python爬虫小技巧-IP代理池

2018-11-08 本文已影响0人 NewForMe

有一些网站会设置访问阈值，也就是说，如果一个IP访问速度超过这个阈值，那么网站就会认为，这是一个爬虫程序，而不是用户行为。为了避免远程服务器封锁IP，或者想加快爬取速度，一个可行的方法就是使用代理IP，我们需要做的就是创建一个自己的代理IP池。

思路：通过免费IP代理网站爬取IP，构建一个容量为100的代理IP池。从代理IP池中随机选取IP，在使用IP之前，检查IP是否可用。如果可用，使用该IP访问目标页面，如果不可用，舍弃该IP。当代理IP池中IP的数量小于20的时候，更新整个代理IP池，即重新从免费IP代理网站爬取IP，构建一个新的容量为100的代理IP池。

我们可以使用lxml的xpath和Beutifulsoup结合的方法，爬取西刺代理IP
所有的IP。当然，也可以使用正则表达式，方法很多。代码如下：

# -*- coding:UTF-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
import subprocess as sp
from lxml import etree
import requests
import random
import re

"""
函数说明:获取IP代理
Parameters:
    page - 高匿代理页数,默认获取第一页
Returns:
    proxys_list - 代理列表
"""
def get_proxys(page = 1):
    #requests的Session可以自动保持cookie,不需要自己维护cookie内容
    S = requests.Session()
    #西祠代理高匿IP地址
    target_url = 'http://www.xicidaili.com/nn/%d' % page
    #完善的headers
    target_headers = {'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
        'Referer':'http://www.xicidaili.com/nn/',
        'Accept-Encoding':'gzip, deflate, sdch',
        'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8',
    }
    #get请求
    target_response = S.get(url = target_url, headers = target_headers)
    #utf-8编码
    target_response.encoding = 'utf-8'
    #获取网页信息
    target_html = target_response.text
    #获取id为ip_list的table
    bf1_ip_list = BeautifulSoup(target_html, 'lxml')
    bf2_ip_list = BeautifulSoup(str(bf1_ip_list.find_all(id = 'ip_list')), 'lxml')
    ip_list_info = bf2_ip_list.table.contents
    #存储代理的列表
    proxys_list = []
    #爬取每个代理信息
    for index in range(len(ip_list_info)):
        if index % 2 == 1 and index != 1:
            dom = etree.HTML(str(ip_list_info[index]))
            ip = dom.xpath('//td[2]')
            port = dom.xpath('//td[3]')
            protocol = dom.xpath('//td[6]')
            proxys_list.append(protocol[0].text.lower() + '#' + ip[0].text + '#' + port[0].text)
    #返回代理列表
    return proxys_list

"""
函数说明:检查代理IP的连通性
Parameters:
    ip - 代理的ip地址
    lose_time - 匹配丢包数
    waste_time - 匹配平均时间
Returns:
    average_time - 代理ip平均耗时
"""
def check_ip(ip, lose_time, waste_time):
    #命令 -n 要发送的回显请求数 -w 等待每次回复的超时时间(毫秒)
    cmd = "ping -n 3 -w 3 %s"
    #执行命令
    p = sp.Popen(cmd % ip, stdin=sp.PIPE, stdout=sp.PIPE, stderr=sp.PIPE, shell=True)
    #获得返回结果并解码
    out = p.stdout.read().decode("gbk")
    #丢包数
    lose_time = lose_time.findall(out)
    #当匹配到丢失包信息失败,默认为三次请求全部丢包,丢包数lose赋值为3
    if len(lose_time) == 0:
        lose = 3
    else:
        lose = int(lose_time[0])
    #如果丢包数目大于2个,则认为连接超时,返回平均耗时1000ms
    if lose > 2:
        #返回False
        return 1000
    #如果丢包数目小于等于2个,获取平均耗时的时间
    else:
        #平均时间
        average = waste_time.findall(out)
        #当匹配耗时时间信息失败,默认三次请求严重超时,返回平均好使1000ms
        if len(average) == 0:
            return 1000
        else:
            #
            average_time = int(average[0])
            #返回平均耗时
            return average_time

"""
函数说明:初始化正则表达式
Parameters:
    无
Returns:
    lose_time - 匹配丢包数
    waste_time - 匹配平均时间
"""
def initpattern():
    #匹配丢包数
    lose_time = re.compile(u"丢失 = (\d+)", re.IGNORECASE)
    #匹配平均时间
    waste_time = re.compile(u"平均 = (\d+)ms", re.IGNORECASE)
    return lose_time, waste_time

if __name__ == '__main__':
    #初始化正则表达式
    lose_time, waste_time = initpattern()
    #获取IP代理
    proxys_list = get_proxys(1)

    #如果平均时间超过200ms重新选取ip
    while True:
        #从100个IP中随机选取一个IP作为代理进行访问
        proxy = random.choice(proxys_list)
        split_proxy = proxy.split('#')
        #获取IP
        ip = split_proxy[1]
        #检查ip
        average_time = check_ip(ip, lose_time, waste_time)
        if average_time > 200:
            #去掉不能使用的IP
            proxys_list.remove(proxy)
            print("ip连接超时, 重新获取中!")
        if average_time < 200:
            break

    #去掉已经使用的IP
    proxys_list.remove(proxy)
    proxy_dict = {split_proxy[0]:split_proxy[1] + ':' + split_proxy[2]}
    print("使用代理:", proxy_dict)

可以看到，通过这种方法，很容易的就获得了这100个IP，包括他们的协议、IP和端口号。这里我是用”#”符号隔开，使用之前，只需要spilt()方法，就可以提取出信息。
已经获取了IP，如何验证这个IP是否可用呢？一种方案是GET请求一个网页，设置timeout超市时间，如果超时服务器没有反应，说明IP不可用。
上述代码验证IP有效性是用了另一种方法，验证一个IP大约需要3秒左右，使用cmd命令，循环ping IP查看IP的连通性。
从上面代码可以看出，我制定的规则是，如果丢包数大于2个，则认为ip不能用。ping通的平均时间大于200ms也抛弃。
这里构建代理IP池和检查IP是否可用，如果你感兴趣也可以将获取的IP放入到数据库中，不过我没这样做，因为感觉免费获取的代理IP，失效很快，随用随取就行。

如果觉得上述校验IP的方法比较复杂，可以使用以下常规的方法通过请求网站超时处理来验证。代码如下：

import urllib
def checkip(ip_list):

    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

调用

#1
url = '爬取链接地址'
response = requests.get(url,proxies=random.choice(ip_list))

#2
import random
#把我们从ip代理网站上得到的ip，用ip地址：端口号的格式存入iplist数组
iplist = ['XXX.XXX.XXX.XXX:XXXX', 'XXX.XXX.XXX.XXX:XXXX']
proxies ={'http': random.choice(iplist)}

总结

如果你一直被网站封杀却找不到原因，那么这里有个检查列表，可以帮你诊断一下问题出在哪里。

首先，检查 JavaScript 。如果你从网络服务器收到的页面是空白的，缺少信息，或其遇到他不符合你预期的情况（或者不是你在浏览器上看到的内容），有可能是因为网站创建页面的 JavaScript 执行有问题。

检查正常浏览器提交的参数。如果你准备向网站提交表单或发出 POST 请求，记得检查一下页面的内容，看看你想提交的每个字段是不是都已经填好，而且格式也正确。用 Chrome 浏览器的网络面板（快捷键 F12 打开开发者控制台，然后点击“Network”即可看到）查看发送到网站的 POST 命令，确认你的每个参数都是正确的。

是否有合法的 Cookie？如果你已经登录网站却不能保持登录状态，或者网站上出现了其他的“登录状态”异常，请检查你的 cookie。确认在加载每个页面时 cookie 都被正确调用，而且你的 cookie 在每次发起请求时都发送到了网站上。

IP 被封禁？如果你在客户端遇到了 HTTP 错误，尤其是 403 禁止访问错误，这可能说明网站已经把你的 IP 当作机器人了，不再接受你的任何请求。你要么等待你的 IP 地址从网站黑名单里移除，要么就换个 IP 地址。如果你确定自己并没有被封杀，那么再检查下面的内容：

确认你的爬虫在网站上的速度不是特别快。快速采集是一种恶习，会对网管的服务器造成沉重的负担，还会让你陷入违法境地，也是 IP 被网站列入黑名单的首要原因。给你的爬虫增加延迟，让它们在夜深人静的时候运行。切记：匆匆忙忙写程序或收集数据都是拙劣项目管理的表现；应该提前做好计划，避免临阵慌乱。
还有一件必须做的事情：修改你的请求头！有些网站会封杀任何声称自己是爬虫的访问者。如果你不确定请求头的值怎样才算合适，就用你自己浏览器的请求头吧。
确认你没有点击或访问任何人类用户通常不能点击或接入的信息。
如果你用了一大堆复杂的手段才接入网站，考虑联系一下网管吧，告诉他们你的目的。试试发邮件到 webmaster@< 域名 > 或 admin@< 域名 >，请求网管允许你使用爬虫采集数据。管理员也是人嘛！

内容参考：https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/72793480

python爬虫小技巧-IP代理池

总结

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