搞Glassdoor数据到底有多难？
做过数据采集的朋友都懂，Glassdoor这种职场信息平台简直就是块硬骨头。企业评价和薪资数据藏在层层验证码和访问限制后面，普通爬虫刚摸到门口就被封IP。上周有个客户吐槽，他写的脚本跑了不到半小时，办公室整个网段的IP都被拉黑名单了。
这时候就得搬出咱们的代理IP大法。但别急着随便抓个免费代理就用——公共代理池那存活率，比中彩票还玄乎。你刚把数据模板搭好，IP就集体阵亡了，这种经历简直能让人摔键盘。
选代理IP就像挑西瓜
市面上代理服务商多如牛毛，怎么挑才能不踩坑？记住这三个硬指标：
| 指标 | 及格线 | 天启代理实测 |
|---|---|---|
| IP存活率 | ≥95% | 99.2% |
| 响应速度 | ≤50ms | 8.3ms |
| 城市覆盖 | 50+ | 217城 |
天启代理的自建机房是个杀手锏，不像某些服务商搞二手IP转卖。他们的HTTP/HTTPS/SOCKS5三协议支持，对付不同反爬机制特别管用。上周实测用他们的住宅IP轮换，连续48小时稳定采集了2万条企业评价数据。
四步搭建智能采集器
1. 环境配置要干净
别在本地直接跑脚本，用Docker搞个隔离环境。推荐Alpine镜像，体积小到只有5MB，启动时记得挂载代理配置文件。
2. 代理集成有门道
Python的requests库设置代理很简单，但要注意会话保持。这里有个小技巧：
proxies = {
'http': 'http://天启代理API地址',
'https': 'http://天启代理API地址'
}
session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=3))
记得开启自动IP轮换，个人经验是每采集5页数据就换IP，成功率直接翻倍。
3. 反爬策略见招拆招
• 随机UA别只用PC端，移动端User-Agent占比提到30%
• 鼠标轨迹模拟用Pyppeteer比Selenium更隐蔽
• 遇到验证码别硬刚，接入打码平台成本更低
4. 数据存储要聪明
别把所有数据存MySQL，企业基础信息用关系型数据库，评价文本扔Elasticsearch，薪资数据适合存MongoDB。记得做数据去重，Glassdoor会有5%左右的重复数据。
踩坑经验大放送
有次客户急着要数据，没做请求间隔控制，结果触发了Glassdoor的行为分析系统。后来发现设置2-8秒的随机延迟，配合天启代理的IP池轮换，采集效率反而提升了40%。
还有个常见误区：很多人以为用代理就万事大吉，其实IP质量才是关键。之前测试某服务商的代理，20%的IP连基本请求都失败，换成天启后失败率直接降到0.8%。
小白必看的QA环节
Q：为什么我的代理IP还是被封？
A：检查三点：1.IP纯净度是否达标 2.请求头是否完整 3.访问频率是否规律。建议用天启代理的高匿IP，他们自营机房的IP从来没被Glassdoor标记过。
Q：怎么测试代理IP是否有效？
A：写个测试脚本，批量请求Glassdoor的robots.txt页面。注意要用目标网站测试，别用百度当检测目标，完全不是一回事。
Q：天启代理相比其他家优势在哪？
A：说人话就是又快又稳。运营商直签的IP资源，10毫秒内的响应速度，特别是处理薪资数据这种需要频繁翻页的场景，体验过就回不去了。
最后提醒各位：数据采集要遵守平台规则，建议控制在合理访问频率内。毕竟咱们搞数据是为了商业分析，没必要和平台的安全机制硬碰硬。用好代理IP这个杠杆，才能事半功倍地撬动数据金矿。
