爬虫程序

本文讨论了采集系统从简单失败报错到具备自我修复能力的演进。随着反爬策略的动态化和复杂化，采集系统需要能够识别失败原因并调整行为以提高稳定性，减少人工干预。

本文讨论了企业级数据系统，尤其是金融和舆情系统的稳定性问题。作者指出，真正的稳定性不在于系统不出错，而在于出错时行为符合预期。在舆情系统中，失败必须是显性的、可分类的，且不能污染结果。

本文讨论了网络层在复杂系统中的重要性。随着系统复杂度增加，网络问题不再是简单的黑盒，而是需要被监控和反馈的状态。通过让网络层参与决策，系统可以更有效地处理失败和延迟，从而提高效率。

本文探讨了采集系统中任务队列变慢的问题，指出真正的瓶颈在于Worker在等待网络响应，尤其是使用代理IP后。建议减少timeout时间，区分失败类型，并标记慢任务，以提高效率。

本文讨论了一起因爬虫错误判断页面加载完成而导致数据采集不完整的事故。爬虫未能识别JS渲染页面中数据的异步加载，导致数据不完整。通过调整爬虫策略和监控体系，问题得到解决。

介绍了如何构建一个全文搜索版历史库，全文搜索历史库监控新闻变化，支持版本比对与NLP分析，技术栈为httpx、BeautifulSoup4、SQLite+FTS5，分三层抓取解析存储。

讨论分布式采集一致性问题，提出解决方案。系统包括定时触发、抓取列表、原子去重、任务流转和消费持久化。使用Redis SET和Lua脚本实现原子去重，Redis Stream作为队列等，确保数据一致性。

通过实例分析了异步程序中“协程越多越快”的常见误解。文章指出协程过多可能导致效率低下，并提供了一个异步抓取学术论文元数据的完整代码示例，强调合理设置并发量的重要性。总结了常见陷阱及解决方案。

讨论了一个金融级实时Tick数据项目的失败与修复。项目最初使用Celery、Kafka和Redis，但因缺乏重试、幂等和安全策略导致问题。文章提出了四个关键改进方向，修复后的系统满足了金融级要求。

本文探讨了传统网页抓取的局限性和AI在网页抓取中的新应用。传统抓取依赖于网页结构，易受改版影响。AI技术通过理解网页内容而非标签，提供了更稳定、跨网站的抓取方案，使抓取工作更高效、准确。

本文介绍了抓取技术及其与大型语言模型（LLM）的结合应用。抓取技术能自动从网页提取信息，而LLM作为“智慧大脑”，能理解网页内容，自动推断字段，修复逻辑，实现自动化数据抓取和整理。

本文探讨了AI自动生成采集代码的可靠性，分析了模拟行为和接口调用两条技术路线，并指出AI在简单场景下表现良好，但在复杂场景下需人工介入。总结了AI写采集的思维框架和路线建议。

本文介绍了一种基于语义搜索的知识库构建方法，通过将论文内容向量化并存入向量数据库，实现更精准的科研文献检索。与传统关键词匹配不同，该方法能“理解”用户需求，提高科研效率。

本文讲述了作者在面对小红书上20个品牌的帖子和评论抓取任务时，如何从旧的线程池+队列方案转向异步IO（asyncio+aiohttp）和多协程（gevent）技术，实现了稳定高效的舆情监控系统。

本文介绍了如何利用大型语言模型(LLM)自动生成网页解析规则，展示了从抓取HTML到自动生成XPath解析规则并提取标题、作者、时间和正文的完整流程。文章还分享了配置经验和验证方法。

本文讨论了从Puppeteer迁移到Playwright的原因和过程，强调Playwright在稳定性、并发隔离、反检测能力、代理注入和多内核支持方面的优势。

本文分享了作者在多站点网页采集项目中使用Playwright遇到的性能瓶颈及优化过程。通过容器拆分、网络层优化和异步控制，成功使100个浏览器实例稳定运行，提升了系统稳定性和爬取效率。

本文介绍了如何将Playwright从单机脚本进化到分布式调度，以提高稳定性和效率。强调了使用代理池、任务队列、浏览器池和调度器的重要性，并提供了一个Playwright企业采集模板。

本文介绍了一个多租户采集平台的构建，旨在解决权限隔离和数据独立性问题。项目强调了多租户系统在任务独立、代理隔离、数据分区和权限控制方面的复杂性，并提出了进一步扩展。

本文讨论了一个金融舆情分析项目，通过抓取新闻标题和评论，利用情绪分析模型判断市场情绪。对比了两种技术方案分别适用于快速验证和小规模采集，以及大规模舆情监控和数据样本研究。作者推荐混合使用两种方案