进击的爬虫:用Python搭建匿名代理池

简介: 01 写在前面 常听到很多人抱怨自己的IP因爬虫次数太多而被网站屏蔽,不得不频繁使用各种代理IP,却又因为网上的公开代理大部分都是不能使用,而又要花钱花精力去申请VIP代理,几番波折又遭屏蔽。特此写一篇如何利用Python搭建代理池的文章,以降低时间及精力成本,实现自动化获取活跃代理IP的功能。

01 写在前面

常听到很多人抱怨自己的IP因爬虫次数太多而被网站屏蔽,不得不频繁使用各种代理IP,却又因为网上的公开代理大部分都是不能使用,而又要花钱花精力去申请VIP代理,几番波折又遭屏蔽。特此写一篇如何利用Python搭建代理池的文章,以降低时间及精力成本,实现自动化获取活跃代理IP的功能。

02 运作原理

一、 网站代理获取

1. 爬免费代理网站的IP列表测试是否可用及是否是高匿

2. 若都是,则放进数据库,否则丢弃。

3. 重复第2步

二、 保证失效的代理能被尽快从代理池中挑出

1. 从爬虫数据库获取IP

2. 测试IP的可用性和匿名性

3. 如果可用且匿名,则保留,否则丢弃。

4. 重复第1步

说明①:可建立一个爬虫程序守护程序(Daemon),有此方面需要的小伙伴可自行谷歌,在此不多做介绍。

说明②:可建立一个对外代理信息接口,无论你用NodeJS或者Flask/Django或者PHP来写都没关系,在此也不多做介绍。

03 实现

建议库: requests, BeautifulSoup, re, sqlite3。

其中,用requests库获取代理网站页面,用BeautifulSoup和re两库来进行代理信息获取,用sqlite3来对这些信息进行存取。

如果必要(如代理网站有反爬虫策略时),可用PhantomJS替代requests,或用相应库进行数据清理(如base64解码)。

下面简单展示一下各部分的代码:

首先是选择多个能爬取代理且不容易被屏蔽IP的网站,此处以proxy-list.org为例:

BASE_URL = "https://proxy-list.org/english/index.php?p="


#IP地址及端口的正则

Re_Pattern_IP = re.compile("(.*):")

Re_Pattern_PORT = re.compile(":(.*)")


#网站有11页,所以循环11次获取所有代理IP及端口

for startingURL_Param in range(1,11):

HTML_ProxyPage = requests.get(BASE_URL+str(startingURL_Param)).content

soup = bs(HTML_ProxyPage,"html.parser")

for Raw_ProxyInfo in soup.find_all("ul",{"class":None}):

#此网站有用Base64简单对代理进行了加密,所以这里对其解码

ip_port = base64.b64decode(Raw_ProxyInfo.find("li",{"class":"proxy"}).text.replace("Proxy('","").replace("')",""))

#接下来利用正则从网页数据中提取我们需要的信息

IP = re.findall(Re_Pattern_IP, ip_port)[0]

PORT = re.findall(Re_Pattern_PORT, ip_port)[0]

TYPE = Raw_ProxyInfo.find("li",{"class":"https"}).text

接下来是一段简易代理池框架类的代码,提供代理数据库的添加、删除、可连接性检测、匿名性检测:

class ProxyPool: 

#初始化爬虫池数据库

def __init__(self,ProxyPoolDB):

self.ProxyPoolDB = ProxyPoolDB

self.conn = sqlite3.connect(self.ProxyPoolDB, isolation_level=None)

self.cursor = self.conn.cursor()

self.TB_ProxyPool = "TB_ProxyPool"

self.cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS "+self.TB_ProxyPool+"(ip TEXT UNIQUE, port INTEGER, protocol TEXT)")


#添加代理IP进代理池的接口

def addProxy(self, IP, PORT, PROTOCOL):

self.cursor.execute("INSERT OR IGNORE INTO " + self.TB_ProxyPool+"(ip, port, protocol) VALUES (?,?,?)", [IP,PORT,PROTOCOL])


#检查代理的匿名性及可连接性

def testConnection(self, IP, PORT, PROTOCOL):

proxies = { PROTOCOL: IP+":"+PORT }

try:

OrigionalIP = requests.get("http://icanhazip.com", timeout=REQ_TIMEOUT).content

MaskedIP = requests.get("http://icanhazip.com", timeout=REQ_TIMEOUT,proxies=proxies).content

if OrigionalIP != MaskedIP:

return True

else:

return False

except:

return False


#删除代理IP对应的数据库记录

def delRecord(self, IP):

self.cursor.execute("DELETE FROM "+self.TB_ProxyPool+" WHERE ip=?",(IP,))

下面是对代理池进行去“失效IP”的代码: 

#循环代理池,逐行测试IP地址端口协议是否可用

def cleanNonWorking(self):

for info in self.cursor.execute("SELECT * FROM "+self.TB_ProxyPool).fetchall():

IP = info[0]

PORT = str(info[1])

PROTOCOL = info[2].lower()


isAnonymous = self.testConnection(IP,PORT,PROTOCOL)

if isAnonymous == False:

#这条代理的可用性失效了,从数据库里删除

self.delRecord(IP)


#通过检测icanhazip.com回显来检测可用性及匿名性

def testConnection(self, IP, PORT, PROTOCOL):

proxies = { PROTOCOL: IP+":"+PORT }

try:

OrigionalIP = requests.get("http://icanhazip.com", timeout=REQ_TIMEOUT).content

MaskedIP = requests.get("http://icanhazip.com", timeout=REQ_TIMEOUT,proxies=proxies).content

if OrigionalIP != MaskedIP:

return True

else:

return False

except:

return False

04 反思

这个项目是我年初时用Python练手写的,以现在的程度再来回顾,逻辑不够严谨,各类功能太过耦合,不少段落需要重写,因为代码是在校园网内所跑,所以还需要考虑到网络连接的稳定性,这就造成部分代码之间的混乱关系。

通过icanhazip.com来检测代理匿名性的方法或许有效,但却忽略了X-Forwarded-For的HTTP头,所以有很大风险,必须改进。

验证代理池内代理的有效性,需要多线程,目前的方案效率太低。

05 完整代码

放在此文章中的是代理池的核心代码,旨在提供各位读者能够自己实现的思路及参考。完整代码可在作者的Github主页中找到,Ubuntu 16.04及Kali下用Python 2.7测试可运行。


原文发布时间为:2016-11-28

本文作者:苍冥

本文来自云栖社区合作伙伴“Python中文社区”,了解相关信息可以关注“Python中文社区”微信公众号

相关文章
|
6月前
|
数据采集 Web App开发 数据安全/隐私保护
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
|
7月前
|
数据采集 Web App开发 自然语言处理
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
|
8月前
|
数据采集 数据挖掘 测试技术
Go与Python爬虫实战对比:从开发效率到性能瓶颈的深度解析
本文对比了Python与Go在爬虫开发中的特点。Python凭借Scrapy等框架在开发效率和易用性上占优,适合快速开发与中小型项目;而Go凭借高并发和高性能优势,适用于大规模、长期运行的爬虫服务。文章通过代码示例和性能测试,分析了两者在并发能力、错误处理、部署维护等方面的差异,并探讨了未来融合发展的趋势。
803 0
|
6月前
|
数据采集 监控 数据库
Python异步编程实战:爬虫案例
🌟 蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。从回调地狱到async/await协程天堂,亲历Python异步编程演进。分享高性能爬虫、数据库异步操作、限流监控等实战经验,助你驾驭并发,在二进制星河中谱写极客诗篇。
Python异步编程实战:爬虫案例
|
7月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
957 19
|
6月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
|
6月前
|
数据采集 存储 JavaScript
解析Python爬虫中的Cookies和Session管理
Cookies与Session是Python爬虫中实现状态保持的核心。Cookies由服务器发送、客户端存储,用于标识用户;Session则通过唯一ID在服务端记录会话信息。二者协同实现登录模拟与数据持久化。
|
7月前
|
数据采集 存储 Web App开发
处理Cookie和Session:让Python爬虫保持连贯的"身份"
处理Cookie和Session:让Python爬虫保持连贯的"身份"
|
8月前
|
数据采集 存储 JSON
地区电影市场分析:用Python爬虫抓取猫眼/灯塔专业版各地区票房
地区电影市场分析:用Python爬虫抓取猫眼/灯塔专业版各地区票房
|
7月前
|
数据采集 Web App开发 前端开发
处理动态Token:Python爬虫应对AJAX授权请求的策略
处理动态Token:Python爬虫应对AJAX授权请求的策略

推荐镜像

更多