最近为了考试打算抓取网上的软考试题,在抓取中遇到一些问题,下面这篇文章主要介绍的是利用python爬取软考试题之ip自动代理的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友们下面来一起看看吧。
前言
最近有个软件专业等级考试,以下简称软考,为了更好的复习备考,我打算抓取www.rkpass.cn网上的软考试题。
首先讲述一下我爬取软考试题的故(keng)事(shi)。现在我已经能自动抓取某一个模块的所有题目了,如下图:
目前可以将信息系统监理师的30条试题记录全部抓取下来,结果如下图所示:
抓取下来的内容图片:
虽然可以将部分信息抓取下来,但是代码的质量并不高,以抓取信息系统监理师为例,因为目标明确,各项参数清晰,为了追求能在短时间内抓取到试卷信息,所以并没有做异常处理,昨天晚上填了很久的坑。
回到主题,今天写这篇博客,是因为又遇到新坑了。从文中标题我们可以猜出个大概,肯定是请求次数过多,所以ip被网站的反爬虫机制给封了。
活人不能让尿憋死,革命先辈的事迹告诉我们,作为社会主义的接班人,我们不能屈服于困难,逢山开路,遇水搭桥,为了解决ip问题,ip代理这个思路就出来了。
在网络爬虫抓取信息的过程中,如果抓取频率高过了网站的设置阀值,将会被禁止访问。通常,网站的反爬虫机制都是依据IP来标识爬虫的。
于是在爬虫的开发者通常需要采取两种手段来解决这个问题:
1、放慢抓取速度,减小对于目标网站造成的压力。但是这样会减少单位时间类的抓取量。
2、第二种方法是通过设置代理IP等手段,突破反爬虫机制继续高频率抓取。但是这样需要多个稳定的代理IP。
话不多书,直接上代码:
# IP地址取自国内髙匿代理IP网站:www.xicidaili.com/nn/ # 仅仅爬取首页IP地址就足够一般使用 from bs4 import BeautifulSoup import requests import random #获取当前页面上的ip def get_ip_list(url, headers): web_data = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(web_data.text) ips = soup.find_all('tr') ip_list = [] for i in range(1, len(ips)): ip_info = ips[i] tds = ip_info.find_all('td') ip_list.append(tds[1].text + ':' + tds[2].text) return ip_list #从抓取到的Ip中随机获取一个ip def get_random_ip(ip_list): proxy_list = [] for ip in ip_list: proxy_list.append('http://' + ip) proxy_ip = random.choice(proxy_list) proxies = {'http': proxy_ip} return proxies #国内高匿代理IP网主地址 url = 'http://www.xicidaili.com/nn/' #请求头 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36'} #计数器,根据计数器来循环抓取所有页面的ip num = 0 #创建一个数组,将捕捉到的ip存放到数组 ip_array = [] while num < 1537: num += 1 ip_list = get_ip_list(url+str(num), headers=headers) ip_array.append(ip_list) for ip in ip_array: print(ip) #创建随机数,随机取到一个ip # proxies = get_random_ip(ip_list) # print(proxies)
运行结果截图:
这样,在爬虫请求的时候,把请求ip设置为自动ip,就能有效的躲过反爬虫机制中简单的封锁固定ip这个手段。
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为了网站的稳定,爬虫的速度大家还是控制下,毕竟站长也都不容易。本文测试只抓取了17页ip。
总结
以上是python爬取技术中的ip自动代理实例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies

forloopsareadvantageousforknowniterations and sequests,供应模拟性和可读性;而LileLoopSareIdealFordyNamicConcitionSandunknowniterations,提供ControloperRoverTermination.1)forloopsareperfectForeTectForeTerToratingOrtratingRiteratingOrtratingRitterlistlistslists,callings conspass,calplace,cal,ofstrings ofstrings,orstrings,orstrings,orstrings ofcces

pythonisehybridmodelofcompilationand interpretation:1)thepythoninterspretercompilesourcececodeintoplatform- interpententbybytecode.2)thepytythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteCutestestestesteSteSteSteSteSteSthisByTecode,BelancingEaseofuseWithPerformance。

pythonisbothinterpretedAndCompiled.1)它的compiledTobyTecodeForportabilityAcrosplatforms.2)bytecodeisthenInterpreted,允许fordingfordforderynamictynamictymictymictymictyandrapiddefupment,尽管Ititmaybeslowerthananeflowerthanancompiledcompiledlanguages。

在您的知识之际,而foroopsareideal insinAdvance中,而WhileLoopSareBetterForsituations则youneedtoloopuntilaconditionismet

ForboopSareSusedwhenthentheneMberofiterationsiskNownInAdvance,而WhileLoopSareSareDestrationsDepportonAcondition.1)ForloopSareIdealForiteratingOverSequencesLikelistSorarrays.2)whileLeleLooleSuitableApeableableableableableableforscenarioscenarioswhereTheLeTheLeTheLeTeLoopContinusunuesuntilaspecificiccificcificCondond


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