Python爬蟲(chóng)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛舷暮，并且在數(shù)據(jù)爬取領(lǐng)域處于霸主位置，并且擁有很多性能好的框架噩茄，像Scrapy下面、Request、BeautifuSoap绩聘、urlib等框架可以實(shí)現(xiàn)爬行自如的功能沥割，只要有能爬取的數(shù)據(jù)耗啦，Python爬蟲(chóng)均可實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)信息采集離不開(kāi)Python爬蟲(chóng)驯遇，而python爬蟲(chóng)離不開(kāi)代理ip芹彬，他們的結(jié)合可以做的事情很多，如廣告營(yíng)銷叉庐、各種數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)分析，人工智能等会喝，特別是在數(shù)據(jù)的抓取方面可以產(chǎn)生的作用巨大陡叠。
既然爬蟲(chóng)代理ip是python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)不可缺少的部分，那高質(zhì)量的肢执，ip資源豐富遍布全國(guó)的枉阵，高匿極速穩(wěn)定http代理，非常適合python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)運(yùn)用場(chǎng)景预茄。比如在有優(yōu)質(zhì)代理IP的前提下使用python實(shí)現(xiàn)百度網(wǎng)頁(yè)采集兴溜，增加多線程處理，同時(shí)對(duì)百度返回的內(nèi)容進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)耻陕，實(shí)現(xiàn)代碼如下：
import asyncio
import aiohttp
import threading
from collections import Counter
定義一個(gè)全局變量拙徽，用于存儲(chǔ)分類結(jié)果
categories = Counter()
定義一個(gè)函數(shù)，用于根據(jù)文本內(nèi)容進(jìn)行分類
def classify(text):
# 這里可以使用任何文本分類的方法诗宣，例如正則表達(dá)式膘怕、機(jī)器學(xué)習(xí)等
# 這里為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，只使用了簡(jiǎn)單的字符串匹配
if "Python" in text:
return "Python"
elif "Java" in text:
return "Java"
elif "C++" in text:
return "C++"
else:
return "Other"
async def fetch_page(url, proxy):
# 創(chuàng)建一個(gè) aiohttp 的 ClientSession 對(duì)象召庞，并指定代理IP和端口
async with aiohttp.ClientSession(proxy=proxy) as session:
# 使用 session.get 方法發(fā)送請(qǐng)求岛心，并獲取響應(yīng)對(duì)象
async with session.get(url) as response:
# 返回響應(yīng)的文本內(nèi)容
return await response.text()
async def main():
urls = ["https://www.baidu.com/s?wd=" + str(i) for i in range(10)] # 生成十個(gè)百度搜索網(wǎng)址
# 假設(shè)有一個(gè)文件 16yun.txt，每行存儲(chǔ)一個(gè)代理host和端口篮灼，例如 www.16yun.cn:3333
# 讀取文件中的所有代理忘古，并存儲(chǔ)在一個(gè)列表中
with open("16yun.txt") as f:
proxies = [line.strip() for line in f]
tasks = [] # 創(chuàng)建一個(gè)空列表，用于存儲(chǔ) task 對(duì)象
# 遍歷 urls 和 proxies 列表诅诱，為每個(gè) url 配對(duì)一個(gè) proxy髓堪，并創(chuàng)建 task 對(duì)象
for url, proxy in zip(urls, proxies):
task = asyncio.create_task(fetch_page(url, proxy))
tasks.append(task)
results = await asyncio.gather(*tasks) # 同時(shí)運(yùn)行所有 task 并獲取結(jié)果
# 創(chuàng)建一個(gè)線程池，用于執(zhí)行分類任務(wù)
pool = threading.ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
for result in results:
print(result[:100]) # 打印每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的前 100 個(gè)字符
# 使用線程池提交一個(gè)分類任務(wù)逢艘，并更新全局變量 categories
category = pool.submit(classify, result).result()
categories[category] += 1
# 關(guān)閉線程池并等待所有任務(wù)完成
pool.shutdown(wait=True)
# 打印最終的分類結(jié)果
print(categories)
asyncio.run(main()) # 運(yùn)行主協(xié)程
通過(guò)上面的代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抓取后旦袋，我們也可以簡(jiǎn)單的根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)分析下代理ip池要求。
通過(guò)獲取的數(shù)據(jù)量它改，能夠大概了解需要訪問(wèn)多少網(wǎng)頁(yè)疤孕，通過(guò)目標(biāo)網(wǎng)站的反爬策略，能大概知道需要多少代理ip央拖，需要多大的代理ip池祭阀。假設(shè)要訪問(wèn)50萬(wàn)個(gè)頁(yè)面鹉戚，每個(gè)ip能訪40個(gè)頁(yè)面后會(huì)觸發(fā)反爬機(jī)制，那大概需要1萬(wàn)左右不重復(fù)的代理ip专控。這只是簡(jiǎn)單的一個(gè)計(jì)算抹凳，網(wǎng)站不同，反爬機(jī)制不同伦腐，對(duì)IP的需求是要以實(shí)際測(cè)試的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)的赢底。在我們使用代理ip時(shí)，如何使爬蟲(chóng)更有效的進(jìn)行柏蘑，在爬蟲(chóng)采集數(shù)據(jù)信息需要注意哪些地方幸冻，我們一起來(lái)分析如何更有效的采集到數(shù)據(jù)信息，提高工作效率咳焚，下一次分享給大家參考洽损。
