网络技术

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。

介绍了一种利用Python工具包和代理技术，从新闻网站抓取最新内容并分析热点话题的方法。通过监测异常频发节点、信息扩散路径和关键词提取，实现对科技新闻热点的实时感知。结合图表化处理舆情分析和战略研判

讨论了爬虫项目中任务调度与组织的重要性，比较了简单队列与复杂流转框架的应用场景，提供招聘市场监测和金融数据采集的代码示例。轻量任务使用Python队列，复杂任务使用Redis和scrapy-redis

介绍了科研信息服务领域中批量获取论文元数据的自动化采集方法，包括直接解析HTML和模拟交互两种方式，以及代理接入和数据存储。通过Scopus和CNKI的例子，展示了如何实现这两种采集路径，并提供代码

本文比较了监控京东“笔记本电脑”商品价格时，使用API接口和浏览器自动化工具两种方法的优劣。通过优化，使API请求错误率降低，浏览器自动化效率提升。核心数据用API抓取，动态信息用页面模拟补充。

本文讨论了舆情监控和数据分析中的数据采集问题，比较了单机和分布式架构的优缺点，并提供了微博热榜和小红书热门话题的采集示例代码。强调了数据规模和时效性对架构选择的影响，并提出了可能遇到的问题和解决方案。

本文讨论数据抓取项目中优化与重构的选择。优化是小修小补，重构则彻底改变架构。重构在性能上有优势，但需更多时间和资源。建议根据项目需求选择合适方案。

本文介绍了作者在短时间高并发爬取新闻站数据时遇到的异常处理思路。通过优化并发控制和代理IP使用，作者将成功率从60%提升至85%以上，并避免了单节点过载问题，强调了合理控制并发的重要性。

案例源于一个电影数据分析项目——起初我们只需要采集豆瓣Top 250榜单做影评与分数趋势分析。但随着研究范围扩大到全部高分电影与每日新片，数据规模呈指数级上升，我们完整追踪了架构应对数据暴涨的演变过程