这篇文章主要介绍了关于python获取代理IP的实例分享,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
平时当我们需要爬取一些我们需要的数据时,总是有些网站禁止同一IP重复访问,这时候我们就应该使用代理IP,每次访问前伪装自己,让“敌人”无法察觉。
oooooooooooooooOK,让我们愉快的开始吧!
这个是获取代理ip的文件,我将它们模块化,分为三个函数
注:文中会有些英文注释,是为了写代码方便,毕竟英文一两个单词就ok了
#!/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)
一、getIP(url_target):主要函数 传入参数是:验证代理IP可用性的网址,推荐ipchina
获取代理IP,从http://www.xicidaili.com/nn/网站获取,它是一个提供免费代理IP的网站,但是里面的IP不是全都能用,而且结合你的实际地理位置、网络情况、访问的目标服务器等情况,能用的大概不到20%,至少我的情况是这样。
访问http://www.xicidaili.com/nn/网站使用正常方式,返回的网页内容通过正则查询获得需要的IP和对应端口,代码如下:
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))
关于如何构造正则表达式,可以参考其他的文章:
获取的IP保存在findIP中,对应的端口在findPORT中,两者按索引对应,获取一页IP正常数量为100.
接下来进行IP和端口拼接
最后进行可用性检查
二、check_one(url_check,i):线程函数
本次访问url_check还是使用正常方式访问,当访问网页有返回时,则说明本代理IP可用,则记录下当前索引值,用于后面将所有可用IP取出。
三、mul_thread_check(url_mul_check):多线程生成
本函数开启多线程检查代理IP可用性,每个IP开启一个线程进行检查。
本工程直接调用getIP(),并传入用于检查可用性的网址,即可返回一个列表,里面是经可用性检查的ip列表,格式为
['ip1:port1','ip2:port2',....]
相关推荐:
Atas ialah kandungan terperinci python获取代理IP的实例分享. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

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.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)