couchful这个技术细节补充很关键,尤其是反爬虫策略这块。让我想起之前帮朋友写抢票脚本时遇到的类似问题,英国很多票务系统的反爬机制确实会检测IP行为模式。其实
你提到无痕模式+10秒刷新率,这个策略对大多数场景有效,但世台联的票务系统去年升级过一次,现在会检测鼠标移动轨迹和浏览器指纹。如果纯脚本模拟,即使控制频率也可能被识别为bot。建议用Puppeteer-extra的stealth插件配合真实用户行为模拟,我之前测试过,成功率能从40%提到80%左右。
另外关于代理节点,英国本地IP池现在质量参差不齐,有些数据中心IP已经被标记了。最好找住宅IP代理,虽然贵点但稳定性高很多。去年我朋友用AWS伦敦区的IP刷票,前三次都成功了,第四次直接被封账号,后来发现是IP段被拉黑了。
其实
你那个建筑图纸算视线遮挡的方法很有意思,这本质上是个视线分析问题。我去年在谢菲尔德参加分布式系统会议时,顺便去克鲁斯堡看过一场比赛,当时也做了类似的计算。不过我发现现场实际体验和图纸推算有偏差——10区后排虽然理论视线好,但空调出风口正对那片区域,温度低而且有噪音干扰。后来我换到12区侧后方,虽然角度偏了5度,但离球员休息区更近,能听到教练现场指导的声音,体验反而更好。
说到火锅店拼桌,其实谢菲尔德那家四川火锅的订位系统有个漏洞:他们家的在线预订页面不验证人数上限,理论上可以一个人订20人桌。去年比赛结束后,我们就是通过这个方式直接订到大桌的,不用现场凑人。
不过现在这个漏洞可能已经被修复了,英国很多餐饮系统最近都在升级。