如何使用代理ip实现爬虫代理？

一、如何使用代理ip实现爬虫代理？

作过爬虫技术人员都知道，当我们想要去爬取某些网站的时候，经常会触发网站的反扒机制，所以为了能够高效的获取有价值的信息，就需要频繁的切换不同 ip 地址来防止反扒。那么 HTTP 代理该怎么获取？华科 HTTP 提供透明代理，匿名代理，高匿代理，这三种模式也是目前主流的代理形式。本文整理一些有关爬虫使用代理 ip 的一些注意事项提供大家参考。

一、爬虫代理是什么？

所谓的爬虫代理，就是利用第三方的爬虫软件，实现日常工作中不能经常换地址防封的问题。简单的来说，网站发现同一个地址频繁访问网站，并注册很多相同账号，就会限制你注册或者访问跳转验证码。为了能有效解决这些问题，必须要使用代理 IP。

爬虫代理技术是由专有公司提供的新技术，能够帮助更多的企业客户进行重要资料筛选或者归集的技术。能够有效的解决企业人工经费成本。

二、爬虫大佬正常采用什么代理 ip？

代理 IP 可能大多数爬虫爱好者都熟悉，但是如何能选择稳定，换成功也并非是一件简单的事情。不同的网站需求导致选择的代理 ip 模式也不相同。

那么在选择代理服务商时，下面这几点应该要知道：

1、需要选择什么样的代理协议来完成工作，比如 HTTP、HTTPS 或 SOCKS5。

2、ip 池是否够大。因为只要 IP 池 ip 数量越大，ip 也就越多，不同的用户才能随时进行切换。

3、ip 分布地域要广。Ip 在全国范围内分布广泛，这就说明 HTTP 代理越多，说明代理商实力强，资源丰富。

4、ip 可用率。都说天下没有免费的午餐，所以市面上很多的免费代理，IP 数量虽然多，但是你们会发现可用的 ip 量很少，并且连接率非常低，只是适合小白做教材用，真正要高效并且可用的还是的找正规的服务商。

三、使用了代理为啥还被反爬？

使用的代理是否是高匿名的

我们知道正常代理 IP 有三种常见的类型：透明代理，匿名代理和高匿代理。

使用透明代理的时候，目标网站可以同时识别代理 IP 和你的真实 IP 所以使用是没有一点效果。

使用匿名代理的时候，目标网站正常来说是无法查到您真实 ip，但是在代理请求目标网站的时候，有个特征会被识别出您正在使用网站。

只有真正的高匿代理，才能有效的把你的爬虫请求隐藏起来。

所以哪些使用了免费的代理，正常来说就是上两种代理，对目标网站爬取是一点效果没有，只有高匿的才能。

四、爬虫怎么使用代理 ip?

1、API 接口调用

从网上购买 ip 池，正常登录平台购买完成是需要添加白名单，然后正常 API 连接，提取使用。将 API 连接写入爬虫程序中，通过调用 API 接口获取代理 IP 来使用。正常 API 调用可以最快 1 秒一次，选择前需要咨询客服了解产品属性在购买。

2、自建 IP 池

因为直接从代理 IP 服务商的 API 接口获取 IP 有最小调用频率，而有些程序已经开发好了，需要无间隔获取 IP。那么可以建立本地 IP 池，从代理 IP 服务商的 API 接口有间隔地获取 IP，然后经过验证放入本地 IP 池，然后通过本地 IP 池的 API 接口，就可以实现无间隔获取代理 IP 进行工作了。

3、通过拨号服务器动态转发

有人嫌维护代理 IP 池比较麻烦，于是选择使用拨号服务器动态转发，设置固定的 IP 和端口为代理服务器，每次请求可以随机切换 IP。

4、如何选择代理

有些大网站可能使用的代理也能识别出来，以华科 HTTP 为例，不管是 HTTP 模式 还是 HTTPS 以及 SOCKS5 模式都支持。如果使用高匿的代理 IP 在不改变客户本机的请求，让目标服务器感觉像真正的客户访问它。从而隐藏客户真实地址，服务器就无法识别我们使用了代理。所以当我们爬虫程序需要使用爬虫代理的时候，尽量选择高匿的代理。如果想要自己的数据不被代理服务器知道，尽量选择 HTTPS 协议的代理。

二、如何使用Python编写壁纸爬虫？Python壁纸爬虫代码分享

Python壁纸爬虫简介

壁纸爬虫是一种用于从网站上获取壁纸图片的程序，通过Python编写壁纸爬虫可以方便地从各种网站上抓取高质量的壁纸图片。

Python壁纸爬虫准备

在开始编写Python壁纸爬虫之前，首先需要安装Python开发环境和相关的第三方库，比如Requests、Beautiful Soup等。

Python壁纸爬虫实现

编写Python壁纸爬虫代码时，可以利用Requests库向目标网站发起请求，然后使用Beautiful Soup库对网页内容进行解析，从而定位并下载壁纸图片链接。

以下是一个简单的Python壁纸爬虫代码示例：

    
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    url = 'e.com/wallpapers'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    for img in soup.find_all('img'):
        img_url = img.get('src')
        # 下载图片到本地
        # ...
    
    

Python壁纸爬虫注意事项

在使用Python编写壁纸爬虫时，需要注意网站的Robots协议，避免对目标网站造成不必要的影响。此外，合法、合规地使用壁纸爬虫代码也是非常重要的。

结语

通过Python编写壁纸爬虫，我们可以方便地收集各种高质量的壁纸图片，为自己的设备或项目增添美观的外观。希望以上介绍对你有所帮助，谢谢阅读！

三、如何让爬虫使用ss代理？

Python 怎么使用 Socks5 协议？

Python 有一个库 PySocks ，这个库非常方便你使用 socks 代理协议，比如有些时候，你的 Python 程序需要发送一个 HTTP 请求到某个机器，但是网络不能直接连接，需要走跳板机，走代理，那么就可以使用这个库让你偷偷的走 Socks 代理，业务完全无感知的，请求就发往了机器（但其实是走了代理）。

Pip 安装

pip install PySocks

使用场景

官方例子

官方使用例子：

import socks
# 建立一个操作句柄；
s = socks.socksocket() # Same API as socket.socket in the standard lib

# 指明代理服务器和端口
s.set_proxy(socks.SOCKS5, "localhost", 8888)

# 走代理发 HTTP 请求
s.connect(("www.somesite.com", 80))
s.sendall("GET / HTTP/1.1 ...")
print s.recv(4096)

上面的例子，还是不够优美，你仔细看看，业务的逻辑和代理直接耦合在一起了。所以这种是侵入式的，适用场景有限。

更通用的场景

更多的场景是，我业务代理已经有了，配置什么的都是直接的 target ，这样直接通信。线上跑当然没问题，但是如果我是在本地电脑上调试，如果网络不能直接连通，只能通过跳板机，那 Python 程序在本地便跑不起来。

这个时候，就可以用到 Pysocks 的 Monkeypatching 功能，就可以业务无感知的使用到代理，什么叫做业务无感知？就是业务完全不改代码，自己都不知道，就走了代理了。

举例：

import urllib2
import socket
import socks
# socks5 猴子补丁
socks.set_default_proxy(socks.SOCKS5, "localhost", 8888)
socket.socket = socks.socksocket
# 业务代码（完全无感知）
urllib2.urlopen("http://www.somesite.com/")

PySocks 库原理

PySocks 整个库就两个文件：

1. socks.py
2. sockshandler.py

其中最核心的就是 socks.py 文件里，最核心的实现。sockshandler.py 只是一个简单的封装。

我们取一些代码片段，来看看最核心的原理。

设置 Proxy

def set_default_proxy(proxy_type=None, addr=None, port=None, rdns=True,                      
                      username=None, password=None):
    """Sets a default proxy.
    All further socksocket objects will use the default unless explicitly
    changed. All parameters are as for socket.set_proxy()."""    
    socksocket.default_proxy = (proxy_type, addr, port, rdns,
                                username.encode() if username else None,
                                password.encode() if password else None)

这里只是创建了一个元组，把代理服务器地址，端口，鉴权等信息保存下来，以待后用。

socksocket 类

最核心的实现就是这个类了，connect，bind 的实现就不说了，是 patch 的实现。

class socksocket(_BaseSocket):
    """
    代理协议的实现 + money patch 的实现
    """        

    default_proxy = None
     
    def bind(self, *pos, **kw):
        """Implements proxy connection for UDP sockets.        
        Happens during the bind() phase."""      
     
    @set_self_blocking    
    def connect(self, dest_pair, catch_errors=None):
        """        
        Connects to the specified destination through a proxy.        
        Uses the same API as socket's connect().       
        To select the proxy server, use set_proxy().        
        dest_pair - 2-tuple of (IP/hostname, port). 
        """               
    def _negotiate_SOCKS5(self, *dest_addr):        
        """Negotiates a stream connection through a SOCKS5 server."""

    def _negotiate_SOCKS4(self, dest_addr, dest_port): 
        """Negotiates a connection through a SOCKS4 server."""

    def _negotiate_HTTP(self, dest_addr, dest_port): 
       """Negotiates a connection through an HTTP server.

其中，_negotiate_SOCKS5，_negotiate_SOCKS4，_negotiate_HTTP这三个函数是代理实现，从名字上也能看出来，分别是 Socks5，Socks4，HTTP 的代理实现。就以 Socks5 的实现是_SOCKS5_request函数。

def _SOCKS5_request(self, conn, cmd, dst):
        """        Send SOCKS5 request with given command (CMD field) and
        address (DST field). Returns resolved DST address that was used.
        """
        proxy_type, addr, port, rdns, username, password = self.proxy

            writer = conn.makefile("wb")
        reader = conn.makefile("rb", 0)  # buffering=0 renamed in Python 3
        try:
            # 按照数据格式鉴权

                            # 认证成功


                # 如果没有鉴权，那么代理服务器返回的是 0x00
            elif chosen_auth[1:2] != b"\x00":
                # 如果鉴权失败，那么返回的是 0xff
                if chosen_auth[1:2] == b"\xFF":
                    raise SOCKS5AuthError()
                else:
                    raise GeneralProxyError()
            # 鉴权成功，则代理服务器可以和后端建立连接了，那么则可以把一些信息发给代理服务器了
        writer.write(b"\x05" + cmd + b"\x00")
            resolved = self._write_SOCKS5_address(dst, writer)

            # 获取到代理服务器的响应
            resp = self._readall(reader, 3)
            if resp[0:1] != b"\x05":
                raise GeneralProxyError()

            # 获取代理服务器返回的 处理IP和端口
            bnd = self._read_SOCKS5_address(reader)

            # 这个搞完，就可以传输数据了

四、python爬虫之父？

Python之父为Guido van Rossum,今年 63 岁,在Dropbox工作的时长约为六年半。他对Dropbox的贡献可以追溯到其成立的第一天,因为Dropbox的首席执行官Drew Houston为Dropbox编写的第一行代码使用的就是Python。

Python之父，被业内人士尊称为龟叔的吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）老爷子，退休之后赋闲在家才刚满一年，本以为这位传奇大神会逐渐淡出IT界安享退休生活，其本人却在前几天官宣正式加入微软，给出的理由却是：在家“太无聊”了。

五、python爬虫原理？

Python爬虫是利用Python编程语言编写的一种程序，通过模拟浏览器行为，自动获取网页信息并进行解析，从而实现对网站数据的抓取和提取。

其原理是通过发送HTTP请求，获取网页源代码，利用正则表达式或者解析库对网页内容进行解析，提取所需的数据，并进行存储或进一步处理。

通过使用Python编写的爬虫程序，可以自动化地从网页上抓取符合特定条件的信息，实现数据的采集和分析。

六、go爬虫和python爬虫哪个快？

毋庸置疑，肯定是go 速度快

Go没有泄露，并发原生支持，速度快。Python如果用代理IP，如果代理IP失效，会莫名其妙使用本地IP。且Go写爬虫可以和很多的数据库如mongo,redis,hbase,mysql集成。

Go开发效率还高，半个小时就写了个爬虫，看，写分布式爬虫也是Go的优势，因为Go协程比Python和Java都容易写。

最后，如果你用Go写爬虫，还可以直接用Go来写网站，三句代码就可以建立一个Web服务器和Python差不多，但包管理机制简单，只需go get –u –v 包

七、python爬虫能玩吗？

可以玩，可以爬学习资料或数据汇总

八、Python爬虫是什么？

Python爬虫就是使用Python程序开发的网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

主要用于搜索引擎，它将一个网站的所有内容与链接进行阅读，并建立相关的全文索引到数据库中，然后跳到另一个网站。

九、python是爬虫吗？

Python不是爬虫。Python只是一个常见的高级程序语言，你可以使用它来开发你想要的程序。在网上很多人说可以用python来开发爬虫，但是这不是python的主要功能。

你可以用python来开发图形界面，或者没有图形界面的软件，它既可以在linux上面运行，也可以在WINDOWS上面运行。

十、python json爬虫

Python 是一种强大且多用途的编程语言，其在数据抓取（爬虫）和处理 JSON 数据方面特别受欢迎。本文将介绍如何利用 Python 编写 JSON 数据爬虫，从而帮助您更好地了解这一领域。

什么是爬虫？

爬虫是一种自动化程序，可以在网站上收集信息，并将其存储或分析。在今天信息爆炸的时代，爬虫在从互联网中提取大量数据并进行进一步处理方面发挥着关键作用。

Python 在爬虫中的应用

Python 作为一种简洁而强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，使其成为编写爬虫程序的首选。其简洁的语法和强大的功能使其在处理网络数据时非常突出。

JSON 数据的重要性

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，它易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在网络数据传输和存储中，JSON 格式被广泛采用。

编写 Python JSON 数据爬虫

首先，您需要安装 Python，并根据您的需求选择合适的爬虫库，如 BeautifulSoup 或 Scrapy。接下来，您可以按照以下步骤编写您的 JSON 数据爬虫程序：

1. 导入所需的库：在您的 Python 脚本中导入必要的库，如 requests 用于 HTTP 请求，json 用于处理 JSON 数据。
2. 发送 HTTP 请求：使用 requests 库发送 HTTP 请求以获取网页内容。
3. 解析网页内容：使用 BeautifulSoup 或其他解析库来解析网页内容，提取您感兴趣的数据。
4. 处理数据并生成 JSON：根据您的需求处理数据，并将其转换为 JSON 格式。
5. 存储数据：将生成的 JSON 数据存储到本地文件或数据库中，以备将来使用。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，演示了如何通过 Python 编写一个简单的 JSON 数据爬虫：

总结

通过本文的介绍，您现在应该了解如何利用 Python 编写 JSON 数据爬虫。使用 Python 进行数据爬取和处理可以让您更高效地获取和分析网络数据，为您的工作带来便利。