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传统方式依赖固定频率的抓取或手动提交，但在面对大量站点或页面时，效🎆率不高且容易触发反爬机制

延伸思考 上述方法基于经典表格型Q-learning，适合状态数较少（例如几百个）的场景

杜智杰

设计动作池 调度器在每个决策点可执行的动作不宜过多： 动作0：立即抓取队列中最优先的URL

如果URL或状态维度很大，可以进一🔍步探索使用深度Q网络（DQN）