很多团队在做天气数据采集时都会遇到一个“老大难”：明明请求很正常，却频繁被 Cloudflare 挡下来。
返回的不是天气页面，而是 403 错误、五秒盾，甚至无限验证循环。
这对依赖天气数据的行业来说简直是噩梦。物流需要预判雨雪天气；旅游要根据气象情况调整行程；能源行业更是离不开气象预测。
一旦采集不稳定，决策就容易失误。
有没有办法用代理 API，特别是穿云API，来让采集过程更稳定？答案是肯定的。下面就一步步说清楚。
为什么天气网站容易触发 Cloudflare
和普通站点相比，天气类网站有几个特点：
- 访问频率高：很多人会频繁刷新天气，系统会重点监控高频请求。
- 跨区域访问多：不同城市、不同国家的数据，常常要从同一来源爬取。
- 数据价值大：天气数据牵涉广泛，容易被商业性采集，所以防护更严格。
结果就是，哪怕你只是采集个几十个城市的数据，也可能被判定成“异常流量”。
常见错误做法
- 直接用单一代理 IP：很快就被封，几乎撑不住几轮请求。
- 伪造请求头：虽然能骗过一部分检测，但五秒盾和 Turnstile 验证根本没用。
- 靠开源脚本硬解：像 cloudflare-scraper 这样的工具更新不及时，很容易失效。
- 拼命加重试：表面上能补点数据，实则效率低下，还可能加重封禁。
这些做法都解决不了根本问题。
代理API的作用
有一个做天气服务的创业团队，最开始用的就是常见的代理池。每天他们要采集全国 300 多个城市的天气数据，结果经常掉链子：有时整个华东地区的数据都缺失，只能人工补采。
后来，他们接入了穿云API，情况完全不一样了：
- 五秒盾再也不是绊脚石：原来脚本停在验证页，现在 API 自动完成挑战，返回的就是干净的 HTML。
- 跨境请求顺利多了：之前访问国外气象站点时，IP 一直被拦；换成 API 内置的全球代理，数据流畅拿到。
- 并发压力轻松应对：他们曾试过在暴雨预警期间同时拉取数十万条数据，API 依旧能稳定撑住，没有再出现大面积失败。
- 语言环境兼容：不管是 Python 的调度脚本，还是 Node.js 的数据分析模块，API 都能无缝接入。
用他们的话说：“以前每天都在修爬虫，现在终于可以安心研究天气模型了。”
实际配置思路
- 确定采集范围：按需选择目标城市，避免无意义的高频请求。
- 调用穿云API：将目标 URL 作为参数传递给 API，由它来负责处理验证。
- 分批任务调度：不要一次性跑完所有请求，可以分段执行。
- 结合代理池：如果任务量特别大，可以在穿云API的 V2 模式下接入自有代理，进一步提升稳定性。
- 设置错误重试：对偶尔的 503 或超时请求，配置合理的重试策略即可。
这种思路经过实践验证，稳定性比单靠代理池提升了一大截。
常见误区
- 误区一：只要代理多就能解决
代理只能解决部分问题，真正的难点是 JS 验证和流量指纹。 - 误区二：等待五秒就能绕过
爬虫不会自动执行验证逻辑，等再久也没用。 - 误区三：一次性采集所有数据最省事
实际上容易触发封禁，合理拆分任务才是关键。 - 误区四：开源库能长期稳定
更新速度跟不上 Cloudflare 的迭代，常常用着用着就失效。
FAQ
1.为什么采集天气网站特别容易触发验证？
因为访问频率高、流量模式固定，很容易被判定为爬虫流量。
2.穿云API 一定能保证采集成功吗？
它能处理大部分常见验证，但仍需合理控制频率和请求策略。
3.单个代理 IP 能不能长期稳定？
不行，短期或许能跑通，但长期几乎必封。
4.是否可以完全替代 Puppeteer？
在大多数大规模任务场景下可以，更高效稳定。
5.成本会不会太高？
比自己维护代理池和脚本成本低很多，尤其是长期任务更划算。
天气数据采集最怕的就是“不稳定”。一旦被 Cloudflare 卡住，数据就断档，后续分析全白费。
与其到处找代理、修脚本，不如直接用代理 API，尤其像穿云API这样成熟的方案，把五秒盾、验证循环都交给它来处理。
对依赖天气预测的行业来说，稳定采集不仅仅是效率问题，更是避免业务风险的关键。
选择合适的工具，就等于给决策加了一层保险。
