写Python爬虫又被屏蔽了,你现在需要一个稳定的代理IP

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文章目录

    • ⛳️ 头铁的爬虫工程师
    • ⛳️ 什么是住宅代理 IP
    • ⛳️ 代理实战
    • ⛳️ Python 使用代理
    • ⛳️ 浏览器使用代理
    • ⛳️ 重点来了
    • ⛳️ 附赠一个爬虫 – 小吃搜搜乐,弄点小吃数据放在本地
      • 爬取前的分析
      • 小吃数据抓取编码实现

⛳️ 头铁的爬虫工程师

如果一个爬虫工程师,手里拿不出来一些可用代理 IP,多少有些说不出去,毕竟我们每天面对各种反爬场景,没有代理,工作还真不好展开,因此橡皮擦每周都有一个“小任务”,找一个稳定的代理源。

今天在畅游互联网,找代理 IP 的时候,发现了一个新代理站点,那必须试一把,而且这个站点认证就送流量,站点名字叫做 IPIPGO,是一个专门做海外代理的站点。

注册之后,立刻就有客服人员电话送流量了,这服务没得说。

下面你可以一边注册,一边学习下面的一些概念,该知识点和中级爬虫工程师息息相关!如果你还在学习阶段,本篇博客就可以让你提前接触中级的知识点啦。

⛳️ 什么是住宅代理 IP

住宅 IP 地址是与物理设备绑定的 IP 地址,与动态 IP 不同,服务器会将住宅 IP 识别为真实的人,安全性和稳定性更高,也由于该原因,我们可以将自己的位置变为世界各个国家地区的家庭地址,从而实现从指定位置访问目标站点,避免地理限制。

如果你用了住宅代理 IP,玩游戏都能解除锁区限制。

为什么要用住宅代理 必然是因为某些原因,你想要隐藏 IP 地址,作为一个爬虫工程师,你一定会用到,例如网络抓取,广告验证,网络营销……,如果你正在学习 Python 爬虫,对住宅代理 IP 的使用场景不熟悉,正好也可以去该代理 IP 站点 (地址在评论区)学习一下,提供解决方案的产品站点上,一定有市场上最需要的技术。

⛳️ 代理实战

目标站点已经有了,下面就需要去采集代理数据了,毕竟作为程序员不能每次都手动获取 IP,打开菜单栏中的【代理服务】,结果直接发现 API Demo,好家伙,真便利。

实战中橡皮擦测试了多种代理类型,例如 API 链接形式、账密认证形式、IP 端口形式。而且作为一款代理平台,IPIPGO 支持的协议类型有,http/https/socks5,满足了常用场景的实战需求。

点击 API 获取之后(需要实名注册一下),获取 API 链接

复制上述地址,填写到下文图片后的代码中,即可实现代理 IP 提取器。

测试代码如下所示:

# coding=utf-8 # !/usr/bin/env python import json import threading import time import requests as rq

headers = { “User-Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:85.0) Gecko/20100101 Firefox/85.0”, “Accept”: “text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8”, “Accept-Language”: “zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2”, “Accept-Encoding”: “gzip, deflate, br” } testUrl = ‘https://api.myip.la/en?json’

# 核心业务 def testPost(host, port): proxies = { ‘http’: ‘http://{}:{}’.format(host, port), ‘https’: ‘http://{}:{}’.format(host, port), } res = “”

while True: try: res = rq.get(testUrl, proxies=proxies, timeout=5) # print(res.status_code) print(res.status_code, “***”, res.text) break except Exception as e: print(e) break

return

class ThreadFactory(threading.Thread): def __init__(self, host, port): threading.Thread.__init__(self) self.host = host self.port = port

def run(self): testPost(self.host, self.port)

# 提取代理的链接 json类型的返回值

tiqu = ‘http://api.proxy.IPIPGO.io/getProxyIp…刚刚复制的地址’

while 1 == 1: # 每次提取10个,放入线程中 resp = rq.get(url=tiqu, timeout=5) try: if resp.status_code == 200: dataBean = json.loads(resp.text) else: print(“获取失败”) time.sleep(1) continue except ValueError: print(“获取失败”) time.sleep(1) continue else: # 解析json数组 print(“code=”, dataBean[“code”]) code = dataBean[“code”] if code == 0: threads = [] for proxy in dataBean[“data”]: threads.append(ThreadFactory(proxy[“ip”], proxy[“port”])) for t in threads: # 开启线程 t.start() time.sleep(0.01) for t in threads: # 阻塞线程 t.join() # break time.sleep(1)

实战中,可以每次获取一个 IP,只需要按照 API 参数说明,修改请求地址即可。

运行代码,得到下述输出,这里需要看你向接口传递的数据返回类型。

{“code”:0,“success”:true,“msg”:“请求成功”,“request_ip”:“124.236.251.177”,“data”:[{“ip”:“3.64.130.48”,“port”:17704}]}

⛳️ Python 使用代理

在获取了代理 IP 之后,就可以配合 requests 模块完成代理请求操作。 测试代码如下所示:

import requests import json

url = ‘https://httpbin.org/get’

headers = { “User-Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:85.0) Gecko/20100101 Firefox/85.0”, } api_url = ‘http://api.proxy.IPIPGO.io/getProxyIp?num=1&return_type=json&lb=1&sb=0&flow=1®ions=&protocol=http’

res = requests.post(api_url, verify=False) ip_port = res.json()

proxie = “http://%s:%d” % (ip_port[“data”][0][“ip”], ip_port[“data”][0][“port”])

proxies = {‘http’: proxie, ‘https’: proxie} print(proxies)

html = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False).text print(html)

在正式使用代理时,还需要测试一下代理是否可用,这里橡皮擦用到了 IP 检测工具,发现 IPIPGO 提供的 IP 都是优质 IP,延迟很低,非常不错~

写Python爬虫又被屏蔽了,你现在需要一个稳定的代理IP

⛳️ 浏览器使用代理

如果你不是 Python 爬虫工程师,仅仅是选择一款代理工具,或者希望将代理应用到浏览器中,在这个代理服务平台上,也找到了相关教程,而且写的非常详细。

可以点击这里进行学习~

⛳️ 附赠一个爬虫 – 小吃搜搜乐,弄点小吃数据放在本地

爬取前的分析

在百度搜索省市的名字+小吃,翻阅页面会找到如下内容,每页展示 12 条小吃数据。 写Python爬虫又被屏蔽了,你现在需要一个稳定的代理IP

随机点击一个页码,通过开发者工具,可以捕获到 API 请求的接口,拿到 API 之后获取数据就变得特别简单了,API 接口地址与参数如下:

sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php?resource_id=28589&from_mid=1&&format=json&ie=utf-8&oe=utf-8&query=%E5%8C%97%E4%BA%AC%E5%B0%8F%E5%90%83&sort_key=&sort_type=1&stat0=&stat1=&stat2=&stat3=&pn=12&rn=12&cb=jQuery110200006770667994311363_1605510465709&_=1605510465720

URL 参数非常多,简单整理之后,核心的参数如下:

sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php?resource_id=28589&query=%E9%A6%99%E6%B8%AF%E5%B0%8F%E5%90%83&pn=1&rn=100

参数说明:

  • resource_id=28589 资源类型 固定值
  • query 查询内容,经测试为 省市名字 + 小吃 二字即可
  • pn=1&rn=100 pn 起始条数,rn 每页条数,经测试这两个值可以直接设置为 1 和 100(可以在放大)就可以获取到完整的数据了,不用再按照分页获取展示。

获取到的 JSON 数据格式为:

写Python爬虫又被屏蔽了,你现在需要一个稳定的代理IP

重要的数据在红框部分,通过 API 获取红框部分数据即可。

在正式编码之前,还需要准备一份中国各省份的名称字典或者元组。

PROVINCE = ( (1, ‘北京市’), (2, ‘上海市’), (3, ‘香港’), (4, ‘台湾’), (5, ‘重庆市’), (6, ‘澳门’), (7, ‘天津市’), (8, ‘江苏省’), (9, ‘浙江省’), (10, ‘四川省’), (11, ‘江西省’), (12, ‘福建省’), (13, ‘青海省’), (14, ‘吉林省’), (15, ‘贵州省’), (16, ‘陕西省’), (17, ‘山西省’), (18, ‘河北省’), (19, ‘湖北省’), (20, ‘辽宁省’), (21, ‘湖南省’), (22, ‘山东省’), (23, ‘云南省’), (24, ‘河南省’), (25, ‘广东省’), (26, ‘安徽省’), (27, ‘甘肃省’), (28, ‘海南省’), (29, ‘黑龙江省’), (30, ‘内蒙古自治区’), (31, ‘新疆维吾尔自治区’), (32, ‘广西壮族自治区’), (33, ‘宁夏回族自治区’), (34, ‘西藏自治区’) ) PROVINCE_DICT = dict(PROVINCE)

分析完毕,就可以进入实际的编码环节了。

小吃数据抓取编码实现

首先按照上述内容分析出来的 URL 格式,用字符串模板结合省份名称批量生成待爬取的 URL 列表。

def get_allurl(): url_format = “https://sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php?resource_id=28589&query={province}小吃&pn=1&rn=100” urls_tuple = [(province, url_format.format(province=province)) for province in PROVINCE_DICT.values()]

return urls_tuple

拿到该页面可以用单线程去抓取,也可以用多线程直接抓取都可以,由于数据量不大就 34 个省份的数据,简单些直接用单线程爬取即可。

本次依旧将数据存储到 csv 文件中,提前创建一个带列名的 csv 文件。

if __name__ == “__main__”:

with open(‘xiaochi.csv’, ‘w’, newline=) as f: fieldnames = {“additional”, ‘ename’, ‘img’, ‘query’, “imgScale”, “pic_4n_78”, “selpic”, “province”} writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader()

urls_tuple = get_allurl() get_data(urls_tuple)

核心代码部分也非常简单,循环上述构造成的待爬取 URL 即可,单线程整体无难度,依旧是对 requests 的一个基础应用。

def get_data(urls_tuple): # 循环爬取各省份小吃 for url in urls_tuple: print(f”正在爬取{url[1]}页面小吃数据”) r = requests.get(url=url[1], headers=headers) time.sleep(2) # 得到JSON数据 data = r.json() if data[“status”] == 0: print(“数据获取成功”) # 获取result数据 result = data[“data”][0][“result”] if len(result) > 0: print(“小吃数据正常”) # 循环保存数据 for item in result: item[“province”] = url[0] with open(‘xiaochi.csv’, ‘a+’, newline=) as f: fieldnames = {“additional”, ‘ename’, ‘img’, ‘query’, “imgScale”, “pic_4n_78”, “selpic”, “province”} writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames) writer.writerow(item) else: print(“无小吃数据”)

代码运行之后,控制一下抓取频率,数据会依次保存在本地。

写Python爬虫又被屏蔽了,你现在需要一个稳定的代理IP

最终抓取到了 2260 条数据,数据量虽说不大,但是可以做很多有意思的事情了。

写Python爬虫又被屏蔽了,你现在需要一个稳定的代理IP

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