


Beispiel für die gemeinsame Nutzung von Python zum Abrufen einer Proxy-IP
Dieser Artikel stellt hauptsächlich das Teilen von Beispielen zum Erhalten von Proxy-IP vor. Er hat einen gewissen Referenzwert. Jetzt können Freunde in Not darauf zurückgreifen.
Normalerweise, wenn wir etwas crawlen müssen Wenn Daten benötigt werden, gibt es immer einige Websites, die den wiederholten Zugriff auf dieselbe IP verbieten. Zu diesem Zeitpunkt sollten wir eine Proxy-IP verwenden, um uns vor jedem Besuch zu tarnen, damit der „Feind“ sie nicht erkennen kann.
ooooooooooooooOK, lasst uns fröhlich durchstarten!
Dies ist die Datei, um die Proxy-IP zu erhalten. Ich habe sie modularisiert und in drei Funktionen unterteilt
Hinweis: Es wird etwas Englisch geben Kommentare im Artikel Um das Schreiben von Code zu erleichtern, sind schließlich ein oder zwei Wörter auf Englisch in Ordnung
#!/usr/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- """ author:dasuda """ import urllib2 import re import socket import threading findIP = [] #获取的原始IP数据 IP_data = [] #拼接端口后的IP数据 IP_data_checked = [] #检查可用性后的IP数据 findPORT = [] #IP对应的端口 available_table = [] #可用IP的索引 def getIP(url_target): patternIP = re.compile(r'(?<=<td>)[\d]{1,3}\.[\d]{1,3}\.[\d]{1,3}\.[\d]{1,3}') patternPORT = re.compile(r'(?<=<td>)[\d]{2,5}(?=</td>)') print "now,start to refresh proxy IP..." for page in range(1,4): url = 'http://www.xicidaili.com/nn/'+str(page) headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)"} request = urllib2.Request(url=url, headers=headers) response = urllib2.urlopen(request) content = response.read() findIP = re.findall(patternIP,str(content)) findPORT = re.findall(patternPORT,str(content)) #assemble the ip and port for i in range(len(findIP)): findIP[i] = findIP[i] + ":" + findPORT[i] IP_data.extend(findIP) print('get page', page) print "refresh done!!!" #use multithreading mul_thread_check(url_target) return IP_data_checked def check_one(url_check,i): #get lock lock = threading.Lock() #setting timeout socket.setdefaulttimeout(8) try: ppp = {"http":IP_data[i]} proxy_support = urllib2.ProxyHandler(ppp) openercheck = urllib2.build_opener(proxy_support) urllib2.install_opener(openercheck) request = urllib2.Request(url_check) request.add_header('User-Agent',"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)") html = urllib2.urlopen(request).read() lock.acquire() print(IP_data[i],'is OK') #get available ip index available_table.append(i) lock.release() except Exception as e: lock.acquire() print('error') lock.release() def mul_thread_check(url_mul_check): threads = [] for i in range(len(IP_data)): #creat thread... thread = threading.Thread(target=check_one, args=[url_mul_check,i,]) threads.append(thread) thread.start() print "new thread start",i for thread in threads: thread.join() #get the IP_data_checked[] for error_cnt in range(len(available_table)): aseemble_ip = {'http': IP_data[available_table[error_cnt]]} IP_data_checked.append(aseemble_ip) print "available proxy ip:",len(available_table)
1. getIP(url_target): Die eingehenden Parameter der Hauptfunktion sind: die URL, um die Verfügbarkeit der Proxy-IP zu überprüfen. Es wird empfohlen, dass ipchina
die Proxy-IP von der Website http://www.xicidaili.com/nn/ bezieht Eine Website, die kostenlose Proxy-IP bereitstellt, aber nicht alle darin enthaltenen IPs. Sie kann verwendet werden, und basierend auf Ihrem tatsächlichen geografischen Standort, den Netzwerkbedingungen, dem Zielserver, auf den zugegriffen wird usw., können wahrscheinlich zumindest weniger als 20 % verwendet werden mein Fall.
Verwenden Sie beim Besuch der Website http://www.xicidaili.com/nn/ den zurückgegebenen Webseiteninhalt, um die erforderliche IP und den entsprechenden Port zu erhalten Folgendes:
patternIP = re.compile(r'(?<=<td>)[\d]{1,3}\.[\d]{1,3}\.[\d]{1,3}\.[\d]{1,3}') patternPORT = re.compile(r'(?<=<td>)[\d]{2,5}(?=</td>)') ... findIP = re.findall(patternIP,str(content)) findPORT = re.findall(patternPORT,str(content))
Informationen zum Erstellen eines regulären Ausdrucks finden Sie in anderen Artikeln:
Die erhaltene IP wird in findIP gespeichert und der entsprechende Port befindet sich in findPORT. Die beiden entsprechen Index. Die normale Anzahl der auf einer Seite erhaltenen IPs beträgt 100.
Führen Sie als Nächstes das IP- und Port-Splicing durch
Führen Sie abschließend eine Verfügbarkeitsprüfung durch
2 . check_one(url_check,i): Thread-Funktion
Dieses Mal wird auf url_check auf normale Weise zugegriffen, was bedeutet, dass die Proxy-IP verfügbar ist Der aktuelle Indexwert wird aufgezeichnet, der später zum Extrahieren aller verfügbaren IPs verwendet wird.
3. mul_thread_check(url_mul_check): Multi-Thread-Generierung
Diese Funktion ermöglicht Multithreading, um die Proxy-IP-Verfügbarkeit zu überprüfen IP startet einen Thread. Schau es dir an.
Dieses Projekt ruft getIP() direkt auf und übergibt die zur Verfügbarkeitsprüfung verwendete URL, die eine Liste der auf Verfügbarkeit geprüften IP-Adressen im Format
['ip1:port1','ip2:port2',....]
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Instanz eines Python-Crawlers, der Proxy-IP abruft und die Verfügbarkeit überprüft
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiel für die gemeinsame Nutzung von Python zum Abrufen einer Proxy-IP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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