从requests到浏览器自动化：企业级采集方案为什么必须使用混合架构

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。

请求成功率，才是容易被忽略的核心指标

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”。

别再迷信 Playwright 了，真正决定成败的不是浏览器

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...

页面没变，但解析全错了：问题到底出在哪？

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用工结构判断。为此，我们搭建了一套持续运行的爬虫系统，定期采集主流招...

增量采集为什么比全量采集更难？

我们做的是行业数据采集，最早用的是最土但最稳的方案： 每天全量跑一遍，失败了就重跑。

分布式采集中，数据是怎么“悄无声息”丢掉的？

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。

网页快照不是备份，而是一种数据策略

我以前也是这么想的。 直到后来踩了几次坑，才意识到： 网页快照不是“可选项”，而是数据系统是否成熟的分水岭。

爬虫真的能“自愈”吗？说点不那么好听的实话

让模型生成 XPath、CSS selector，看 demo 没问题。 一到生产环境你就会发现：

Worker越简单，系统越稳定：从单机到集群

IP 被封不一定报错，返回空页面也算成功 稳定性依赖工程师经验，而不是系统感知 出问题后只能人工排查和补跑

不写规则也能抽数据？

“15-25K”“20K·14薪”“年薪 30-50 万”这些描述，如何统一量化？

并发控制的下一步：让系统自己决定速度

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“经验”进行微调。这个阶段的并发模型有几个典型特征：

一次架构调整，让人工介入减少了一半

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、超时轮番出现，报警开始刷屏。

稳定性不是零错误，而是可预期

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，就会慢慢意识到一件事：

网络开始替你做决定，这事真的有点不对劲

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。

从简单脚本到精细调度：执行环境控制的三代演进图谱

写这篇文章之前，我翻了翻旧项目仓库，看到那些“能跑就行”的代码片段，突然有点怀旧。 它们简单粗暴、没啥技巧，但却是我们整个执行环境管理体系的起点。

当数据开始“感知页面”

Playwright 亿牛云代理IP 固定 User-Agent等 定时任务，每 10 分钟跑一轮

Serverless+Playwright的组合值得用吗？我们做了个测试

如果说过去的爬虫架构像一辆固定路线的公交车，那么 Serverless 的出现，让开发者突然拥有了“随叫随到的无人驾驶出租车”。 不需要长时间维护服务器，不需...

如何让杂乱网页内容变成可检索数据库

如果你只做实时抓取，你只能看“现在发生了什么”。 但如果你能做到版本化抓取 + 可全文搜索，意义瞬间升级：

为什么你的去重总是失效？真正的问题其实在“竞态”

本文就想把这件事说清楚：从痛点、到原理、到工程化方案，再到可运行的示例代码。你会看到一个完整的闭环系统，告诉你如何让每天早上 8 点去抓“中国政府采购网”公告，...