在使用Python爬蟲框架時，為了保證穩定性，可以采取以下措施：
選擇成熟的爬蟲框架：使用經過社區驗證的成熟爬蟲框架，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等，這些框架經過了大量實際項目的考驗，具有較高的穩定性和可靠性。
異常處理：在爬蟲代碼中添加適當的異常處理機制，如try-except語句，以捕獲和處理可能出現的異常，避免因為單個請求失敗導致整個爬蟲崩潰。
重試機制：為關鍵請求設置重試機制，當請求失敗時，可以在一定的時間間隔后嘗試重新發送請求。這可以通過自定義中間件或使用第三方庫實現。
限制并發數：合理設置爬蟲的并發請求數，避免對目標網站造成過大的壓力，導致IP被封禁或服務器崩潰。可以使用第三方庫如ratelimit來限制并發數。
使用代理IP：通過使用代理IP，可以有效地避免因為頻繁訪問同一IP地址而被封禁。可以使用免費或付費的代理IP服務，將代理IP設置到爬蟲中。
遵守robots.txt協議：尊重目標網站的robots.txt文件，遵循其規定的爬取規則，避免爬取禁止訪問的頁面，減少不必要的風險。
監控和日志：實現監控和日志記錄功能，實時了解爬蟲的運行狀態和性能指標，及時發現并解決問題。可以使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等工具進行日志分析。
分布式爬蟲：如果需要爬取大量數據，可以考慮使用分布式爬蟲技術，將爬蟲任務分配到多臺服務器上執行，提高穩定性和效率。常用的分布式爬蟲框架有Scrapy-Redis、Apache Spark等。
定期更新和維護：定期更新爬蟲框架和相關依賴庫，修復已知的安全漏洞和性能問題，確保爬蟲的穩定運行。
