错误一：盲目高速采集，IP瞬间被封
表现：开启几十上百线程，无延迟连续请求，几分钟内IP被禁。
解决方案：务必设置请求间隔（如2-5秒），并启用“随机延迟”（如1-3秒）。初期并发线程数控制在5个以内。使用代理IP池是长期方案。
错误二：规则依赖易变的结构或样式
表现：使用绝对XPath路径（如/html/body/div[3]/div[2]/div[1]）或特定的CSS类名（如.list .item .title），网站前端稍作调整，规则立刻失效。
解决方案：编写健壮的规则。优先使用相对路径、ID属性，或寻找更稳定的结构性特征（如<article>标签、具有特定data-*属性的元素）。多准备几个备选选择器。
错误三：忽略编码问题，数据乱码
表现：采集到的中文变成“å—符”，或出现“&#xXXX;”类的HTML实体。
解决方案：确保采集器、脚本、数据库/文件存储全程使用UTF-8编码。对于HTML实体，使用解码函数（如Python的html.unescape()）处理。
错误四：不考虑分页与动态加载，只抓第一页
表现：只配置了一个起始URL，没有设置翻页或滚动加载逻辑，结果只抓到少量数据。
解决方案：仔细分析网站分页机制（URL参数、“加载更多”按钮、滚动加载），在采集器中正确配置翻页循环或模拟点击/滚动操作。
错误五：采集后不验证、不处理，数据质量差
表现：数据中包含大量广告文本、空白、重复项，直接无法使用。
解决方案：建立数据清洗流程。采集后，使用脚本或工具进行去重（MD5）、去除空白/广告、格式化字段等操作。导出前务必抽查数据质量。可以参考模板汇code.jishujc.com上老手们分享的数据清洗脚本。
总结：避坑即成长
新手入坑采集，从模仿开始，但务必理解原理。重视频率控制、编写健壮规则、处理好编码、抓全数据、做好清洗，避开这五个常见错误，你的采集之路就会顺畅大半。
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