爬虫代理

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用 Playwright + 容器化做分布式浏览器栈：调度、会话管理与资源回收如果你做过中大型爬虫项目，就一定知道浏览器自动化这一环节有多“吃资源”。一台机器跑几个浏览器实例还好，一旦规模上百、上千，就成了内存地狱。Playwright 虽然在单机场景下表现优异，但要把它放到分布式架构中稳定运行，就得动点“脑筋”。

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实时金融数据抓取：从混乱到一致性的全过程指南如果你也曾试过从金融网站上抓数据，就会知道那种“更新快、格式乱、延迟高”的感觉有多折磨人。尤其是像东方财富网（Eastmoney）这种每天都在滚动更新的财经网站，想要实时抓到、还得保证数据一致，简直像在和时间赛跑。

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图像与视频页面的数据提取：从OCR到关键帧抽取的一场“视觉接管”如果说文字页面的爬取是“读懂网页的语言”，那图像和视频内容的采集就是“看懂网页的表情”。这几年，小红书、抖音、B站这类以视觉为主的平台已经成了信息的新矿区，但它们的内容结构复杂、动态加载严重、图像视频格式多样，这让传统爬取方案几乎寸步难行。

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中间件实现任务去重与精细化分发：设计模式与常见陷阱在大多数抓取项目里，任务去重看上去是个再普通不过的小功能。可当采集规模一旦上到成千上万条请求，它的影响就不止是“多爬了几次网页”这么简单，而是直接关系到系统性能、代理池成本、甚至数据准确性。

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用LLM自动化生成解析器：从Prompt到Parser的工程化落地如果你做过网页爬虫，大概率都经历过这种心态崩溃的时刻： “昨天还能跑的代码，今天又解析不出来了。”HTML结构像变魔术一样，每次网站改版都要从头开始。有时候只是一个多余的<div>，就能让你调一下午的XPath。

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优化分布式采集的数据同步：一致性、去重与冲突解决的那些坑与招写采集的人都知道，真正让人头疼的，往往不是抓不下来，而是抓下来的数据不对劲。我曾经被这个问题折磨到怀疑人生。直到有一天，我决定好好把“同步”这件事解决干净。

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构建一个“会思考”的房地产数据获取脚本—— 跨界思维：从认知自适应到房源信息监测在心理学与认知科学中，所谓“会思考”，并不是指抽象的哲学推理，而是指个体能在复杂环境中不断调整行动策略。比如，出行时如果遇到堵车，人会自然选择绕行或暂时停留。这种基于反馈的自适应调整，是“智慧”的基本体现。

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Kafka与Flink打造流式数据采集方案：以二手房信息为例近年来，国内多个城市的存量房市场呈现出波动频繁、挂牌量上升但成交周期拉长的结构性特征。特别是在一线与强二线城市中，房源更新节奏加快，用户浏览行为活跃，价格异动更加频繁。与此同时，政策层面也在不断优化限制措施，鼓励“以旧换新”“首付降低”等手段，进一步提升了市场活跃度。

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微服务化采集平台：可扩展性与容错机制在资本市场博弈中，信息永远是先手优势。财经资讯，尤其是突发事件、政策信号、个股动态，往往在最初10分钟内的舆论发酵期影响最大。能否及时捕捉这些“情绪燃点”，决定了一个投研系统的数据基础是否够强。

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Kubernetes下的分布式采集系统设计与实战：趋势监测失效引发的架构进化2025年6月20日 10:00 我们团队部署了一个关键词监测任务，意图在平台搜索“AI创业”相关内容并采集前50条热门动态，用于后续的数据分析。

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小红书视频图文提取：采集+CV的实战手记你有没有遇到过这样的场景？老板说：“我们得看看最近小红书上关于‘旅行’的视频都说了些什么。”团队做数据分析的，立马傻眼：官网打不开、接口抓不着、视频不能保存。

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NLP驱动网页数据分类与抽取实战在使用NLP技术进行网页商品数据抽取时，很多工程师会遇到如下三类瓶颈：以我们采集的目标站点 https://www.goofish.com 为例，我们希望采集并分析关键词搜索下的前20条商品信息（价格、简介），对其进行分类统计。但如果直接使用传统requests库+BeautifulSoup方法采集，在未优化的情况下，往往会导致：

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智能嗅探AJAX触发：机器学习在动态渲染中的创新应用随着Web技术不断发展，越来越多网站采用了AJAX、动态渲染等技术来加载数据。以今日头条（https://www.toutiao.com）为例，用户打开网页时并不会一次性加载所有信息，而是通过JavaScript触发异步请求分批加载新闻数据。

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视觉分析开发范例：Puppeteer截图＋计算机视觉动态定位在现代互联网环境中，尤其是小红书、抖音、B站等视觉驱动型平台，传统基于 HTML 的爬虫已经难以满足精准数据采集需求：

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NLP助力非结构化文本抽取：实体关系提取实战微博每天产生数百万条内容，这些内容天然包含了大量非结构化文本信息，包括人物、品牌、事件、观点等实体以及它们之间的复杂关系。为了实现“自动识别+归类分析”，我们采用如下实体-关系抽取流程：

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视觉爬虫开发：通过Puppeteer截图+CV定位动态元素坐标本文为「视觉爬虫开发：通过 Puppeteer 截图 + CV 定位动态元素坐标」的速查指南，帮助你快速掌握在小红书（https://www.xiaohongshu.com/）上使用 Puppeteer 结合 OpenCV 实现视频截图与评论采集的核心思路与代码示例。文章分为四大部分：功能点列表、常用代码片段、配置建议、快速测试方式，并集成爬虫代理设置，以便直接在项目中复用。

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动态渲染页面智能嗅探：机器学习判定AJAX加载触发条件本文提出了一种基于机器学习的智能嗅探机制，革新性地应用于自动判定动态渲染页面中AJAX加载的最佳触发时机。系统架构采用先进模块化拆解设计，由请求分析模块、机器学习判定模块、数据采集模块和文件存储模块四大核心部分构成。在核心代码示例中，创新性地调用了微博热搜接口（https://weibo.com/ajax/statuses/hot_band）进行榜单获取，并通过评论接口（https://weibo.com/ajax/statuses/buildComments）抓取评论数据。在数据采集全流程中，采用前沿爬

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深度学习在DOM解析中的应用：自动识别页面关键内容区块本文介绍了如何在爬取东方财富吧（https://www.eastmoney.com）财经新闻时，利用深度学习模型对 DOM 树中的内容区块进行自动识别和过滤，并将新闻标题、时间、正文等关键信息分类存储。文章聚焦爬虫整体性能瓶颈，通过指标对比、优化策略、压测数据及改进结果，展示了从单页耗时约 5 秒优化到约 2 秒的过程，极大提升了工程效率。

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GraphQL接口采集：自动化发现和提取隐藏数据字段本文将围绕 GraphQL接口采集展开，重点介绍如何自动化发现和提取隐藏数据字段，使用 requests + Session 来构造 GraphQL 请求，配合爬虫代理、Cookie 和 User-Agent 设置，实现对 Yelp 商家信息的精准抓取。文章分为以下五个部分：

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容器化爬虫部署：基于K8s的任务调度与自动扩缩容设计摘要随着业务复杂度提升，单纯依靠定时任务和手工扩缩容已无法满足高并发、实时性和资源利用效率需求。本篇文章比较了两种基于 Kubernetes 的容器化爬虫调度与扩缩容方案：一种是利用 Kubernetes 原生的 CronJob 与 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）；另一种是基于 KEDA（Kubernetes Event‑Driven Autoscaling）的事件驱动扩缩容。文章从调度灵活性、扩缩容粒度、实现难度、成本效率和生态成熟度五个维度进行对比，并给出完整的 YAM