在使用Python爬虫框架时，为了保证稳定性，可以采取以下措施：
选择成熟的爬虫框架：使用经过社区验证的成熟爬虫框架，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等，这些框架经过了大量实际项目的考验，具有较高的稳定性和可靠性。
异常处理：在爬虫代码中添加适当的异常处理机制，如try-except语句，以捕获和处理可能出现的异常，避免因为单个请求失败导致整个爬虫崩溃。
重试机制：为关键请求设置重试机制，当请求失败时，可以在一定的时间间隔后尝试重新发送请求。这可以通过自定义中间件或使用第三方库实现。
限制并发数：合理设置爬虫的并发请求数，避免对目标网站造成过大的压力，导致IP被封禁或服务器崩溃。可以使用第三方库如ratelimit来限制并发数。
使用代理IP：通过使用代理IP，可以有效地避免因为频繁访问同一IP地址而被封禁。可以使用免费或付费的代理IP服务，将代理IP设置到爬虫中。
遵守robots.txt协议：尊重目标网站的robots.txt文件，遵循其规定的爬取规则，避免爬取禁止访问的页面，减少不必要的风险。
监控和日志：实现监控和日志记录功能，实时了解爬虫的运行状态和性能指标，及时发现并解决问题。可以使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等工具进行日志分析。
分布式爬虫：如果需要爬取大量数据，可以考虑使用分布式爬虫技术，将爬虫任务分配到多台服务器上执行，提高稳定性和效率。常用的分布式爬虫框架有Scrapy-Redis、Apache Spark等。
定期更新和维护：定期更新爬虫框架和相关依赖库，修复已知的安全漏洞和性能问题，确保爬虫的稳定运行。
