cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk menyelesaikan masalah kelajuan akses terhad crawler

How to solve the problem of limited access speed of crawlers

Merangkak data sering menghadapi had kelajuan, memberi kesan kepada kecekapan pemerolehan data dan berpotensi mencetuskan langkah anti perangkak tapak web, yang membawa kepada sekatan IP. Artikel ini menyelidiki penyelesaian, menawarkan strategi praktikal dan contoh kod, dan menyebut secara ringkas proksi 98IP sebagai penyelesaian yang berpotensi.

Saya. Memahami Had Kelajuan

1.1 Mekanisme Anti-crawler

Banyak tapak web menggunakan mekanisme anti perangkak untuk mengelakkan pengikisan berniat jahat. Permintaan yang kerap dalam tempoh masa yang singkat sering dibenderakan sebagai aktiviti yang mencurigakan, mengakibatkan sekatan.

1.2 Had Muatan Pelayan

Pelayan mengehadkan permintaan daripada alamat IP tunggal untuk mengelakkan keletihan sumber. Melebihi had ini secara langsung memberi kesan kepada kelajuan akses.

II. Penyelesaian Strategik

2.1 Selang Permintaan Strategik

import time
import requests

urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', ...]  # Target URLs

for url in urls:
    response = requests.get(url)
    # Process response data
    # ...

    # Implement a request interval (e.g., one second)
    time.sleep(1)

Melaksanakan selang permintaan yang sesuai meminimumkan risiko mencetuskan mekanisme anti perangkak dan mengurangkan beban pelayan.

2.2 Menggunakan IP Proksi

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random

# Assuming 98IP proxy offers an API for available proxy IPs
proxy_api_url = 'http://api.98ip.com/get_proxies'  # Replace with the actual API endpoint

def get_proxies():
    response = requests.get(proxy_api_url)
    proxies = response.json().get('proxies', []) # Assumes JSON response with a 'proxies' key
    return proxies

proxies_list = get_proxies()

# Randomly select a proxy
proxy = random.choice(proxies_list)
proxy_url = f'http://{proxy["ip"]}:{proxy["port"]}'

# Send request using proxy
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
proxies_dict = {
    'http': proxy_url,
    'https': proxy_url
}

url = 'http://example.com/target_page'
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies_dict)

# Process response data
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# ...

IP Proksi boleh memintas beberapa langkah anti perangkak, mengagihkan beban permintaan dan meningkatkan kelajuan. Walau bagaimanapun, kualiti dan kestabilan IP proksi memberi kesan ketara kepada prestasi perangkak; memilih pembekal yang boleh dipercayai seperti 98IP adalah penting.

2.3 Mensimulasikan Gelagat Pengguna

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# Configure Selenium WebDriver (Chrome example)
driver = webdriver.Chrome()

# Access target page
driver.get('http://example.com/target_page')

# Simulate user actions (e.g., wait for page load, click buttons)
time.sleep(3)  # Adjust wait time as needed
button = driver.find_element(By.ID, 'target_button_id') # Assuming a unique button ID
button.click()

# Process page data
page_content = driver.page_source
# ...

# Close WebDriver
driver.quit()

Simulasi tingkah laku pengguna, seperti menunggu memuatkan halaman dan klik butang, mengurangkan kemungkinan pengesanan sebagai perangkak, meningkatkan kelajuan akses. Alat seperti Selenium sangat berharga untuk ini.

III. Kesimpulan dan Cadangan

Mengatasi had kelajuan perangkak memerlukan pendekatan pelbagai rupa. Selang permintaan strategik, penggunaan IP proksi dan simulasi tingkah laku pengguna ialah strategi yang berkesan. Menggabungkan kaedah ini meningkatkan kecekapan dan kestabilan perangkak. Memilih perkhidmatan proksi yang boleh dipercayai, seperti 98IP, juga penting.

Kekal dimaklumkan tentang kemas kini anti perangkak tapak web sasaran dan kemajuan keselamatan rangkaian adalah penting untuk menyesuaikan dan mengoptimumkan program perangkak kepada persekitaran dalam talian yang berkembang.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kelajuan akses terhad crawler. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Apakah sebab -sebab umum mengapa skrip python mungkin tidak dilaksanakan pada UNIX?Apakah sebab -sebab umum mengapa skrip python mungkin tidak dilaksanakan pada UNIX?Apr 28, 2025 am 12:18 AM

Sebab -sebab mengapa skrip Python tidak dapat dijalankan pada sistem Unix termasuk: 1) kebenaran yang tidak mencukupi, menggunakan chmod xyour_script.py untuk memberikan kebenaran pelaksanaan; 2) garis shebang yang tidak betul atau hilang, anda harus menggunakan #!/Usr/bin/envpython; 3) tetapan pembolehubah persekitaran yang salah, anda boleh mencetak debugging os.environ; 4) Menggunakan versi Python yang salah, anda boleh menentukan versi pada garis Shebang atau baris arahan; 5) masalah pergantungan, menggunakan persekitaran maya untuk mengasingkan ketergantungan; 6) Kesalahan sintaks, gunakan python-mpy_compileyour_script.py untuk mengesan.

Berikan contoh senario di mana menggunakan array python akan lebih sesuai daripada menggunakan senarai.Berikan contoh senario di mana menggunakan array python akan lebih sesuai daripada menggunakan senarai.Apr 28, 2025 am 12:15 AM

Menggunakan tatasusunan python lebih sesuai untuk memproses sejumlah besar data berangka daripada senarai. 1) Array menjimatkan lebih banyak memori, 2) array lebih cepat untuk beroperasi dengan nilai berangka, 3) Arrays Force Jenis Konsistensi, 4) Array bersesuaian dengan array C, tetapi tidak fleksibel dan mudah seperti senarai.

Apakah implikasi prestasi menggunakan senarai berbanding tatasusunan dalam python?Apakah implikasi prestasi menggunakan senarai berbanding tatasusunan dalam python?Apr 28, 2025 am 12:10 AM

Listsare yang lebih baik lebih baik foreflexibilityandmixdatatatypes, whilearraysares sand sumerical sand sand sand lared datasets.1) Senarai yang tidak dapat diselaraskan xibility, mixeddatatypes, dan elementChanges.2) Operasi sensori UsArray, LargedataSet, dan WhenmememoryefficyFiciency.2

Bagaimanakah Numpy mengendalikan pengurusan memori untuk tatasusunan besar?Bagaimanakah Numpy mengendalikan pengurusan memori untuk tatasusunan besar?Apr 28, 2025 am 12:07 AM

NumpyManagesMemoryforlargeArraySefficientlyusingViews, salinan, danMemory-mappedfiles.1) viewSallowSlicingWithoutCopying, secara langsungModifyingTheoriginalArray.2) copiescanbecreatedwithTheCopy () methorpreserveservervesvesverdata.3) MemoriSberServervesvesves

Yang memerlukan mengimport modul: senarai atau tatasusunan?Yang memerlukan mengimport modul: senarai atau tatasusunan?Apr 28, 2025 am 12:06 AM

Listsinpythondonotrequireimportingamodule, whilearraysfromthearraymoduledoneedanimport.1) listsarebuilt-in, serba boleh, dancanholdmixeddatatypes.2) arraysaremorememory-efficientfornumericydatabuTabeSflexible, yang tidak dapat dilupakan.

Apakah jenis data yang boleh disimpan dalam array python?Apakah jenis data yang boleh disimpan dalam array python?Apr 27, 2025 am 12:11 AM

Pythonlistscanstoreanydatatype, arraymoduleArraysstoreonetype, andnumpyarraysarefornumumericalcomputations.1) listsareversatileButlessMememory-efficient.2) arraymoduleArduleArrayRaysarememory-efficientforhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogen

Apa yang berlaku jika anda cuba menyimpan nilai jenis data yang salah dalam array python?Apa yang berlaku jika anda cuba menyimpan nilai jenis data yang salah dalam array python?Apr 27, 2025 am 12:10 AM

KetikayyoUttemptToStoreAveFheWrongatatypeinapythonArray, anda akan menjadicounteratypeerror

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod