请求成功率,才是容易被忽略的核心指标

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如果你做过新闻采集,大概率遇到过这样的场景:

  • 代理买了不少
  • 并发开得也不低
  • 日志里请求数量看起来很“健康”
  • 真正入库的新闻数据却少得可怜

很多人第一反应是:

是不是新闻站点反爬太狠了?

但在实际工程里,真正的问题往往不在“反爬强度”,而在你关注错了代理的核心指标

一个反常识的结论先摆出来

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”。

这句话听起来像废话,但现实是——
大量爬虫系统,只统计了请求数,却从来没认真算过请求成功率。

新闻采集的真实业务场景

以一个常见需求为例:

  • 目标:采集多个新闻站点的实时资讯
  • 数据字段:标题、发布时间、正文、来源
  • 特点:
    • 页面更新频繁
    • 部分站点存在访问频控
    • 返回 200 ≠ 返回有效新闻内容

这类业务有一个天然特性:

你不是在“刷网页”,而是在“赌每一次请求能不能产出内容”。

大多数人对代理的三个错误认知

误区一:IP 数量越多,采集就越稳

新闻采集里最常见的错觉就是:

“我 IP 池够大,总能轮到一个能用的吧?”

现实是:

  • IP 确实能连上
  • 但返回的是空页面、跳转页、验证页
  • 甚至直接返回一段无关 HTML

请求“成功发送”≠ 业务“成功采集”

误区二:只要 HTTP 状态码是 200 就算成功

在新闻采集中,这是一个非常致命的误判。

很多新闻站点会:

  • 返回 200
  • 但正文被替换
  • 或返回的是“访问异常提示”

如果你只看 status_code,那你的成功率统计,本身就是假的。

误区三:慢,是因为并发不够

不少系统在数据变少时,会本能地选择:

  • 提高线程数
  • 提高请求频率

结果通常是:

  • 失败请求更多
  • 成功率更低
  • 代理消耗更快

慢的本质,是“单位时间内成功请求太少”,不是“请求发得不够多”。

在新闻采集中,什么才是“成功请求”

在工程层面,一个“成功请求”至少要满足:

  1. 请求未超时
  2. HTTP 状态正常
  3. 返回页面中包含有效新闻正文

也就是说,成功率应该定义为:

成功解析出新闻内容的请求数 / 总请求数

用代码把问题说清楚

下面是一个简化版新闻采集示例,重点不在“怎么爬”,而在怎么统计请求成功率

基础环境

  • Python
  • requests
  • 亿牛云爬虫代理

示例代码:带成功率统计的新闻请求

import requests
import random
import time

# 亿牛云爬虫代理配置(示例)
PROXY_HOST = "proxy.16yun.com"
PROXY_PORT = "10000"
PROXY_USER = "username"
PROXY_PASS = "password"

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

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

# 模拟新闻列表页
news_urls = [
    "https://news.example.com/article/1",
    "https://news.example.com/article/2",
    "https://news.example.com/article/3",
]

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
}

success_count = 0
fail_count = 0

for url in news_urls:
    try:
        resp = requests.get(
            url,
            headers=headers,
            proxies=proxies,
            timeout=8
        )

        # 简单判断是否包含新闻正文关键词
        if resp.status_code == 200 and "发布时间" in resp.text:
            success_count += 1
        else:
            fail_count += 1

    except Exception as e:
        fail_count += 1

    time.sleep(random.uniform(0.5, 1.2))

total = success_count + fail_count
success_rate = success_count / total if total else 0

print(f"总请求数:{total}")
print(f"成功请求数:{success_count}")
print(f"请求成功率:{success_rate:.2%}")

这段代码真正想说明什么?

它想强调的不是语法,而是三个工程事实:

  1. 代理是否“能连上”不重要
  2. 是否“能返回有效新闻内容”才重要
  3. 成功率是一个必须被量化的指标

在新闻采集中,如果你不统计成功率:

  • 代理好坏你分不清
  • 系统瓶颈你找不到
  • 数据减少你只能靠猜

请求成功率是第一性指标?

因为在新闻业务里:

  • 成本按请求算
  • 价值按成功数据算

如果成功率从 30% 提升到 60%:

  • 采集量直接翻倍
  • 代理成本反而下降
  • 系统压力更小

这比任何“再加 IP”“再提并发”都有效。


写在最后

新闻爬虫真正成熟的标志,不是:

  • 能跑多快
  • 能发多少请求

而是你是否能清楚回答一个问题:

在过去 10 万次请求中,有多少次真正产出了新闻内容?

当你开始用“请求成功率”来衡量代理和系统时,
很多长期困扰你的问题,都会自动变得清晰。