在使用python爬虫的时候,经常会遇见所要爬取的网站采取了反爬取技术,高强度、高效率地爬取网页信息常常会给网站服务器带来巨大压力,所以同一个IP反复爬取同一个网页,就很可能被封,那如何解决呢?使用代理ip,设置代理ip池。
以下介绍的免费获取代理ip池的方法:
优点:
1.免费
缺点:
1.代理ip稳定性差需要经常更换
2.爬取后ip存在很多不可用ip需要定期筛选
小建议:
该方法比较适合学习使用,如果做项目研究的话建议参考本人博客《python爬虫设置代理ip池——方法(二)》,购买稳定的代理ip。
一.主要思路
1.从代理ip网站爬取IP地址及端口号并储存
2.验证ip是否能用
3.格式化ip地址
4.在requests中使用代理ip爬取网站
二. 写在前面
在Requests中使用代理爬取的格式是
import requests
requests.get(url, headers=headers,proxies=proxies)
其中proxies是一个字典其格式为:
对每个ip都有
proxies = {
http: 'http://114.99.7.122:8752'
https: 'https://114.99.7.122:8752'
}
注意:
对于http和https两个元素,这里的http和https
代表的不是代理网站上在ip后面接的类型
代表的是requests访问的网站的传输类型是http还是https
你爬的网站是http类型的你就用http,如果是https类型的你就用https,在代理网站上爬的时候也要分别爬http或https的ip
三.代码
1.配置环境,导入包
# IP地址取自国内髙匿代理IP网站:http://www.xicidaili.com/nn/
# 仅仅爬取首页IP地址就足够一般使用
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import random
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36'}
2.获取网页内容函数
def getHTMLText(url,proxies):
try:
r = requests.get(url,proxies=proxies)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
except:
return 0
else:
return r.text
3.从代理ip网站获取代理ip列表函数,并检测可用性,返回ip列表
def get_ip_list(url):
web_data = requests.get(url,headers)
soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'html')
ips = soup.find_all('tr')
ip_list = []
for i in range(1, len(ips)):
ip_info = ips[i]
tds = ip_info.find_all('td')
ip_list.append(tds[1].text + ':' + tds[2].text)
#检测ip可用性,移除不可用ip:(这里其实总会出问题,你移除的ip可能只是暂时不能用,剩下的ip使用一次后可能之后也未必能用)
for ip in ip_list:
try:
proxy_host = "https://" + ip
proxy_temp = {"https": proxy_host}
res = urllib.urlopen(url, proxies=proxy_temp).read()
except Exception as e:
ip_list.remove(ip)
continue
return ip_list
4.从ip池中随机获取ip列表
def get_random_ip(ip_list):
proxy_list = []
for ip in ip_list:
proxy_list.append('http://' + ip)
proxy_ip = random.choice(proxy_list)
proxies = {'http': proxy_ip}
return proxies
5.调用代理
if __name__ == '__main__':
url = 'http://www.xicidaili.com/nn/'
ip_list = get_ip_list(url)
proxies = get_random_ip(ip_list)
print(proxies)
引用网址:
https://blog.csdn.net/weixin_40372371/article/details/80154707