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2021-2023产品团队
稳定的数据采集
针对不断变化的网页环境做数据采集工具，长期面对反爬摩擦。
高摩擦网页环境
韧性
HTTP + JS 分析
韧性模型
稳定性来自对请求流的理解。
稳定性是靠网络和 JavaScript 分析提上来的，不是靠无穷重试。
1梳理请求流与客户端逻辑
2让提取逻辑适应漂移与反爬摩擦
3减少救火并恢复可预测的工作流
研究型数据采集工程师
PythonWeb scrapingReverse engineeringPlaywrightClickHouse
问题
常规采集方法总是因为页面漂移、客户端逻辑和防护机制而失效。
方案
在 Python、HTTP 和 JavaScript 逆向分析的交叉处工作：分析请求流、调整提取逻辑、加固流水线。
结果
少了救火，多了可预期的提取过程。
我做了什么
- 梳理不稳定的请求流，并把它们变成更耐久的提取逻辑。
- 提升了对反爬变化与页面结构漂移的抵抗力。
- 在强交付压力下同时改善速度与可靠性。
这说明了什么
- 数据采集既是提取问题，也是基础设施问题。
- 稳定性来自对请求模型的理解，而不是蛮力重试。
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