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Python爬虫:搭建本地IP池

Python爬虫:搭建本地IP池

本地代理IP池

代理IP池是一种由多个代理IP构成的集合,可以通过接口等方式随时获取可用的代理IP。通俗地打个比方,它就是一个池子,里面装了很多代理ip。代理IP具有以下几个特征:

      1、池子里的ip是有生存周期的,它们将被定期验证,其中失效的将被剔除。

      2、池子里的ip是有补充渠道的,不断会有新的代理ip加入其中。

      3、池子中的代理ip是可以被随机取出来使用的。

这样,代理池中始终有多个不断更换的、有效的代理ip,且我们可以无间隔随机从池子中取出代理ip,然后让爬虫程序使用代理ip访问目标网站,解决在爬虫或其他应用中遇到的封禁、限制等问题。

代理IP池功能组件

1.IP池管理器:用于管理IP池,包括IP地址的添加、删除、查询和更新等操作。

2.代理IP获取器:用于从外部资源中获取代理IP,例如从公开代理IP网站上爬取代理IP、从代理服务商订购代理IP等。

3.IP质量检测器:用于检测代理IP的质量,包括代理IP的连接速度、稳定性、匿名性等特征。

4.数据存储器:用于存储IP池和代理IP的数据,例如使用MySQL等关系型数据库、Redis等非关系型数据库等。

5。API接口层:用于接收来自应用程序的请求,调用IP池管理器、代理IP获取器、IP质量检测器和数据存储器等组件进行处理,并返回相应的数据结果。

6.应用程序:用于调用API接口层,实现代理IP的使用、监控和管理等功能。

各个组件功能说明及示例代码

IP池管理器

添加新的IP地址到IP池中;
删除不需要的IP地址;
查询IP池中的可用IP地址;
更新IP池中的IP地址信息。

  1. class IPPoolManager:
  2. def __init__(self, db):
  3. self.db = db # 数据库连接
  4. def add_ip(self, ip, port, protocol='http', source='', status='new'):
  5. ''' 添加新的IP地址到IP池 '''
  6. cursor = self.db.cursor()
  7. sql = "INSERT INTO ip_pool(ip, port, protocol, source, status) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s)"
  8. data = (ip, port, protocol, source, status)
  9. cursor.execute(sql, data)
  10. self.db.commit()
  11. return cursor.lastrowid # 返回添加记录的ID
  12. def delete_ip(self, ip_id):
  13. ''' 从IP池中删除不需要的IP地址 '''
  14. cursor = self.db.cursor()
  15. sql = "DELETE FROM ip_pool WHERE id=%s"
  16. cursor.execute(sql, (ip_id,))
  17. self.db.commit()
  18. def get_ip(self, status='new'):
  19. ''' 查询IP池中的可用IP地址 '''
  20. cursor = self.db.cursor()
  21. sql = "SELECT * FROM ip_pool WHERE status=%s ORDER BY id DESC LIMIT 1"
  22. cursor.execute(sql, (status,))
  23. result = cursor.fetchone()
  24. return result
  25. def update_status(self, ip_id, status):
  26. ''' 更新IP池中的IP地址信息 '''
  27. cursor = self.db.cursor()
  28. sql = "UPDATE ip_pool SET status=%s WHERE id=%s"
  29. cursor.execute(sql, (status, ip_id))
  30. self.db.commit()

代理IP获取器

负责定时(最小提取间隔)从代理IP服务商那里调用API接口获取代理IP。当然也可以爬取免费代理IP,但为了提高工作效率,建议购买优质代理IP,这里使用了站大爷代理IP(https://www.zdaye.com)。注册后可以免费试用所有的套餐2小时,生成API接口后,就可以提取到代理IP

这里以某一代理IP接口为例,实现一个简单的代理IP获取器(需要使用requests库):

  1. import requests
  2. def get_ip():
  3. url = "https://www.zdaye.com" //在后台的实例管理里面可以直接生成api接口,选择JSON格式
  4. res = requests.get(url)
  5. # print(res.text)
  6. for i in json.loads(res.text)["data"]:
  7. print(i, type(i))
  8. ip = {
  9. "http": str(i["ip"]) + ":" + str(i["port"]),
  10. "https": str(i["ip"]) + ":" + str(i["port"])
  11. }
  12. return ip

注意:我们拿到的代理是 {"ip":"117.57.91.154","port":40021} 这种样子的;

爬虫使用的代理要装成:{'http': '163.125.104.6:40011', 'https': '163.125.104.6:40011'}这种样子。

IP质量检测器

IP质量检测器的作用是检测代理IP的质量,包括代理IP的连接速度、稳定性、匿名性等特征。这里以验证代理IP的可用性为例,实现一个简单的IP质量检测器

  1. import requests
  2. class IPChecker:
  3. def __init__(self):
  4. self.timeout = 5 # 设置超时时间
  5. self.headers = {
  6. 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.36'}
  7. def check_ip(self, ip, port):
  8. ''' 验证代理IP的可用性 '''
  9. proxies = {'http': 'http://%s:%s' % (ip, port), 'https': 'https://%s:%s' % (ip, port)}
  10. try:
  11. response = requests.get('http://www.baidu.com', headers=self.headers, proxies=proxies, timeout=self.timeout)
  12. if response.status_code == 200:
  13. return True
  14. else:
  15. return False
  16. except:
  17. return False

上面的代码使用requests库发送HTTP请求,通过设置proxies参数和timeout参数来验证代理IP是否可用,如果能正常访问百度网站,则验证通过返回True,否则返回False。

数据存储器

数据存储器的作用是存储IP池和代理IP的数据,例如使用MySQL等关系型数据库、Redis等非关系型数据库等。这里以MySQL为例,实现一个简单的数据存储器。

  1. import pymysql
  2. class MySQLDataStorage:
  3. def __init__(self, host, port, user, password, database):
  4. self.host = host
  5. self.port = port
  6. self.user = user
  7. self.password = password
  8. self.database = database
  9. def connect(self):
  10. ''' 连接数据库 '''
  11. self.db = pymysql.connect(host=self.host, port=self.port, user=self.user, password=self.password, database=self.database)
  12. def disconnect(self):
  13. ''' 断开数据库连接 '''
  14. self.db.close()
  15. def create_table(self):
  16. ''' 创建IP池表 '''
  17. cursor = self.db.cursor()
  18. sql = '''
  19. CREATE TABLE IF NOT EXISTS ip_pool (
  20. id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  21. ip VARCHAR(50) NOT NULL,
  22. port VARCHAR(10) NOT NULL,
  23. protocol VARCHAR(10) NOT NULL,
  24. source VARCHAR(50) NOT NULL,
  25. status VARCHAR(10) NOT NULL,
  26. created_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  27. PRIMARY KEY (id)
  28. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
  29. '''
  30. cursor.execute(sql)
  31. self.db.commit()
  32. def insert(self, ip, port, protocol, source, status):
  33. ''' 添加新的IP地址到IP池 '''
  34. cursor = self.db.cursor()
  35. sql = "INSERT INTO ip_pool(ip, port, protocol, source, status) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s)"
  36. data = (ip, port, protocol, source, status)
  37. cursor.execute(sql, data)
  38. self.db.commit()
  39. return cursor.lastrowid # 返回添加记录的ID
  40. def delete(self, ip_id):
  41. ''' 从IP池中删除不需要的IP地址 '''
  42. cursor = self.db.cursor()
  43. sql = "DELETE FROM ip_pool WHERE id=%s"
  44. cursor.execute(sql, (ip_id,))
  45. self.db.commit()
  46. def select(self, status='new'):
  47. ''' 查询IP池中的可用IP地址 '''
  48. cursor = self.db.cursor()
  49. sql = "SELECT * FROM ip_pool WHERE status=%s ORDER BY id DESC LIMIT 1"
  50. cursor.execute(sql, (status,))
  51. result = cursor.fetchone()
  52. return result
  53. def update(self, ip_id, status):
  54. ''' 更新IP池中的IP地址信息 '''
  55. cursor = self.db.cursor()
  56. sql = "UPDATE ip_pool SET status=%s WHERE id=%s"
  57. cursor.execute(sql, (status, ip_id))
  58. self.db.commit()

上面的代码封装了MySQL的连接、断开连接、创建表、增删改查等操作,可以通过调用接口实现IP池数据库的交互。注意,这里使用了execute()函数的带参数方式来防止SQL注入攻击。

API接口层

API接口层的作用是提供API接口,让其他程序可以与IP池系统进行交互,例如查询可用代理IP、获取新的代理IP等。这里以Python Flask框架为例,实现一个简单的API接口层。

  1. from flask import Flask, jsonify
  2. from ip_pool_manager import IPPoolManager
  3. app = Flask(__name__)
  4. manager = IPPoolManager() # 初始化IP池管理器
  5. @app.route('/')
  6. def hello_world():
  7. return 'Hello, World!'
  8. @app.route('/get')
  9. def get_proxy():
  10. ''' 查询可用代理IP '''
  11. result = manager.get_ip()
  12. if result:
  13. ip = result['ip']
  14. port = result['port']
  15. protocol = result['protocol']
  16. manager.update_status(result['id'], 'using') # 更新IP状态为使用中
  17. return jsonify({'ip': ip, 'port': port, 'protocol': protocol})
  18. else:
  19. # 如果没有可用IP,则返回空
  20. return ''
  21. @app.route('/add/<ip>/<port>')
  22. def add_proxy(ip, port):
  23. ''' 添加新的代理IP '''
  24. manager.add_ip(ip, port)
  25. return 'ok'
  26. @app.route('/delete/<int:id>')
  27. def delete_proxy(id):
  28. ''' 删除不需要的代理IP '''
  29. manager.delete_ip(id)
  30. return 'ok'
  31. if __name__ == '__main__':
  32. app.run()

上面的代码使用了Flask框架实现了三个接口:

- /get:查询可用代理IP;
- /add:添加新的代理IP;
- /delete:删除不需要的代理IP。

其中,get_proxy()函数从IP池管理器中获取可用代理IP,并更新IP状态为使用中,返回JSON格式的数据;add_proxy()函数向IP池管理器中添加新的代理IP;delete_proxy()函数从IP池管理器中删除不需要的代理IP。启动Flask应用程序后,其他程序可以通过HTTP请求调用这些接口与IP池系统进行交互。

应用程序

以下是一个简单的应用程序示例。它使用IP池系统提供的可用代理IP,并使用requests库实现了一个简单的爬虫示例

  1. import requests
  2. from bs4 import BeautifulSoup
  3. from ip_checker import IPChecker
  4. from ip_pool_manager import IPPoolManager
  5. import time
  6. def main():
  7. checker = IPChecker()
  8. manager = IPPoolManager()
  9. while True:
  10. ip_info = manager.get_ip() # 获取可用代理IP
  11. if ip_info:
  12. ip = ip_info.get('ip')
  13. port = ip_info.get('port')
  14. protocol = ip_info.get('protocol')
  15. if checker.check_ip(ip, port):
  16. print(f'使用代理IP {ip}:{port} 获取数据')
  17. proxies = {'http': f'{protocol}://{ip}:{port}', 'https': f'{protocol}://{ip}:{port}'}
  18. response = requests.get('http://www.baidu.com', proxies=proxies)
  19. # 这里可以根据需要解析返回的数据
  20. soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
  21. print(soup.title.string)
  22. time.sleep(5) # 延迟5秒后继续获取
  23. else:
  24. # 如果代理IP不可用,则将其状态设置为失效
  25. manager.update_status(ip_info['id'], 'invalid')
  26. else:
  27. # 如果没有可用代理IP,则等待一段时间后再尝试获取
  28. time.sleep(60)
  29. if __name__ == '__main__':
  30. main()

以上代码的主函数中使用IP池系统提供的可用代理IP,使用requests库发送HTTP请求,获取返回的数据。如果返回的数据解析成功,控制台输出网站的标题,然后等待5秒后继续获取。如果代理IP不可用或者IP池中没有可用的IP,程序会等待一段时间后再尝试获取。

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