本文实例讲述了Python3实现并发检验代理池地址的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
#encoding=utf-8 #author: walker #date: 2016-04-14 #summary: 用协程/线程池并发检验代理有效性 import os, sys, time import requests from concurrent import futures cur_dir_fullpath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) Headers = { 'Accept': '*/*', 'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET4.0C; .NET4.0E)', } #检验单个代理的有效性 #如果有效,返回该proxy;否则,返回空字符串 def Check(desturl, proxy, feature): proxies = {'http': 'http://' + proxy} r = None #声明 exMsg = None try: r = requests.get(url=desturl, headers=Headers, proxies=proxies, timeout=3) except: exMsg = '* ' + traceback.format_exc() #print(exMsg) finally: if 'r' in locals() and r: r.close() if exMsg: return '' if r.status_code != 200: return '' if r.text.find(feature) < 0: return '' return proxy #输入代理列表(set/list),返回有效代理列表 def GetValidProxyPool(rawProxyPool, desturl, feature): validProxyList = list() #有效代理列表 pool = futures.ThreadPoolExecutor(8) futureList = list() for proxy in rawProxyPool: futureList.append(pool.submit(Check, desturl, proxy, feature)) print('\n submit done, waiting for responses\n') for future in futures.as_completed(futureList): proxy = future.result() print('proxy:' + proxy) if proxy: #有效代理 validProxyList.append(proxy) print('validProxyList size:' + str(len(validProxyList))) return validProxyList #获取原始代理池 def GetRawProxyPool(): rawProxyPool = set() #通过某种方式获取原始代理池...... return rawProxyPool if __name__ == "__main__": rawProxyPool = GetRawProxyPool() desturl = 'http://...' #需要通过代理访问的目标地址 feature = 'xxx' #目标网页的特征码 validProxyPool = GetValidProxyPool(rawProxyPool, desturl, feature)
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Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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