python爬虫ip池

㈠ python 爬虫 ip池怎么做

无论是爬取IP，都能在本地设计动态代理IP池。这样既方便使用，又可以提升工作效率。那么怎么在本地设计一个代理IP池呢？IPIDEA为大家简述本地代理IP池的设计和日常维护。
代理IP获取接口，如果是普通代理IP，使用ProxyGetter接口，从代理源网站抓取最新代理IP；如果是需耗费代理IP，一般都有提供获取IP的API，会有一定的限制，比如每次提取多少个，提取间隔多少秒。

代理IP数据库，用以存放在动态VPS上获取到的代理IP，建议选择SSDB。SSDB的性能很突出，与Redis基本相当了，Redis是内存型，容量问题是弱项，并且内存成本太高，SSDB针对这个弱点，使用硬盘存储，使用Google高性能的存储引擎LevelDB，适合大数据量处理并把性能优化到Redis级别。

代理IP检验计划，代理IP具备时效性，过有效期就会失效，因此 需要去检验有效性。设置一个定时检验计划，检验代理IP有效性，删除无效IP、高延时IP，同时预警，当IP池里的IP少于某个阈值时，根据代理IP获取接口获取新的IP。

代理IP池外部接口除代理拨号服务器获取的代理IP池，还需要设计一个外部接口，通过这个接口调用IP池里的IP给爬虫使用。代理IP池功能比较简单，使用Flask就可以搞定。功能可以是给爬虫提供get/delete/refresh等接口，方便爬虫直接使用。

㈡ Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
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了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
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学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
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学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
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分布式Python爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的

㈢ python爬虫需要什么基础

网页知识

html，js,css，xpath这些知识，虽然简单，但一定需要了解。 你得知道这些网页是如何构成的，然后才能去分解他们.

HTTP知识

• 一般爬虫你需要模拟浏览器的操作，才能去获取网页的信息

• 如果有些网站需要登录，才能获取更多的资料，你得去登录，你得把登录的账号密码进行提交

• 有些网站登录后需要保存cookie信息才能继续获取更多资料

正则表达式

有了正则表达式才能更好的分割网页信息，获取我们想要的数据，所以正则表达式也是需要了解的.

一些重要的爬虫库

• url,url2

• beautiul Soup

数据库

爬取到的数据我们得有个地方来保存，可以使用文件，也可以使用数据库，这里我会使用mysql，还有更适合爬虫的MongoDB数据库，以及分布式要用到的redis 数据库

爬虫框架

PySpider和Scrapy这两个爬虫框架是非常NB的,简单的爬虫可以使用urllib与urllib2以及正则表达式就能完成，但高级的爬虫还得用这两个框架。 这两个框架需要另行安装。后面一起学习.

反爬虫

有时候你的网站数据想禁止别人爬取，可以做一些反爬虫处理操作。 打比方网络上就无法去查找淘宝上的数据，这样就避开了搜索引擎的竞争，淘宝就可以搞自己的一套竞价排名

分布式爬虫

使用多个redis实例来缓存各台主机上爬取的数据。

爬虫要学的东西还是挺多的，想把爬虫玩得666，基本就是这些知识点吧！

㈣ python网络爬虫怎么学习

现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。

㈤ 爬虫python能做什么

能用来做：1、收集数据；由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。2、刷流量和秒杀；当爬虫访问一个网站时，如果网站无法识别访问来自爬虫，那么它可能将被视为正常访问，进而刷了网站的流量。
推荐学习：Python视频教程
python爬虫可以用来做什么？
1、收集数据
python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。
由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。
2、调研
比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。
3、刷流量和秒杀
刷流量是python爬虫的自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。结果，爬虫“不小心”刷了网站的流量。
除了刷流量外，还可以参与各种秒杀活动，包括但不限于在各种电商网站上抢商品，优惠券，抢机票和火车票。目前，网络上很多人专门使用爬虫来参与各种活动并从中赚钱。这种行为一般称为“薅羊毛”，这种人被称为“羊毛党”。不过使用爬虫来“薅羊毛”进行盈利的行为实际上游走在法律的灰色地带，希望大家不要尝试。
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㈥ python中，进行爬虫抓取怎么样能够使用代理IP

在python中用爬虫再用到代理服务器，有两个办法，①直接在布署该python爬虫的电脑上设置代理服务器，这样从该电脑上出站的信息就只能由代理服务器处理了，爬虫的也不例外，可以搜"windows设置代理服务器"、"Linux设置代理服务器"。通常是”设置->网络->连接->代理“。
②若想让python单独使用这个代理服务器，可以搜一下"python proxy config"，"python配置代理服务器"，有一些库支持简单的BM代理服务器连接。

㈦ 为什么做爬虫需要大量IP地址

同时，华益云还有非常便宜的物理机服务器可以租用，爬虫程序可以直接放到服务器上运行，一个月费用跟我们自己家里电脑平时运行所需费用差不多。一大亮点就是他们的物理机服务器支持系统自带的3389远程桌面链接方式，这种远程链接方式用过的小伙伴都知道非常流畅，拨号换IP也不会断开远程，直接可以复制文件进去很方便。

产品使用期间遇到任何问题，他们都有24小时值班客服在线解答，客服也非常的有耐心。

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㈧ 如何处理python爬虫ip被封

1、放慢爬取速度，减小对于目标网站造成的压力。但是这样会减少单位时间类的爬取量。
第二种方法是通过设置IP等手段，突破反爬虫机制继续高频率爬取。网站的反爬机制会检查来访的IP地址，为了防止IP被封，这时就可以使用HTTP，来切换不同的IP爬取内容。使用代理IP简单的来讲就是让代理服务器去帮我们得到网页内容，然后再转发回我们的电脑。要选择高匿的ip，IPIDEA提供高匿稳定的IP同时更注重用户隐私的保护，保障用户的信息安全。
2、这样目标网站既不知道我们使用代理，更不会知道我们真实的IP地址。
3、建立IP池，池子尽可能的大，且不同IP均匀轮换。
如果你需要大量爬去数据，建议你使用HTTP代理IP，在IP被封掉之前或者封掉之后迅速换掉该IP，这里有个使用的技巧是循环使用，在一个IP没有被封之前，就换掉，过一会再换回来。这样就可以使用相对较少的IP进行大量访问。以上就是关于爬虫IP地址受限问题的相关介绍。

㈨ 代理池配合 python 爬虫是怎么实现的

在网络科技迅速发展的今天，代理IP这种既高效又便捷的上网方式被越来越多的人所了解，熟悉并使用，受到很大欢迎。其中代理ip在网络爬虫这一领域是特别有名气的，可以说，每一位爬虫工作者都不可或缺的使用到代理ip。

到底Python爬虫是什么?想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都刷一下。怎么办呢?你能随便从某个地方开始，一点点爬显然效率过低，此刻你需要在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。在这里过程中，因为频繁爬取网站信息，你很可能遭遇IP被封，此刻你需要http代理ip来解决。