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在进行网络爬取时使用代理是经常遇到的问题。由于某些网站的限制我们可能会被封禁或者频繁访问时会遇到访问速度变慢等问题。因此我们需要使用代理池来避免这些问题。本文将为大家介绍如何使用IP代理池进行爬虫并带有代码和案例。 1. 什么是IP代理池
IP代理池是一种能够动态获取大量代理IP地址的服务通过不断更新代理IP列表和检测可用性避免爬虫访问被封禁。代理池通常由多个代理服务器组成而这些代理服务器提供的IP地址是不断变化的。
2. 如何使用IP代理池进行爬虫
使用IP代理池进行爬虫有以下几个步骤
2.1 获取代理IP
获取代理IP的方法有多种比如购买第三方代理服务、自己搭建代理服务器、爬取免费代理网站等。其中爬取免费代理网站是最为常见的方法但是免费代理大多数不稳定质量也参差不齐所以购买第三方代理服务或者自己搭建代理服务器会更加可靠。
2.2 构建代理池
将获取到的代理IP存储在一个代理池中通常可以使用List或Queue等数据结构存储然后按照一定的时间间隔进行检测将失效的IP进行移除或重新获取新的IP存入池中。
2.3 在爬虫中使用代理IP
在爬虫的请求中使用代理IP可以使用requests库或者Scrapy框架中的代理中间件进行实现。以requests库为例需要在请求头中添加代理IP如下所示
import requestsproxies {http: http://ip:port,https: http://ip:port,
}response requests.get(url, proxiesproxies)2.4 异常处理
在爬虫的过程中由于代理IP的稳定性和可用性不同可能会遇到一些错误或异常情况。比如请求超时、代理IP失效、网络波动等。这时我们需要进行异常处理可以设置重试请求、更换代理IP等方式来保证程序的正常运行。
3. 代码实现
以下是一个简单的IP代理池实现代码
import requests
import threading
import time
from queue import Queue# 获取代理IP
def get_proxies():# 这里使用免费代理网站进行获取实际使用中需要替换成其他方式获取url https://www.zdaye.com/response requests.get(url).json()return [f{i[protocol]}://{i[ip]}:{i[port]} for i in response[data][data_list]]# 测试代理IP是否可用
def test_proxy(proxy, q):try:proxies {http: proxy,https: proxy}response requests.get(http://httpbin.org/ip, proxiesproxies, timeout5)if response.status_code 200:q.put(proxy)print(f{proxy}可用)except:print(f{proxy}不可用)# 构建代理池
def build_proxies_pool():proxies_list get_proxies()pool Queue()threads []# 开启多个线程对代理IP进行测试for proxy in proxies_list:t threading.Thread(targettest_proxy, args(proxy, pool))threads.append(t)t.start()for t in threads:t.join()return pool# 在爬虫中使用代理IP
def spider_request(url, proxies):try:response requests.get(url, proxies{http: proxies, https: proxies}, timeout5)if response.status_code 200:print(response.text)except:print(f{proxies}请求失败)if __name__ __main__:while True:pool build_proxies_pool()if not pool.empty():proxies pool.get()spider_request(http://httpbin.org/ip, proxies)time.sleep(5)
4. 案例分析
以爬取知乎用户信息为例演示IP代理池的使用。
import requests
import random
import time# 构造请求头
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3}# 获取代理IP
def get_proxies():# 这里使用免费代理网站进行获取实际使用中需要替换成其他方式获取url https://www.zdaye.com/response requests.get(url).json()return [f{i[protocol]}://{i[ip]}:{i[port]} for i in response[data][data_list]]# 构造代理池
proxies_pool get_proxies()# 爬虫主体程序
def get_user_info(user_url):# 从代理池中随机选择一个代理IPproxies random.choice(proxies_pool)try:response requests.get(user_url, headersheaders, proxies{http: proxies, https: proxies})if response.status_code 200:print(response.text)except:print(f{proxies}请求失败)if __name__ __main__:user_list [https://www.zhihu.com/people/xie-ke-bai-11-86-24-2/followers,https://www.zhihu.com/people/gong-xin-10-61-53-51/followers,https://www.zhihu.com/people/y-xin-xin/followers]for user_url in user_list:get_user_info(user_url)time.sleep(5)
以上是一个简单的知乎用户信息爬虫程序其中使用了IP代理池避免了访问速度受限和访问被封禁的问题。
5. 总结
本文介绍了如何使用IP代理池避免被封禁和访问受限的问题通过获取代理IP、构建代理池、在爬虫中使用代理IP以及异常处理等步骤进行实现。同时结合了一个简单的案例进行演示希望对大家有所帮助。
