代理类型(proxy):透明代理 匿名代理 混淆代理和高匿代理. 这里写一些python爬虫使用代理的知识, 还有一个代理池的类. 方便大家应对工作中各种复杂的抓取问题。
urllib 模块使用代理
urllib/urllib2使用代理比较麻烦, 需要先构建一个ProxyHandler的类, 随后将该类用于构建网页打开的opener的类,再在request中安装该opener.
代理格式是"http://127.0.0.1:80",如果要账号密码是"http://user:password@127.0.0.1:80".
proxy="http://127.0.0.1:80"
# 创建一个ProxyHandler对象 proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({'http':proxy}) # 创建一个opener对象 opener = urllib.request.build_opener(proxy_support) # 给request装载opener urllib.request.install_opener(opener) # 打开一个url r = urllib.request.urlopen('http://youtube.com',timeout = 500)
requests 模块 使用代理
requests使用代理要比urllib简单多了…这里以单次代理为例. 多次的话可以用session一类构建.
如果需要使用代理,你可以通过为任意请求方法提供 proxies 参数来配置单个请求:
import requests proxies = { "http": "http://127.0.0.1:3128", "https": "http://127.0.0.1:2080", } r=requests.get("http://youtube.com", proxies=proxies) print r.text
你也可以通过环境变量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 来配置代理。
export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:3128" export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:2080" python >>> import requests >>> r=requests.get("http://youtube.com") >>> print r.text
若你的代理需要使用HTTP Basic Auth,可以使用 http://user:password@host/ 语法:
proxies = { "http": "http://user:pass@127.0.0.1:3128/", }
python的代理使用非常简单, 最重要的是要找一个网络稳定可靠的代理,有问题欢迎留言提问

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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