爬虫程序

本文讲述了作者构建新闻信息挖掘系统的过程，从最初的简单网页保存到后来的结构化元数据索引，实现了新闻网页的快速检索和分析。项目最终转变为一个“时间归档系统”，保存网页的同时支持新闻演化分析。

采集项目中遇到的分布式数据同步问题，通过实施一致性、去重和冲突解决，成功解决了数据重复和同步延迟问题，提高了系统稳定性。时间戳哈希保证一致性，URL归一化和布隆过滤器确保去重，分布式锁解决写入冲突

本文介绍了五种提升爬虫稳定性的架构设计：限速调度器、智能代理切换、分布式任务调度、异常自愈机制和动态心跳监测。提供了一个异步爬虫模板，并强调了稳定性的重要性。

本文介绍了一个金融业务中实时行情推送系统，包括触发层、采集层、缓冲层、入库层和推送层，旨在实现秒级数据更新与推送。系统确保低延迟和高并发，适用于行情推送、金融交易风控等场景。

本文讨论了作者在大规模爬虫项目中遇到的挑战，并分享了通过Kubernetes和HPA实现自动伸缩、代理隔离和Redis队列，解决了任务堆积、高失败率和成本失控问题。

本文介绍了结合爬虫技术和大型语言模型（LLM）的学术文献检索助手，通过爬取、清洗、向量化存储和RAG检索增强，为用户提供精准、高效的学术论文摘要。提高了检索效率和准确性。

介绍了一个将单机Playwright爬虫演进为集群化方案的项目，旨在解决数据产品中的稳定性、数据抓取和规模化问题。逐步实现从单机到分布式的数据抓取，并记录关键实现和代码。

强调了爬虫开发中“可控性”的重要性，提出了五个关键点：IP管理、请求节奏、用户模拟、异常重试和任务调度，以提升爬虫的稳定性和可靠性。文章建议根据项目规模和需求选择合适的策略，实现长期可维护的爬虫项目。

本文讨论了如何通过动态IP池技术解决航班信息采集中的IP封锁问题。由于航班信息价格和变动快，常规爬虫技术易被封禁。文章提出了使用代理IP、异常检测和节奏控制等方法，以实现长期稳定的航班数据采集。

将爬虫开发比作侦探破案，强调关键数据指标的重要性，并提供规则设计、代理策略和调试建议。通过代码示例，展示了如何使用代理和处理请求，提出了技术关系图谱和演进思路，以帮助更好地理解和应对爬虫开发中的挑战

使用大模型和Playwright进行知乎数据采集的挑战和改进策略。初始方案因页面异步加载、DOM变化和反爬策略导致失败。改进方案包括增强渲染层、适配器层和回退监控机制，以提高数据采集的稳定性和可靠性

本教程介绍了如何使用生成式AI提取足球比赛核心信息，包括比分、关键事件和球员表现。步骤包括采集、清洗、分块、调用LLM抽取、校验与落地，以及可视化。需准备Python环境、安装依赖库，并遵循合规性。

本文探讨了从DOM树到语义理解的技术演进，指出传统XPath/CSS选择器在动态渲染、结构变化和语义感知上的局限性，介绍了LLM（大语言模型）在信息抽取中的新应用。演示了如何结合LLM进行新闻信息抽取

介绍使用Selenium/Playwright和生成式方法抓取小红书等社交平台数据的方法，包括环境安装、设置代理、启动浏览器、生成式推断页面结构和数据抓取。同时讨论了常见问题和对策，提升数据抓取效果

本文探讨了电商领域中理解“伪装网页”的重要性，指出直接抓取网页源代码常因动态加载而无法获取关键信息。通过Amazon案例，文章展示了如何优化请求头配置、使用代理服务和分析数据来源，以获取真正有用的信息

探讨了跨界思维在房地产信息获取中的应用，强调了“会思考”的智能脚本在应对市场数据快速变化中的重要性。通过C#脚本实现自动数据提取，提高了信息获取的效率和准确性，对房地产行业的决策和分析具有积极影响。

本文讨论了如何通过B2B平台实时监测制造业采购需求波动。提供了采集代码示例，强调了使用代理IP、重试和延迟访问的重要性，以确保数据采集的稳定性和准确性。

介绍了一个跨站点增量更新引擎，旨在解决新闻采集中的实时性挑战。该引擎通过统一规则检测新增或改动内容，大幅节省资源。测试显示，增量采集能减少60%请求，捕获率超95%，具有行业级舆情雷达的潜在价值。

作者为监控新浪财经实时快讯而设计的采集系统。通过秒级轮询、多线程抓取和代理池技术，成功解决了延迟、封禁和消息丢失问题。作者反思了性能与复杂度的关系，认识到技术应服务于业务需求，而非单纯追求极限。

探讨了如何优化正则表达式以提高从豆瓣影评数据中提取信息的效率和准确性。文章详细记录了从URL构造到字段提取的整个流程，并分享了实践中的经验和技巧。