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前言
在网络爬虫中,代理IP池是一个非常重要的组件。由于许多网站对单个IP的请求有限制,如果我们一直使用同一个IP去请求数据,我们很快就会被封禁。因此,我们需要一个代理IP池,以便我们可以轮流使用多个代理IP,以避免被封禁的风险。
在本文中,我们将使用Python来构建一个代理IP池。我们将使用requests和BeautifulSoup库来从互联网上抓取免费代理IP,并将它们存储到一个代理IP池中。然后,我们将使用这个代理IP池来访问我们需要的数据。
本文内容涵盖以下几个方面:
- 搭建免费代理IP爬虫
- 将获取到的代理IP存储到数据库中
- 构建一个代理IP池
- 实现调度器来调度代理IP池
- 实现带有代理IP池的爬虫
本文将涉及到一些网络编程的知识,如果您还不熟悉这些知识,请先补充相关的知识。同时,本文代码也是在Python 3.8环境中运行的。
1. 搭建免费代理IP爬虫
我们需要从互联网上抓取免费代理IP,这里我们使用的是站大爷代理ip网站上的免费代理IP。我们将使用requests和BeautifulSoup来实现爬虫。
爬虫代码如下所示:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_proxy_ips():
"""
Get the proxy IPs from zdaye.com
"""
url = 'https://www.zdaye.com/'
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'}
html = requests.get(url, headers=headers).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
ips = soup.find_all('tr')
proxy_ips = []
for ip in ips[1:]:
lst = ip.text.strip().split('\n')
proxy_ip = {'ip': lst[0], 'port': lst[1]}
proxy_ips.append(proxy_ip)
return proxy_ips
2. 将获取到的代理IP存储到数据库中
我们需要将获取到的代理IP存储到数据库中,以便我们在后续的处理中使用。在这里,我们使用MongoDB作为我们的数据库,它是一个非常流行的文档型数据库,特别适合存储非结构化数据。
我们需要安装pymongo库来连接MongoDB。安装命令如下:
pip install pymongo
接下来,我们需要定义一个函数来将代理IP存储到MongoDB中。代码如下所示:
from pymongo import MongoClient
def save_proxy_ips(proxy_ips):
"""
Save the proxy IPs to MongoDB
"""
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['proxy_ips']
coll = db['ips']
coll.delete_many({})
coll.insert_many(proxy_ips)
上面的代码将获取到的代理IP列表作为参数传递,然后将代理IP列表存储到名为“proxy_ips”的数据库中的“ips”集合中。
3. 构建一个代理IP池
现在我们已经有了一个爬虫和一个数据库,接下来我们将构建一个代理IP池。在这个代理IP池中,我们将从数据库中随机选择一个代理IP,并使用它来访问我们需要的数据。如果代理IP无法使用,则需要从池中删除该代理IP。如果池中的代理IP数量太少,则需要重新从互联网上抓取免费代理IP,并将其存储到数据库中。
实现代码如下所示:
import random
class ProxyPool:
def __init__(self, threshold=5):
"""
Initialize the proxy pool
"""
self.threshold = threshold
self.client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
self.db = self.client['proxy_ips']
self.coll = self.db['ips']
def get_proxy_ip(self):
"""
Get a random proxy IP from the pool
"""
count = self.coll.count_documents({})
if count == 0:
return None
proxy_ips = self.coll.find({}, {'_id': 0})
ips = [proxy_ip for proxy_ip in proxy_ips]
proxy_ip = random.choice(ips)
ip = 'http://' + proxy_ip['ip'] + ':' + proxy_ip['port']
return {'http': ip}
def delete_proxy_ip(self, proxy_ip):
"""
Delete the proxy IP from the pool
"""
self.coll.delete_one(proxy_ip)
def check_proxy_ip(self, proxy_ip):
"""
Check if the given proxy IP is available
"""
proxies = {'http': 'http://' + proxy_ip['ip'] + ':' + proxy_ip['port']}
try:
requests.get('https://www.baidu.com/', proxies=proxies, timeout=5)
return True
except:
return False
def update_pool(self):
"""
Update the proxy pool
"""
count = self.coll.count_documents({})
if count < self.threshold:
proxy_ips = get_proxy_ips()
save_proxy_ips(proxy_ips)
上面的代码中,我们定义了一个名为ProxyPool的类。这个类有四个方法:
- get_proxy_ip:从代理IP池中获取一个随机代理IP。
- delete_proxy_ip:从代理IP池中删除一个代理IP。
- check_proxy_ip:检查给定的代理IP是否可用。
- update_pool:检查池中的代理IP数量是否低于阈值,如果低于阈值,则从互联网上获取新的代理IP列表,并将其存储到数据库中。
值得注意的是,我们使用了MongoDB作为代理IP池的存储介质。因此,我们需要安装MongoDB数据库,并确保它在运行。
4. 实现调度器来调度代理IP池
为了使用代理IP池,我们需要实现一个调度器来调度代理IP池。调度器需要获取一个随机的代理IP,并将其传递给请求。如果请求返回状态码为403(表示无权访问),则需要从代理IP池中删除该代理IP,并重新获取一个代理IP。
实现代码如下所示:
class Scheduler:
def __init__(self):
self.proxy_pool = ProxyPool()
def request(self, url):
"""
Send a request to the given url using a random proxy IP
"""
while True:
proxy_ip = self.proxy_pool.get_proxy_ip()
if proxy_ip is None:
return None
try:
response = requests.get(url, proxies=proxy_ip, timeout=5)
if response.status_code == 200:
return response
elif response.status_code == 403:
self.proxy_pool.delete_proxy_ip(proxy_ip)
else:
continue
except:
self.proxy_pool.delete_proxy_ip(proxy_ip)
def run(self):
"""
Run the scheduler to update the proxy pool
"""
self.proxy_pool.update_pool()
上面的代码中,我们定义了一个名为Scheduler的类。这个类有两个方法:
- request:使用随机代理IP发送请求。
- run:运行调度器来更新代理IP池。
当我们向调度器发出请求时,调度器将从代理IP池中获取一个随机代理IP,并将其作为请求的代理IP。如果请求返回状态码为200,则说明代理IP可用,可以将响应返回给调用者。如果状态码为403,则需要从代理IP池中删除该代理IP,并重新获取一个代理IP。如果请求发生异常,则也需要从代理IP池中删除该代理IP。
5. 实现带有代理IP池的爬虫
现在我们已经有了一个代理IP池和一个调度器,接下来我们将实现一个带有代理IP池的爬虫。在这个爬虫中,我们将使用调度器来调度代理IP池,并将获取到的数据存储到MongoDB数据库中。
实现代码如下所示:
import time
class Spider:
def __init__(self):
self.scheduler = Scheduler()
self.client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
self.db = self.client['data']
self.coll = self.db['info']
def crawl(self):
"""
Crawl data using the proxy pool
"""
while True:
response = self.scheduler.request('https://www.example.com/')
if response is not None:
html = response.text
# parse the html to get the data
data = {}
self.coll.insert_one(data)
time.sleep(1)
def run(self):
"""
Run the spider to crawl data
"""
while True:
self.scheduler.run()
self.crawl()
time.sleep(10)
上面的代码中,我们定义了一个名为Spider的类。这个类有两个方法:
- crawl:使用代理IP池来爬取数据,并将数据存储到MongoDB数据库中。
- run:运行爬虫来爬取数据。
当我们运行爬虫时,它将首先运行调度器来更新代理IP池。然后,它将使用代理IP池来爬取数据,并将数据存储到MongoDB数据库中。最后,它将休眠10秒钟,然后重复这个过程。
总结
在本文中,我们使用Python来构建了一个代理IP池。我们首先使用requests和BeautifulSoup库来从互联网上抓取免费代理IP,并将其存储到MongoDB数据库中。然后,我们构建了一个代理IP池,从中随机选择代理IP,并使用它来访问我们需要的数据。如果代理IP无法使用,则从池中删除该代理IP。如果池中的代理IP数量太少,则重新从互联网上获取新的代理IP列表。
最后,我们实现了一个带有代理IP池的爬虫,使用调度器来调度代理IP池。该爬虫将获取数据,并将数据存储到MongoDB数据库中。
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