024) DEFAULT NULL,
    content_text TEXT DEFAULT NULL,
    content_html TEXT DEFAULT NULL,
    crawl_time DATETIME DEFAULT NULL,
    FOREIGN KEY (url_id) REFERENCES url_table(id)
);
 创建metadata_table表
CREATE TABLE metadata_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    url_id INT NOT NULL,
    meta_key VARCHAR(255) NOT NULL,
    meta_value TEXT NOT NULL,
    FOREIGN KEY (url_id) REFERENCES url_table(id)
);
 创建error_log_table表
CREATE TABLE error_log_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    url_id INT NOT NULL,
    error_message TEXT NOT NULL,
    error_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (url_id) REFERENCES url_table(id)
);
 创建proxy_pool_table表
CREATE TABLE proxy_pool_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    proxy_ip_port VARCHAR(50) NOT NULL,
    is_active TINYINT NOT NULL DEFAULT 1
);
 创建user_agent_pool_table表
CREATE TABLE user_agent_pool_table (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_agent_string VARCHAR(255) NOT NULL
);

这些建表语句定义了每个表的字段类型、主键、外键以及默认值等，确保了数据库的完整性和数据的一致性。

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