Glassdoor数据采集器: 企业评价抓取方案

一、为啥你的Glassdoor采集总被封？

搞数据采集的老铁们应该都遇到过这种情况：刚抓几百条数据，IP地址就被Glassdoor拉黑了。就像你去超市试吃，逮着同一柜台猛，保安不盯你盯谁？

Glassdoor的反爬机制比想象中聪明，他们主要看三个指标：访问频率、IP归属地、设备指纹。特别是企业评价页面，对连续相同IP的访问极其敏感。我曾见过有个兄弟用自家宽带硬刚，结果第二天连公司WiFi都登不上Glassdoor了。

二、换IP的正确姿势

这里说的换IP不是让你重启光猫（虽然这招有时管用），而是要用动态住宅代理。举个栗子，像ipipgo这种服务商，他们的IP池里存着全球几百万个真实家庭宽带地址，每次请求随机切换，网站根本分不清是真人访问还是机器操作。

import requests
from itertools import cycle

 ipipgo提供的代理格式
proxy_list = [
    'http://user:pass@gateway.ipipgo.com:8000',
    'http://user:pass@gateway.ipipgo.com:8001',
     ...更多代理节点
]
proxy_pool = cycle(proxy_list)

for page in range(1, 100):
    proxy = next(proxy_pool)
    try:
        response = requests.get(
            f'https://www.glassdoor.com/Reviews/page_{page}',
            proxies={'http': proxy, 'https': proxy},
            timeout=10
        )
         解析数据...
    except Exception as e:
        print(f'用{proxy}栽了：{str(e)}')

三、ipipgo实战配置方案

市面上代理服务商多如牛毛，但做数据采集得看硬指标。推荐ipipgo主要因为三点：

重点说下请求头设置：千万别用Python默认的User-Agent！建议每切换5次IP就随机更换浏览器指纹，这里有个小技巧——直接抓取市面浏览器的真实UA来用。

四、小白避坑指南

新手常犯的三个致命错误：

1. 把延迟设置太低（建议3-8秒随机间隔）
2. 忘记处理JavaScript渲染（用Selenium记得关WebDriver属性）
3. 重复使用会话Cookie（每次换IP必须清空cookies）

上次有个客户死活爬不到数据，后来发现他开着浏览器插件，每个请求都带上了谷歌账号的认证信息，这不等于举着身份证去爬数据么…

五、实战QA急救包

Q：遇到验证码怎么办？
A：立即停止当前IP的请求，换新IP后降低采集速度。ipipgo的智能路由功能可以自动过滤高风险IP段

Q：需要采集不同国家数据？
A：在代理请求时添加地区参数，比如用ipipgo的gateway.ipipgo.com?country=us就能获取美国住宅IP

Q：每天需要多少IP量？
A：按经验值估算：目标数据量 ÷ (每IP每日限额)。假设要抓10万条，Glassdoor每个IP日均限额300条，建议准备400个优质IP（留20%余量）

六、长效维护秘籍

别以为配置完就能高枕无忧，建议每周做这些事：

• 检查IP可用率（ipipgo后台有实时监控）
• 更新XPath定位规则（网站改版是常事）
• 清理本地DNS缓存（遇到过域名解析污染的举手）

最后说个冷知识：Glassdoor对移动端IP的容忍度更高。用ipipgo的4G/5G移动代理池，采集成功率还能再涨15%左右。不过记得控制请求节奏，别把好经给念歪了。