爬虫代理IP是什么?为什么需要它?

小白学大数据
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爬虫代理IP是什么?为什么需要它?

爬虫代理IP是指使用其他计算机的网络地址来访问目标网站的一种技术。它可以隐藏爬虫程序的真实IP地址,避免被网站识别和封禁12。

在进行网络数据采集时,我们经常会遇到一些反爬措施,比如网站限制同一个IP地址的访问频率、次数或时间2。如果我们不使用代理IP,就可能导致爬虫程序被拒绝访问或者被封禁2。因此,使用代理IP是提高爬虫效率和稳定性的重要方法之一。

如何获取和使用代理IP?

获取和使用代理IP有多种方法,其中常见的有以下几种:

从免费或付费的代理网站上获取代理IP列表,并使用Python中的ProxyHandler和urllib.request模块来设置和发送请求324 。这种方法简单易用,但是免费的代理IP质量不高,可能存在失效、慢速、不安全等问题2。 使用Squid等软件搭建一个自己的代理服务,并定时从数据库中加载可用的代理IP列表。这种方法可以自主管理和控制代理IP,但是需要较高的技术水平和成本。 使用隧道代理等专业的代理服务商,提供稳定、安全、高效的代理服务1。这种方法可以享受高质量、高匿名、高速度、低延迟、低失败率等特点的代理IP,但是需要付费并且受限于服务商提供的接口和规则1。 下面用python实现百度网页采集,增加多线程处理,同时对百度返回的内容进行分类统计:

import aiohttp
import threading
from collections import Counter

# 定义一个全局变量,用于存储分类结果
categories = Counter()

# 定义一个函数,用于根据文本内容进行分类
def classify(text):
    # 这里可以使用任何文本分类的方法,例如正则表达式、机器学习等
    # 这里为了简单起见,只使用了简单的字符串匹配
    if "Python" in text:
        return "Python"
    elif "Java" in text:
        return "Java"
    elif "C++" in text:
        return "C++"
    else:
        return "Other"

async def fetch_page(url, proxy):
    # 创建一个 aiohttp 的 ClientSession 对象,并指定代理IP和端口
    async with aiohttp.ClientSession(proxy=proxy) as session:
        # 使用 session.get 方法发送请求,并获取响应对象
        async with session.get(url) as response:
            # 返回响应的文本内容
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://www.baidu.com/s?wd=" + str(i) for i in range(10)] # 生成十个百度搜索网址

    # 假设有一个文件 16yun.txt,每行存储一个代理host和端口,例如 www.16yun.cn:3333
    # 读取文件中的所有代理,并存储在一个列表中
    with open("16yun.txt") as f:
        proxies = [line.strip() for line in f]

    tasks = [] # 创建一个空列表,用于存储 task 对象

    # 遍历 urls 和 proxies 列表,为每个 url 配对一个 proxy,并创建 task 对象
    for url, proxy in zip(urls, proxies):
        task = asyncio.create_task(fetch_page(url, proxy))
        tasks.append(task)

    results = await asyncio.gather(*tasks) # 同时运行所有 task 并获取结果

    # 创建一个线程池,用于执行分类任务
    pool = threading.ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

    for result in results:
        print(result[:100]) # 打印每个网页的前 100 个字符

        # 使用线程池提交一个分类任务,并更新全局变量 categories
        category = pool.submit(classify, result).result()
        categories[category] += 1

    # 关闭线程池并等待所有任务完成
    pool.shutdown(wait=True)

    # 打印最终的分类结果
    print(categories)

asyncio.run(main()) # 运行主协程
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