Yelp Review Grabber: Sistema de recogida de valoraciones de comerciantes

¿Por qué siempre se bloquea el rastreo de reseñas de Yelp?

Los amigos que han participado en el rastreo de datos saben que el mecanismo anti-crawler de Yelp es particularmente difícil de tratar. La semana pasada hay una tienda de té con leche hermano mayor de encontrarme quejándose, dijo que usó Python para escribir un script para capturar las calificaciones de las tiendas de la competencia, los resultados acaba de ejecutar media hora IP fue bloqueado. Este problema es, para decirlo sin rodeosLas visitas de alta frecuencia activan el control de riesgosEs como llevar una magdalena de un lado a otro una docena de veces en la sección de degustación de un supermercado, y es un milagro que el dependiente no te pare.

El valor real de las IP proxy

Esta vez es necesario utilizar una IP proxy paraDescentralizar la presión de las solicitudes. El principio es como abrir una cadena de tiendas: cada sucursal envía a un empleado distinto a probar la comida, y cada tienda se visita una sola vez al día. En concreto, hay tres puntos fundamentales que hay que tener en cuenta a la hora de la aplicación técnica:

Configuración práctica del sistema de agentes

Aquí tienes una demostración de la configuración básica en Python, centrada en la sección de configuración del proxy. Ten en cuenta que tienes que elegir soportarAgente residencialproveedor de servicios, las IP de las salas de servidores del mercado están señaladas desde hace tiempo por Yelp:

importar peticiones
from random import elección

 Grupo de proxies de ipipgo
proxies = [
    "203.34.56.78:8800",
    "198.23.189.102:3128",
    "45.76.203.91:8080"
]

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

def scrape_yelp(url).
    try: response = requests.get(url).
        response = requests.get(
            url, proxies={"http": choice(proxies)}, response = requests.get(
            proxies={"http": elección(proxies)},
            cabeceras=cabeceras,
            timeout=15
        )
        return response.text
    except Exception as e.
        print(f "Excepción de solicitud: {str(e)}")

Guía para evitar escollos (ejemplos reales)

El año pasado, un cliente utilizó un proxy gratuito para obtener datos y acabó con tres escenarios de refinanciación:

• Tasa de repetición IP superior a 60%
• Fluctuaciones del tiempo de respuesta de 0,5 a 15 segundos
• El agente de 20% no puede conectarse.

Entonces cambié a ipipgo.Agentes Residenciales DinámicosSu pool de IP se actualiza a diario con más de 20% de direcciones, lo que resulta especialmente adecuado para escenarios que requieren tiradas de datos a largo plazo.

Preguntas frecuentes QA

P: ¿Por qué sigue bloqueado después de usar un proxy?
R: Compruebe tres puntos: 1. Si el retardo aleatorio está configurado 2. Si User-Agent es aleatorio 3. Si una misma IP se utiliza más de 10 veces

P: ¿Qué debo hacer si la respuesta de la IP proxy es lenta?
R: Se recomienda activar la función de ipipgoEnrutamiento inteligenteFunción que selecciona automáticamente el nodo con menor latencia. Se ha medido que es más de 3 veces más rápida que la selección manual de nodos.

P: ¿Cuánto volumen de IP se necesita para que sea suficiente?
R: Según el cálculo del rastreo diario de 10.000 datos, se recomienda preparar 500 + IP dinámicas. El paquete de ipipgo sólo tiene un899/mes programacontiene 600 IPs residenciales de alta calidad y tiene una excelente relación calidad-precio.

Soluciones mejoradas

Para usuarios de nivel empresarial, se recomienda una arquitectura de rastreo distribuida. Despliegue los nodos de rastreo en diferentes regiones del servidor, cada nodo configurado con una cuenta proxy ipipgo independiente. Esto no sólo mejora la velocidad de recopilación, sino que también permiteRecogida de datos geográficos(por ejemplo, obtener datos de comerciantes específicos de la zona de Nueva York).

En un programa reciente para ayudar a una cadena de restaurantes, utilizaron 10 servidores + la versión empresarial del proxy de ipipgo para conseguir 2,7 millones de reseñas en tres meses. La clave es que no tienes que mantener tú mismo el grupo de IP, lo que te ahorra el coste de mano de obra de al menos dos programadores.