Python爬虫实战100例|Python爬虫实战（二）（爬取快代理构建代理IP池）爬虫|python

前言
构建IP池的目的
爬取目标
准备工作
代码分析
- 第一步
- 第二步
- 第三步
- 第四步
- 第五步
- 完整代码
- 使用方法

前言

博主开始更新爬虫实战教程了，期待你的关注！！！
第一篇：Python爬虫实战（一）：翻页爬取数据存入SqlServer
第二篇：Python爬虫实战（二）：爬取快代理构建代理IP池

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构建IP池的目的使用爬虫时，大部分网站都有一定的反爬措施，有些网站会限制每个 IP 的访问速度或访问次数，超出了它的限制你的 IP 就会被封掉。对于访问速度的处理比较简单，只要间隔一段时间爬取一次就行了，避免频繁访问；而对于访问次数，就需要使用代理 IP 来帮忙了，使用多个代理 IP 轮换着去访问目标网址可以有效地解决问题。
目前网上有很多的代理服务网站提供代理服务，也提供一些免费的代理，但可用性较差，如果需求较高可以购买付费代理，可用性较好。当然我们也可以自己构建代理池，从各种代理服务网站中免费获取代理 IP，并检测其可用性（去访问百度），再保存到文件中，需要使用的时候再调用。

Python爬虫实战100例|Python爬虫实战（二）（爬取快代理构建代理IP池）

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爬取目标我们要爬取的网页是：https://www.kuaidaili.com/free/inha/
红色框就是我们要爬取的内容：

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博主爬取最后实现的效果如下：

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准备工作我用的是python3.8，VScode编辑器，所需的库有：requests、etree、time
开头导入所需用到的导入的库：

import requests # python基础爬虫库 from lxml import etree # 可以将网页转换为Elements对象 import time # 防止爬取过快可以睡眠一秒

准备就绪开始代码分析！
代码分析

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先讲讲我的整体思路在逐步分析：

第一步：构造主页url地址，发送请求获取响应
第二步：解析数据，将数据分组
第三步：将数组的数据提取出来
第四步：检测代理IP的可用性
第五步：保存到文件中

第一步

构造主页的url地址，发送请求获取响应

# 1.发送请求，获取响应 def send_request(self,page): print("=============正在抓取第{}页===========".format(page)) # 目标网页，添加headers参数 base_url = 'https://www.kuaidaili.com/free/inha/{}/'.format(page) headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}# 发送请求：模拟浏览器发送请求，获取响应数据 response = requests.get(base_url,headers=headers) data = https://www.it610.com/article/response.content.decode() time.sleep(1)return data

这会就有小伙伴不明白了，你headers什么意思啊？

防止服务器把我们认出来是爬虫，所以模拟浏览器头部信息，向服务器发送消息
这个 “装” 肯定必须是要装的！！！

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第二步

解析数据，将数据分组

从下图可以看出，我们需要的数据都在tr标签中：

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所以分组取到tr标签下：

# 2.解析数据 def parse_data(self,data):# 数据转换 html_data =https://www.it610.com/article/etree.HTML(data) # 分组数据 parse_list = html_data.xpath('//table[@class="table table-bordered table-striped"]/tbody/tr')return parse_list

第三步

提取分组中我们需要的数据，IP，类型和端口号

parse_list = self.parse_data(data) for tr in parse_list: proxies_dict= {} http_type = tr.xpath('./td[4]/text()') ip_num = tr.xpath('./td[1]/text()') port_num = tr.xpath('./td[2]/text()') http_type = ' '.join(http_type) ip_num = ' '.join(ip_num) port_num = ' '.join(port_num) proxies_dict[http_type] = ip_num + ":" + port_num proxies_list.append(proxies_dict)

这里做了拼接，{'HTTP': '36.111.187.154:8888'}这种形式存入列表，方便我们使用！

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第四步

检测IP的可用性，因为是免费的IP所以有一些可能用不了，有一些访问速度较慢，这里我们让拼接好的ip去访问某度0.1秒能访问成功的保存在另一个列表中！

def check_ip(self,proxies_list): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'} can_use = [] for proxies in proxies_list: try: response = requests.get('https://www.baidu.com/',headers=headers,proxies=proxies,timeout=0.1) if response.status_code == 200: can_use.append(proxies) except Exception as e: print(e) return can_use

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第五步

将访问速度不错的ip保存在文件中，方便我们调用

def save(self,can_use): file = open('IP.txt', 'w') for i in range(len(can_use)): s = str(can_use[i])+ '\n' file.write(s) file.close()

完整代码

import requests from lxml import etree import timeclass daili:# 1.发送请求，获取响应 def send_request(self,page): print("=============正在抓取第{}页===========".format(page)) # 目标网页，添加headers参数 base_url = 'https://www.kuaidaili.com/free/inha/{}/'.format(page) headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}# 发送请求：模拟浏览器发送请求，获取响应数据 response = requests.get(base_url,headers=headers) data = response.content.decode() time.sleep(1)return data# 2.解析数据 def parse_data(self,data):# 数据转换 html_data =https://www.it610.com/article/etree.HTML(data) # 分组数据 parse_list = html_data.xpath('//table[@class="table table-bordered table-striped"]/tbody/tr')return parse_list# 4.检测代理IP def check_ip(self,proxies_list): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}can_use = [] for proxies in proxies_list: try: response = requests.get('https://www.baidu.com/',headers=headers,proxies=proxies,timeout=0.1) if response.status_code == 200: can_use.append(proxies)except Exception as e: print(e)return can_use# 5.保存到文件 def save(self,can_use):file = open('IP.txt', 'w') for i in range(len(can_use)): s = str(can_use[i])+ '\n' file.write(s) file.close()# 实现主要逻辑 def run(self): proxies_list = [] # 实现翻页，我这里只爬取了四页（可以修改5所在的数字） for page in range(1,5): data = https://www.it610.com/article/self.send_request(page) parse_list = self.parse_data(data) # 3.获取数据 for tr in parse_list: proxies_dict= {} http_type = tr.xpath('./td[4]/text()') ip_num = tr.xpath('./td[1]/text()') port_num = tr.xpath('./td[2]/text()')http_type = ' '.join(http_type) ip_num = ' '.join(ip_num) port_num = ' '.join(port_num)proxies_dict[http_type] = ip_num + ":" + port_numproxies_list.append(proxies_dict)print("获取到的代理IP数量：",len(proxies_list))can_use = self.check_ip(proxies_list)print("能用的代理IP数量：",len(can_use)) print("能用的代理IP:",can_use) self.save(can_use)if __name__ == "__main__": dl = daili() dl.run()

启动后的效果如下：

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并生成文件：
【Python爬虫实战100例|Python爬虫实战（二）（爬取快代理构建代理IP池）】

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O了O了！！！

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使用方法 IP保存在文件中了，可有一些小伙伴还不知道怎么去使用？
这里我们需要实现，从文件中随机取出一个IP去访问网址，用到了random库

import random import requests# 打开文件，换行读取 f=open("IP.txt","r") file = f.readlines()# 遍历并分别存入列表，方便随机选取IP item = [] for proxies in file: proxies = eval(proxies.replace('\n','')) # 以换行符分割，转换为dict对象 item.append(proxies)proxies = random.choice(item)# 随机选取一个IPurl = 'https://www.baidu.com/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies) print(response.status_code) # 输出状态码 200，表示访问成功