Indeed 招聘抓取工具: 职位数据采集方案

一、为啥搞Indeed招聘数据这么费劲？

抓Indeed的职位信息最头疼的就是IP被封。这网站跟个门神似的，逮着同一个IP狂抓就给你拉黑名单。上个月我同事不信邪，用自己电脑连着爬了3小时，结果整个办公室网络都登不上Indeed了，老板差点把他显示器砸了…

这里有个实测数据对比：

（注：测试环境为每日采集5万条数据量）

二、代理IP怎么选才不踩坑？

市面上的代理IP就跟淘宝9.9包邮的数据线似的，看着便宜用起来要命。选代理得认准三个硬指标：

1. IP数量够多：像ipipgo这种有千万级IP池的，每次请求都换新马甲，网站根本认不出来
2. 切换速度够快：最好能毫秒级自动换IP，别整个换IP要等半分钟
3. 地理位置准：比如要抓美国的职位，结果分配个印度IP，立马露馅

之前用过某家代理，IP倒是挺多，但有次抓到的职位信息里混着孟加拉语，后来才发现他们IP定位根本不精准。换成ipipgo之后，可以指定城市级别的IP定位，抓本地化职位特别稳。

三、手把手教你搭采集系统

这里给个Python示例，用requests库+ipipgo实现智能切换IP：

import requests
from itertools import cycle

 从ipipgo获取的代理列表（记得换成自己的API密钥）
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)

def get_jobs(keyword):
    for _ in range(3):   失败重试3次
        proxy = next(proxy_pool)
        try:
            resp = requests.get(
                f"https://www.indeed.com/jobs?q={keyword}",
                proxies={"http": proxy, "https": proxy},
                timeout=10
            )
             解析页面代码...
            return data
        except Exception as e:
            print(f"用{proxy}抓取失败，自动切换IP...")
    return None

注意两个坑：
1. 请求频率别太狠，建议每请求3-5次就主动换IP
2. 随机加个0.5-2秒的延迟，装得像真人操作

四、常见问题QA

Q：明明用了代理IP，为啥还是被封？
A：八成是用的共享IP池，太多人用同一个段了。ipipgo的独享IP池能避免这个问题，每个用户都有独立IP段。

Q：代理IP响应慢怎么办？
A：选支持HTTP2协议的代理服务，像ipipgo的高端节点用专线传输，比普通代理快3倍不止。

Q：需要抓全球职位怎么办？
A：在ipipgo后台直接选多国IP混合模式，会自动分配对应国家的出口IP，亲测抓澳大利亚职位时用当地IP成功率暴涨。

五、维护技巧大全

1. IP健康检查：每天凌晨自动测试IP可用性，剔除失效节点
2. 流量均衡：别可着一个IP使劲用，设置单IP每日流量上限
3. 异常监控：当连续5个IP失效时，立马触发短信报警
4. UA伪装：配合ipipgo的IP更换，每次随机换User-Agent

最后说个绝招：把ipipgo的API接入到爬虫调度系统，实时根据响应速度自动切换最优节点。我们项目组用这套方案，已经稳定跑了7个月没翻车，每天撸百万条数据跟玩似的。