A. python 爬蟲抓取可用代理 IP，然後怎麼用
一些網站反爬時會封ip，然後就需要代理ip池了
通過代理去抓取內容，防止被禁止訪問。
B. 如何要學習python爬蟲，我需要學習哪些知識
現行環境下，大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集，類似於淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據，而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識：
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具就可以了。
C. 爬蟲python能做什麼
能用來做：1、收集數據；由於爬蟲程序是一個程序，程序運行得非常快，因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單和快速。2、刷流量和秒殺；當爬蟲訪問一個網站時，如果網站無法識別訪問來自爬蟲，那麼它可能將被視為正常訪問，進而刷了網站的流量。
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python爬蟲可以用來做什麼？
1、收集數據
python爬蟲程序可用於收集數據。這也是最直接和最常用的方法。由於爬蟲程序是一個程序，程序運行得非常快，不會因為重復的事情而感到疲倦，因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單和快速。
由於99%以上的網站是基於模板開發的，使用模板可以快速生成大量布局相同、內容不同的頁面。因此，只要為一個頁面開發了爬蟲程序，爬蟲程序也可以對基於同一模板生成的不同頁面進行爬取內容。
2、調研
比如要調研一家電商公司，想知道他們的商品銷售情況。這家公司聲稱每月銷售額達數億元。如果你使用爬蟲來抓取公司網站上所有產品的銷售情況，那麼你就可以計算出公司的實際總銷售額。此外，如果你抓取所有的評論並對其進行分析，你還可以發現網站是否出現了刷單的情況。數據是不會說謊的，特別是海量的數據，人工造假總是會與自然產生的不同。過去，用大量的數據來收集數據是非常困難的，但是現在在爬蟲的幫助下，許多欺騙行為會赤裸裸地暴露在陽光下。
3、刷流量和秒殺
刷流量是python爬蟲的自帶的功能。當一個爬蟲訪問一個網站時，如果爬蟲隱藏得很好，網站無法識別訪問來自爬蟲，那麼它將被視為正常訪問。結果，爬蟲「不小心」刷了網站的流量。
除了刷流量外，還可以參與各種秒殺活動，包括但不限於在各種電商網站上搶商品，優惠券，搶機票和火車票。目前，網路上很多人專門使用爬蟲來參與各種活動並從中賺錢。這種行為一般稱為「薅羊毛」，這種人被稱為「羊毛黨」。不過使用爬蟲來「薅羊毛」進行盈利的行為實際上遊走在法律的灰色地帶，希望大家不要嘗試。
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D. 如何在python配置動態轉發代理
你好，首先你需要一個middlewares.py，如下：
import random
# 導入settings文件中的UAPOOL
from settings import UAPOOL
# 導入官方文檔對應的HttpProxyMiddleware
from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware
class Uamid(UserAgentMiddleware):
# 初始化 注意一定要user_agent，不然容易報錯
def __init__(self, user_agent=''):
self.user_agent = user_agent
# 請求處理
def process_request(self, request, spider):
# 先隨機選擇一個用戶代理
thisua = random.choice(UAPOOL)
print("當前使用User-Agent是："+thisua)
request.headers.setdefault('User-Agent',thisua)
在settings.py文件中添加用戶UserAgent的信息
# 設置用戶代理池，那些動態代理就放到這里了
UAPOOL= [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.79 Safari/537.36 Edge/14.14393"
]
E. python 爬蟲 ip池怎麼做
Python爬蟲採集信息都是採用IP進行更改，不然就不能快速的爬取信息，可以加入採用這類方式，就失去了快速抓取的意義。
所以，如果要大批量的抓取信息，就不能避免的使用IP池，針對Python爬蟲使用的IP池，是如何搭建起來的呢？接下來和大家說明一下如何建爬蟲IP池的問題。
第一步：找IP資源
IP資源並不豐富，換句話說是供不應求的，因此一般是使用動態IP。
免費方法，直接在網路上找，在搜索引擎中一搜索特別多能夠提供IP資源的網站，進行採集即可。
付費方法，通過購買芝麻代理上的IP資源，並進行提取，搭建IP池。
第二步，檢測可用IP保存
提取到的IP，可以進一步進行檢測是否可用，比如訪問某個固定的網站，找出訪問成功的IP進行保存。
第三步，隨機調用IP
在爬蟲需要使用IP時，可用讀取保存IP的文件，進行隨機調用IP。
本文介紹了如何建爬蟲的IP池方法，可以說搭建IP池很容易，可有些IP的時效性很短，使用之前還可以再測試一次的。如果考慮免費IP，那麼對於IP的效果性要做好心理准備的。
F. python爬蟲需要什麼基礎
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests
負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis
這三種工具就可以了。
G. python中，進行爬蟲抓取怎麼樣能夠使用代理IP
在python中用爬蟲再用到代理伺服器，有兩個辦法，①直接在布署該python爬蟲的電腦上設置代理伺服器，這樣從該電腦上出站的信息就只能由代理伺服器處理了，爬蟲的也不例外，可以搜"windows設置代理伺服器"、"Linux設置代理伺服器"。通常是」設置->網路->連接->代理「。
②若想讓python單獨使用這個代理伺服器，可以搜一下"python proxy config"，"python配置代理伺服器"，有一些庫支持簡單的BM代理伺服器連接。
H. 代理池配合 python 爬蟲是怎麼實現的
在網路科技迅速發展的今天，代理IP這種既高效又便捷的上網方式被越來越多的人所了解，熟悉並使用，受到很大歡迎。其中代理ip在網路爬蟲這一領域是特別有名氣的，可以說，每一位爬蟲工作者都不可或缺的使用到代理ip。
到底Python爬蟲是什麼?想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都刷一下。怎麼辦呢?你能隨便從某個地方開始，一點點爬顯然效率過低，此刻你需要在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。在這里過程中，因為頻繁爬取網站信息，你很可能遭遇IP被封，此刻你需要http代理ip來解決。
I. 使用scrapy爬蟲設置了ip代理報錯是怎麼回事
一些網站為控制流量和防止受到攻擊，設置了單ip一分鍾內允許的最大請求數是很正常的。您在網上找到的使用代理來解決ip受限的問題，在大多數情況下確實是可行的。 之所以說是大多數，是因為您使用ip代理來發出的http請求其實已經被黑客們廣泛使用...
J. Python都需要那些技術
Python就是編程語言，不需要其他技術
只是說Python能搞很多事
比如學web 數據分析 人工智慧
你搞對應的方向可能需要用到Python