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解析规则交给 AI，是效率提升还是系统隐患？ 在过去一年里，一个越来越常见的声音开始出现在数据圈： “解析规则这一步，其实可以交给大模型。” 理由听起来很诱人：HTML 结构...

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采集架构的三次升级：脚本、Docker 与 Kubernetes 很多人在第一次听到“用 Kubernetes 管理爬虫”时，都会产生疑问： 爬虫不就是一个脚本吗？引入 Ku...

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评审主题：高并发数据采集系统设计核心争议：当前采集失败率高，是代码质量问题，还是系统架构问题？评审结论：这是一个典型的架构失配问题，而非代码层缺陷。 一、业务背景说明 当前采...

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一、问题不是“并发太大”，而是“没人对并发负责” 很多采集系统的并发失控，并不是因为工程师不知道要“控制并发”，而是因为并发从来没有被当成一种“平台级资源”来设计。 在早期阶...

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在很多团队的认知里，容器化意味着更高的稳定性与可控性。统一的运行环境、标准化部署、快速扩缩容，看起来都指向一个结论：采集系统会更可靠。 但在真实业务中，我们反复遇到相反的情况...

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先给结论： requests 没有过时，真正出问题的，是很多团队用它干了超出它能力边界的事。 我在企业级采集项目里，完整经历过一轮从requests → requests +...

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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...

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我以前也以为，只要页面是 JS 渲染的，上 Playwright 或 Selenium，问题基本就解决了。后来在一个真实项目里，我用同一个目标站点做了三组对比实验，结论非常清...

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在很多企业里，招聘数据并不是一次性使用的数据，而是一种长期、持续积累的业务资产。 我们所在的团队，需要长期跟踪招聘市场的变化趋势，用于支持内部的人力规划、岗位热度分析以及区域...

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一句话结论先放在前面： 全量采集难在成本，增量采集难在“你不知道自己漏了什么”。 我就是在一次真实事故之后，才真正理解这句话的。 事情是怎么发生的？ 我们做的是行业数据采集，...

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一句话答案： 因为在分布式系统里，“请求成功”并不等于“数据成功”，而大多数爬虫系统，只验证了前者。 我见过太多分布式采集系统，日志全绿、监控正常、代理稳定，最后却在数据分析...

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网页快照不是备份，而是一种数据策略 如果你问我一个问题： 做房价爬虫，要不要存网页快照？ 很多人第一反应是： 字段都解析出来了，还存页面干嘛？ 我以前也是这么想的。直到后来踩...

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爬虫真的能“自愈”吗？说点不那么好听的实话 如果你问我：“AI 能不能让爬虫自己适应页面变化？” 我的答案是：能一点，但远没有宣传里说的那么神。 而且说得再直白点—— 真正靠...

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先给结论： 我们把采集系统从单机迁到集群，不是因为跑不动了，而是因为开始不敢相信结果了。 一、单机采集一开始真的没问题 最早的系统很简单： 一台服务器Python + req...

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不写规则也能抽数据？ —— 以 BOSS 直聘职位页薪资解析为例 一、业务背景：企业为什么越来越依赖招聘数据分析 在企业人力资源管理中，招聘早已不是“发岗位、等简历”这么简单...

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一、起点：当并发只是一个“配置项” 在多数采集项目的早期，并发控制几乎是一个无需讨论的问题。 我们会在配置文件里写下一个数字，比如 10、20、50，然后根据服务器配置或“经...

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如果你维护过一段时间的采集系统，大概率会经历这样一个阶段： 一开始一切都很顺利，requests 一跑，数据就回来了。后来目标站点开始限速，你加了代理。再后来，403、429...

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稳定性不是零错误，而是可预期 很多人一提“系统稳定性”，第一反应都是：是不是出错了？是不是挂了？ 但如果你真的做过企业级的数据系统，尤其是金融、舆情这类系统，就会慢慢意识到一...

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一开始，我也觉得这事挺离谱的。 网络嘛，不就是发请求、收响应？最多加个代理、配个 timeout。 但后来你会发现一件很微妙的事： 你越来越多的代码，根本不是在“写业务”，而...

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任务队列明明在跑，为什么整体速度却越来越慢 任务队列越堆越多，Worker 明明在跑，机器资源看着也不紧张，可就是——慢得离谱。 你盯着 Redis，看着那条队列曲线，心里只...