
作者:闲欢
来源:Python 技术
经常有粉丝在后台留言,问:大佬,运行你的爬虫程序怎么报错了?
我让他把报错信息发过来,看过之后一声叹息。
大多数粉丝是直接拿着代码就开始运行,然后就是等待结果,完全不去仔细阅读和理解源码,遇到报错就直接过来询问。
多数爬虫源码运行的报错都是由于访问目标网站过于频繁,从而导致目标网站返回错误或者没有数据返回。
目前大多数网站都是有反爬措施的,如果 IP 在一定时间内 请求次数超过了一定的阈值就会触发反爬措施,拒绝访问,也就是我们经常听到的“封IP”。
那么怎么解决这个问题呢?
一种解决办法就是降低访问频率,访问一次就等待一定时长,然后再次访问。这种方法对于反爬措施不严格的网站是有效的。
如果遇到反爬措施严格的网站,访问次数多了还是会被封杀。而且有时候你需要爬取数据,这种解决办法会使获取数据的周期特别长。
第二种解决办法就是使用代理 IP。我不断地切换 IP 访问,让目标网站认为是不同的用户在访问,从而绕过反爬措施。这也是最常见的方式。
接着,我们又面临一个问题:哪来这么多独立 IP 地址呢?
最省事的方式当然是花钱买服务,这种花钱买到的 IP 一般都是比较稳定可靠的。
今天我们来聊一下不花钱免费获取代理 IP 的方式。
ProxyPool 是一个爬虫的代理 IP 池,主要功能为定时采集网上发布的免费代理验证入库,定时验证入库的代理保证代理的可用性,提供API和CLI两种使用方式。
同时你也可以扩展代理源以增加代理池IP的质量和数量。
我们可以通过两种方式获取 ProxyPool 项目。
第一种是通过命令行下载:
git clone git@github.com:jhao104/proxy_pool.git
第二种是下载对应的 zip 压缩包:
我们获取到项目之后,进入到项目的根目录,运行下面的代码来安装项目所需的依赖包:
pip install -r requirements.txt
要在本地运行项目,我们需要针对本地环境修改一些配置。打开项目中的 setting.py 这个文件,根据自己本地的环境和要求修改配置。
# setting.py 为项目配置文件 # 配置API服务 HOST = "0.0.0.0" # IP PORT = 5000 # 监听端口 # 配置数据库 DB_CONN = 'redis://:pwd@127.0.0.1:8888/0' # 配置 ProxyFetcher PROXY_FETCHER = [ "freeProxy01", # 这里是启用的代理抓取方法名,所有fetch方法位于fetcher/proxyFetcher.py "freeProxy02", # .... ]
主要修改的几项配置是监听端口(PORT)、 Redis 数据库的配置(DB_CONN)和启用的代理方法名(PROXY_FETCHER)。
修改完配置之后,我们就可以愉快地使用了。
这个项目总体分为两个部分:爬取代理 IP 和 取用代理 IP。
如果你要启用爬取代理 IP 的服务,直接运行下面命令:
python proxyPool.py schedule
启动之后,你就可以看到如下的控制台信息了:
程序每隔一段时间就会定时爬取一下,直到我们的 IP 池里面有一定数量的可用 IP 。
其实,作者在这个项目中运用的原来就是到一些免费的代理网站采集 IP,然后测试 IP 的可用性,可用的就存入 Redis 中,不可用就丢弃。
所以你完全可以自己写一套程序实现这个逻辑。
要使用代理 IP,你需要启动 webApi 服务:
python proxyPool.py server
启动web服务后, 默认配置下会开启 http://127.0.0.1:5010 的api接口服务:
如果要在爬虫代码中使用的话, 可以将此api封装成函数直接使用,例如:
import requests def get_proxy(): return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").json() def delete_proxy(proxy): requests.get("http://127.0.0.1:5010/delete/?proxy={}".format(proxy)) # your spider code def getHtml(): # .... retry_count = 5 proxy = get_proxy().get("proxy") while retry_count > 0: try:
html = requests.get('http://www.example.com', proxies={"http": "http://{}".format(proxy)}) # 使用代理访问 return html except Exception:
retry_count -= 1 # 删除代理池中代理 delete_proxy(proxy) return None
作为学习使用的 IP 代理池,这项目获取的足够使用了,但是对于一些复杂的爬虫项目或者商业项目的话,可能比较够呛,毕竟这种爬取的免费代理质量肯定没有那么好,不稳定是正常的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25