请求成功率，才是容易被忽略的核心指标
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”
* 但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：
o 页面更新频繁
o 部分站点存在访问频控
o 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. 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.**"
PROXY_PORT = "10000"
PROXY_USER = "username"
PROXY_PASS = "password"
proxy_url = f"h**p://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"
proxies = {
"h**p": proxy_url,
"h**ps": proxy_url
}
# 模拟新闻列表页
news_urls = [
"h**ps://news.example.***/article/1",
"h**ps://news.example.***/article/2",
"h**ps://news.example.***/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。
