用ChatGPT优化抓取策略：从规则设计到调试建议

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jackcode

发布于 2025-09-17 10:26:40

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开场白

做过爬虫项目的人大概都清楚，真正让人头疼的不是“发不出请求”，而是“发出了请求，却总觉得数据不稳定”。要么页面结构一夜之间改了，要么代理池突然死了一半，要么调度跑着跑着开始疯狂触发验证码。

这篇文章我想换个角度，把爬虫开发看成“侦探破案”。案件是什么？——拿到目标数据。线索是什么？——页面规则、代理策略、调试记录。本文会拆解我的一些思路，并给出代码示例（含代理配置），最后画一份“技术关系图谱”，方便大家把全局串起来。

关键数据指标

做侦探要先锁定嫌疑人，爬虫也是一样。你得先想清楚，哪些指标最能反映任务的健康度。

成功率：HTTP 200 占比。结构改动、代理失效都能在这里反映出来。
响应时间分布：p50、p90、p99。能看出慢页面和瓶颈点。
防刷触发率：验证码、封禁页面的比例。这个直接和策略挂钩。
代理可用率：哪个 IP 好用，哪个 IP 在拖后腿。
数据质量：字段缺失率。很多时候页面请求都成功了，但字段提取错了。
资源消耗：带宽和 CPU，方便评估要不要限流。

这些指标就像是“现场勘探”的证据，越早收集越好。

规则设计：别一头撞南墙

设计解析规则其实特别像“问案子证人”。有些证人很靠谱（比如 API），有些证人爱胡说八道（比如临时 className）。

我的经验是分三层：

优先 API 或 meta 标签：这些接口或标签很少会乱改。
再用 DOM 路径：尽量选稳定的 id 或 class，不要指望绝对路径。
兜底正则 / 模糊匹配：就像口供不准时的补充。

另外别忘了：

用 显式等待 替代固定的 sleep(5)。等节点出来再走，才算靠谱。
给字段设置两套提取方法，互相校验。就像有两个证人，防止口供跑偏。
抽样人工检查。哪怕每天抽 0.1%，也能防止全量数据悄悄坏掉。

代理策略：穿好“伪装衣”

代理就是我们的“伪装衣”。穿得好，能在人群里消失；穿得差，一下就被盯出来。

关键点：

用支持用户名/密码认证的代理池（比如爬虫代理）。
定期给代理打分（延迟、失败率、匿名度），别一股脑乱用。
不同任务用不同池子：大文件任务用带宽型，敏感页面用高匿名型。
控制 IP 使用频率，别让同一个 IP 疯狂轰炸一个站点。

示例代码

示例一：requests + 代理

# requests_proxy_example.py
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

# ====== 代理配置（参考：亿牛云示例） ======
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = 3100
PROXY_USER = "16YUN"
PROXY_PASS = "16IP"

proxy_url = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

proxies = {
    "http": proxy_url,
    "https": proxy_url
}

# 配置重试逻辑
session = requests.Session()
retries = Retry(total=3, backoff_factor=0.5,
                status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504])
session.mount("http://", HTTPAdapter(max_retries=retries))
session.mount("https://", HTTPAdapter(max_retries=retries))

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                  "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0 Safari/537.36"
}

def fetch_json(url):
    try:
        r = session.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=15)
        r.raise_for_status()
        return r.json()
    except Exception as e:
        print("请求失败:", e)
        return None

if __name__ == "__main__":
    print(fetch_json("https://httpbin.org/get"))

示例二：Playwright + 代理

# playwright_proxy_example.py
from playwright.sync_api import sync_playwright

# ====== 代理配置（参考：亿牛云示例） ======
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = 3100
PROXY_USER = "16YUN"
PROXY_PASS = "16IP"

proxy_server = f"http://{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

def fetch_page(url):
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(
            proxy={"server": proxy_server, "username": PROXY_USER, "password": PROXY_PASS},
            headless=True
        )
        context = browser.new_context(
            user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
        )
        page = context.new_page()
        try:
            page.goto(url, wait_until="domcontentloaded")
            page.wait_for_selector("article, .post, #content", timeout=8000)
            return page.content()
        except Exception as e:
            print("访问失败:", e)
            return None
        finally:
            context.close()
            browser.close()

if __name__ == "__main__":
    html = fetch_page("https://example.com")
    print("页面长度:", len(html) if html else "None")

演进思路：记录版本

v1.0：单线程，硬编码 UA，无代理。
v1.1：加重试，加日志，支持代理认证。
v2.0：引入代理池，多进程或异步抓取，采样校验。
v3.0：自适应调度（根据失败率动态调整），加监控报警。

（这里建议用 Mermaid 图或者画图软件，做一份演进关系图，团队讨论时很好用。）

技术关系图谱（简化版）

采集调度 → 抓取引擎 → (代理池 + 解析器) → 数据清洗 → 存储
                         ↓
                     监控与QA

调试建议

最小化失败用例：把失败请求的 URL、headers、返回体前 1k 字保存下来。
先用 curl/httpie 复现：比代码调试快，能立刻看出是不是代理问题。
代理诊断：定期访问 httpbin，验证 IP、UA 是否生效。
降级机制：失败率高时降低并发，切换备用代理池。
回归测试：每天小规模跑一遍，检测解析是否跑偏。

小结

采集方案重点：

目标数据 ；
抓取规则 ；
代理池 ；
调试记录 。

只要你把指标盯紧、规则分层、代理养好、日志打全，哪怕目标网站天天变脸，你也能比较从容地应对。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

数据分析

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