亿牛云爬虫专家

本文讲述了作者在编写爬虫时，从依赖固定延时避免被封IP的错误做法，到意识到代理IP和随机延时的重要性。作者分享了使用代理IP和随机延时的最小可行方案，并强调了代理IP在爬虫项目中的基础性作用。

本文通过A/B实验比较人工解析规则与大模型生成解析规则在爬虫场景中的表现。结果显示，人工规则在稳定性和准确性上更优，大模型适合作为规则生成器，但关键字段解析需人工确认和兜底。

本文通过一个电商网站商品列表页采集任务，展示了爬虫架构从Python脚本到Docker化，再到Kubernetes Job化的三次演进。Kubernetes在处理大规模、高成本、高稳定性需求的爬虫任务

本文讨论了高并发数据采集系统的架构设计问题。原系统因架构失配导致采集失败率高，解决方案是引入架构拆分与代理池，实现任务调度、代理管理、请求执行和失败处理的分离，以提高系统稳定性和资源利用率。

本文讨论了采集系统中并发失控的问题，指出并发应作为平台级资源管理。提出了并发治理的核心思想，并通过全局并发控制器、代理IP统一配置和受控请求函数实现平台级并发治理，以确保系统稳定性优先于短期吞吐。

本文探讨了容器化对采集系统稳定性的影响。容器化本身不会使系统更脆弱，建议代理使用到请求级，解耦代理池与容器生命周期，确保失败局部化。正确实施容器化可提高系统稳定性和吞吐能力。

本文讨论了requests库在企业级数据采集中的局限性，并介绍了从requests到浏览器自动化的架构演进。企业级采集应采用分层架构，requests负责效率，浏览器自动化负责成功率，代理IP作为基础

本文讨论了新闻采集中代理使用的核心指标，强调请求成功率的重要性。文章通过代码示例说明了如何统计成功率，并强调成功率是衡量代理和系统性能的关键指标，直接影响采集效率和成本。

本文通过对比实验分析浏览器自动化工具在爬虫项目中的局限性，发现结合代理IP的浏览器自动化方案成功率最高，风险最低。文章强调，浏览器自动化并非万能，应根据实际情况合理选择使用场景。