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Python代理IP爬虫的新手使用教程

前言

Python爬虫要经历爬虫、爬虫被限制、爬虫反限制的过程。当然后续还要网页爬虫限制优化,爬虫再反限制的一系列道高一尺魔高一丈的过程。爬虫的初级阶段,添加headers和ip代理可以解决很多问题。

本人自己在爬取豆瓣读书的时候,就以为爬取次数过多,直接被封了IP.后来就研究了代理IP的问题.

(当时不知道什么情况,差点心态就崩了...),下面给大家介绍一下我自己代理IP爬取数据的问题,请大家指出不足之处.

问题

这是我的IP被封了,一开始好好的,我还以为是我的代码问题了

思路:

从网上查找了一些关于爬虫代理IP的资料,得到下面的思路

    爬取一些IP,过滤掉不可用. 在requests的请求的proxies参数加入对应的IP. 继续爬取. 收工 好吧,都是废话,理论大家都懂,上面直接上代码...

思路有了,动手起来.

运行环境

Python 3.7, Pycharm

这些需要大家直接去搭建好环境...

准备工作

    爬取IP地址的网站(国内高匿代理) 校验IP地址的网站 你之前被封IP的py爬虫脚本...

上面的网址看个人的情况来选取

爬取IP的完整代码

PS:简单的使用bs4获取IP和端口号,没有啥难度,里面增加了一个过滤不可用IP的逻辑

关键地方都有注释了

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/11/22 # @Author : liangk# @Site :# @File : auto_archive_ios.py# @Software: PyCharmimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport jsonclass GetIp(object): """抓取代理IP""" def __init__(self): """初始化变量""" self.url = 'http://www.xicidaili.com/nn/' self.check_url = 'https://www.ip.cn/' self.ip_list = [] @staticmethod def get_html(url): """请求html页面信息""" header = {  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36' } try:  request = requests.get(url=url, headers=header)  request.encoding = 'utf-8'  html = request.text  return html except Exception as e:  return '' def get_available_ip(self, ip_address, ip_port): """检测IP地址是否可用""" header = {  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36' } ip_url_next = '://' + ip_address + ':' + ip_port proxies = {'http': 'http' + ip_url_next, 'https': 'https' + ip_url_next} try:  r = requests.get(self.check_url, headers=header, proxies=proxies, timeout=3)  html = r.text except:  print('fail-%s' % ip_address) else:  print('success-%s' % ip_address)  soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')  div = soup.find(class_='well')  if div:  print(div.text)  ip_info = {'address': ip_address, 'port': ip_port}  self.ip_list.append(ip_info) def main(self): """主方法""" web_html = self.get_html(self.url) soup = BeautifulSoup(web_html, 'lxml') ip_list = soup.find(id='ip_list').find_all('tr') for ip_info in ip_list:  td_list = ip_info.find_all('td')  if len(td_list) > 0:  ip_address = td_list[1].text  ip_port = td_list[2].text  # 检测IP地址是否有效  self.get_available_ip(ip_address, ip_port) # 写入有效文件 with open('ip.txt', 'w') as file:  json.dump(self.ip_list, file) print(self.ip_list)# 程序主入口if __name__ == '__main__': get_ip = GetIp() get_ip.main()

使用方法完整代码

PS: 主要是通过使用随机的IP来爬取,根据request_status来判断这个IP是否可以用.

为什么要这样判断?

主要是虽然上面经过了过滤,但是不代表在你爬取的时候是可以用的,所以还是得多做一个判断.

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/11/22 # @Author : liangk# @Site :# @File : get_douban_books.py# @Software: PyCharmfrom bs4 import BeautifulSoupimport datetimeimport requestsimport jsonimport randomip_random = -1article_tag_list = []article_type_list = []def get_html(url): header = {  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36' } global ip_random ip_rand, proxies = get_proxie(ip_random) print(proxies) try:  request = requests.get(url=url, headers=header, proxies=proxies, timeout=3) except:  request_status = 500 else:  request_status = request.status_code print(request_status) while request_status != 200:  ip_random = -1  ip_rand, proxies = get_proxie(ip_random)  print(proxies)  try:   request = requests.get(url=url, headers=header, proxies=proxies, timeout=3)  except:   request_status = 500  else:   request_status = request.status_code  print(request_status) ip_random = ip_rand request.encoding = 'gbk' html = request.content print(html) return htmldef get_proxie(random_number): with open('ip.txt', 'r') as file:  ip_list = json.load(file)  if random_number == -1:   random_number = random.randint(0, len(ip_list) - 1)  ip_info = ip_list[random_number]  ip_url_next = '://' + ip_info['address'] + ':' + ip_info['port']  proxies = {'http': 'http' + ip_url_next, 'https': 'https' + ip_url_next}  return random_number, proxies# 程序主入口if __name__ == '__main__': """只是爬取了书籍的第一页,按照评价排序""" start_time = datetime.datetime.now() url = 'https://book.douban.com/tag/?view=type&icn=index-sorttags-all' base_url = 'https://book.douban.com/tag/' html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') article_tag_list = soup.find_all(class_='tag-content-wrapper') tagCol_list = soup.find_all(class_='tagCol') for table in tagCol_list:  """ 整理分析数据 """  sub_type_list = []  a = table.find_all('a')  for book_type in a:   sub_type_list.append(book_type.text)  article_type_list.append(sub_type_list) for sub in article_type_list:  for sub1 in sub:   title = '==============' + sub1 + '=============='   print(title)   print(base_url + sub1 + '?start=0' + '&type=S')   with open('book.text', 'a', encoding='utf-8') as f:    f.write('\n' + title + '\n')    f.write(url + '\n')   for start in range(0, 2):    # (start * 20) 分页是0 20 40 这样的    # type=S是按评价排序    url = base_url + sub1 + '?start=%s' % (start * 20) + '&type=S'    html = get_html(url)    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')    li = soup.find_all(class_='subject-item')    for div in li:     info = div.find(class_='info').find('a')     img = div.find(class_='pic').find('img')     content = '书名:<%s>' % info['title'] + ' 书本图片:' + img['src'] + '\n'     print(content)     with open('book.text', 'a', encoding='utf-8') as f:      f.write(content) end_time = datetime.datetime.now() print('耗时: ', (end_time - start_time).seconds)

为什么选择国内高匿代理!

总结

使用这样简单的代理IP,基本上就可以应付在爬爬爬着被封IP的情况了.而且没有使用自己的IP,间接的保护?!?!

大家有其他的更加快捷的方法,欢迎大家可以拿出来交流和讨论,谢谢。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对本站的支持。