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027 数据采集器的进化 自动化的起点(第2页)

他摇头:“它只是读字。怎么用这些字,还是人在定。”

她没再问,合上笔记本,起身收拾饭盒。走到门口时,她停下,从包里抽出一张便签纸,写下一行字,贴在显示器边框上:“别忘了睡觉。系统重要,人更重要。”

门关上后,教室只剩他一个人。

他盯着那张便签看了两秒,转头看向服务器状态面板。网络连接正常,硬盘读写频率稳定。他打开另一个项目目录,双击进入“WebCrawler_Test”文件夹。

这是他昨天就开始写的网页抓取脚本。基于VBScript,调用WinInetAPI模拟HTTP请求,目标是“新浪财经”首页的早盘快讯栏。他知道1998年的网站大多不用动态加载,内容直接嵌在HTML里,只要找到规律,就能批量提取。

他启动程序。

命令行窗口闪出几行返回码,接着输出一段HTML源码。标题抓到了,发布时间也解析出来,但正文链接全部为空。他检查网页结构,发现部分条目用了JavaScript跳转,而他的脚本无法执行脚本代码。

他改用最笨的办法:手动分析URL规则。发现某些栏目页面的路径遵循“yearmonthday_news_编号。html”格式。他根据当天日期生成一组预测链接,逐个发起请求。

第四个链接成功返回内容。是一条关于央行票据发行的消息,共三百二十七字。他让程序将文本清洗后存入数据库,并标记来源和时间戳。

效率很低。每请求一次,拨号网络要等待十五到四十秒,断线两次后自动重拨。他设定循环间隔为六分钟,预计每小时最多抓取十条有效信息。

凌晨一点十七分,爬虫完成首轮二十四小时周期测试。共获取八十三条新闻记录,其中完整正文五十九条。他导出数据,与当日《中国证券报》进行交叉比对,重复率64%,新增信息源来自地方股评栏目和交易所公告摘要。

他靠在椅背上,闭眼三分钟,脑子却还在跑流程。OCR识别已经半自动化,每天能消化三十张报纸;网络爬虫虽然慢,但只要不断线,就能持续填充数据库。这两条数据流一旦并行运转,系统的更新频率就能从“每日手动推送”变成“准实时滚动”。

他睁开眼,打开数据库管理界面,新建一个名为“DataSource_Merge”的视图,将OCR录入表与爬虫抓取表按时间戳合并。刷新后,屏幕上出现一条连续的时间轴,最早是早上六点零三分,一条关于外汇牌价调整的简讯,来自网页抓取;最新一条是七点四十八分,某钢铁厂产能扩张的报道,来自昨日报纸扫描。

中间没有断层。

他手指停在回车键上,又按了一次刷新。数据流缓缓推进,像一条开始流动的河。

他打开记事本,写下一行部署计划:

-明早八点,扫描剩余报纸;

-上午优化OCR误判规则;

-下午重构爬虫逻辑,加入断点续传和失败重试机制;

-晚上测试双源数据自动校验功能。

写完,他插入一张空白CD-R,将整个“DataHarvester_v0。2”项目打包刻录。光驱读写完毕,他取出光盘,在标签上写下日期和版本号,放进抽屉。

抬头看墙上的挂钟,指针指向两点零五分。

他没动,也没起身关机。服务器风扇依旧低鸣,屏幕上的数据流仍在缓慢更新。他盯着最新一条入库记录的发布时间,轻声说:“开始了。”

就在这时,电话响了。

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