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很多新手还在使用传统的API提取式代理(每隔几分钟调一次API获取几个IP,存入本地池)。这种方式维护成本极高,且IP可用性在提取的那一刻就开始衰减。 正确姿...
随着大语言模型(LLM)参数量飙升到万亿级别,高质量的公共数据已经被各家大厂“刮地三尺”。想要获取更垂直、更新鲜的行业数据,必须深入互联网的毛细血管。但在严苛的...
在互联网数据采集领域,高并发与访问限制始终是开发者必须面对的两大核心挑战。Go语言(Golang)凭借其原生支持的协程(Goroutine)和高效的网络模型,成...
在商业数据采集的战场上,新手往往迷信“天下武功唯快不破”,喜欢在代码里把线程池的 max_workers 拉到满;而成熟的爬虫工程师往往是“资源精算师”,他们深...
大多数教程都会给你一个类似的示例: 请求之间加个 sleep,告诉你“别爬太快,网站就不会封你”。
理由听起来很诱人: HTML 结构复杂、页面频繁改版、人工维护 XPath 成本高,而大模型“看一眼页面就能写规则”。
这篇文章不试图先给结论,而是通过一个真实、可落地的爬虫任务,完整演示爬虫架构的三次演进过程:
评审主题:高并发数据采集系统设计 核心争议:当前采集失败率高,是代码质量问题,还是系统架构问题? 评审结论:这是一个典型的架构失配问题,而非代码层缺陷。
很多采集系统的并发失控,并不是因为工程师不知道要“控制并发”,而是因为并发从来没有被当成一种“平台级资源”来设计。
在很多团队的认知里,容器化意味着更高的稳定性与可控性。 统一的运行环境、标准化部署、快速扩缩容,看起来都指向一个结论:采集系统会更可靠。
requests 没有过时, 真正出问题的,是很多团队用它干了超出它能力边界的事。
在新闻采集业务中,代理的核心价值不是“能不能发出请求”,而是“请求是否成功拿到有效新闻内容”。
我以前也以为,只要页面是 JS 渲染的,上 Playwright 或 Selenium,问题基本就解决了。 后来在一个真实项目里,我用同一个目标站点做了三组对...
我们所在的团队,需要长期跟踪招聘市场的变化趋势,用于支持内部的人力规划、岗位热度分析以及区域用工结构判断。为此,我们搭建了一套持续运行的爬虫系统,定期采集主流招...
我们做的是行业数据采集,最早用的是最土但最稳的方案: 每天全量跑一遍,失败了就重跑。
因为在分布式系统里,“请求成功”并不等于“数据成功”,而大多数爬虫系统,只验证了前者。
我以前也是这么想的。 直到后来踩了几次坑,才意识到: 网页快照不是“可选项”,而是数据系统是否成熟的分水岭。
让模型生成 XPath、CSS selector,看 demo 没问题。 一到生产环境你就会发现:
IP 被封不一定报错,返回空页面也算成功 稳定性依赖工程师经验,而不是系统感知 出问题后只能人工排查和补跑
“15-25K”“20K·14薪”“年薪 30-50 万”这些描述,如何统一量化?
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