Yelp网页抓取: 餐厅评分数据采集策略

当餐厅老板遇上数据焦虑

有个开川菜馆的刘老板最近特郁闷——明明自家菜品改良过三次，服务员培训了五轮，可Yelp评分卡在3.8分死活上不去。想研究竞争对手怎么做到4.5分的，结果手动抄录评分时，刚查完20家店网页就打不开了。这种场景是不是特眼熟？其实秘密就在数据采集策略里。

网页抓取为啥总翻车

Yelp这类平台都有反爬虫机制，用同一IP频繁访问，轻则限流重则封号。去年有个做市场调研的朋友，用自家办公室网络抓数据，结果整个公司IP段被拉黑三天，耽误了投标项目。这时候就需要代理IP轮换战术，相当于给每个数据请求都戴不同面具。

选代理IP就像吃火锅

市面上的代理服务商多得跟火锅食材似的，得挑对料：
1. 鲜毛肚型（数据中心IP）：便宜量大但容易被识别
2. 现切牛肉型（住宅IP）：成本高但仿真度好
3. 定制锅底型（动态混播IP）：自动切换类型最稳妥

用过七八家服务商后发现，ipipgo的动态混播IP特别适合餐饮数据采集。他们家IP池子更新快，上次做连锁店竞品分析，连续12小时采集6000条数据都没触发风控。

实战四步走避坑指南

这里给个真实操作案例：
1. 节奏控制：别跟饿了三天的食客似的疯狂刷新，设置3-8秒随机间隔
2. 伪装技巧：记得带Referer和User-Agent参数，就跟进高级餐厅要穿正装一个道理
3. IP轮换：建议每采集50次切换IP，ipipgo的API能自动分配新IP
4. 异常处理：遇到验证码别硬刚，记录问题URL稍后重试

常见问题快问快答

Q：采集到一半IP被封怎么办？
A：立即停止操作，检查请求频率是否过高。用ipipgo的话可以开启智能熔断模式，系统会自动暂停并切换区域

Q：需要采集多城市数据咋处理？
A：在ipipgo后台选地理定位功能</strong》，比如要爬旧金山的数据，就锁定当地住宅IP，这样拿到的评分更接近真实用户看到的