京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:闲欢
来源:Python 技术
经常有粉丝在后台留言,问:大佬,运行你的爬虫程序怎么报错了?
我让他把报错信息发过来,看过之后一声叹息。
大多数粉丝是直接拿着代码就开始运行,然后就是等待结果,完全不去仔细阅读和理解源码,遇到报错就直接过来询问。
多数爬虫源码运行的报错都是由于访问目标网站过于频繁,从而导致目标网站返回错误或者没有数据返回。
目前大多数网站都是有反爬措施的,如果 IP 在一定时间内 请求次数超过了一定的阈值就会触发反爬措施,拒绝访问,也就是我们经常听到的“封IP”。
那么怎么解决这个问题呢?
一种解决办法就是降低访问频率,访问一次就等待一定时长,然后再次访问。这种方法对于反爬措施不严格的网站是有效的。
如果遇到反爬措施严格的网站,访问次数多了还是会被封杀。而且有时候你需要爬取数据,这种解决办法会使获取数据的周期特别长。
第二种解决办法就是使用代理 IP。我不断地切换 IP 访问,让目标网站认为是不同的用户在访问,从而绕过反爬措施。这也是最常见的方式。
接着,我们又面临一个问题:哪来这么多独立 IP 地址呢?
最省事的方式当然是花钱买服务,这种花钱买到的 IP 一般都是比较稳定可靠的。
今天我们来聊一下不花钱免费获取代理 IP 的方式。
ProxyPool 是一个爬虫的代理 IP 池,主要功能为定时采集网上发布的免费代理验证入库,定时验证入库的代理保证代理的可用性,提供API和CLI两种使用方式。
同时你也可以扩展代理源以增加代理池IP的质量和数量。
我们可以通过两种方式获取 ProxyPool 项目。
第一种是通过命令行下载:
git clone git@github.com:jhao104/proxy_pool.git
第二种是下载对应的 zip 压缩包:
我们获取到项目之后,进入到项目的根目录,运行下面的代码来安装项目所需的依赖包:
pip install -r requirements.txt
要在本地运行项目,我们需要针对本地环境修改一些配置。打开项目中的 setting.py 这个文件,根据自己本地的环境和要求修改配置。
# setting.py 为项目配置文件 # 配置API服务 HOST = "0.0.0.0" # IP PORT = 5000 # 监听端口 # 配置数据库 DB_CONN = 'redis://:pwd@127.0.0.1:8888/0' # 配置 ProxyFetcher PROXY_FETCHER = [ "freeProxy01", # 这里是启用的代理抓取方法名,所有fetch方法位于fetcher/proxyFetcher.py "freeProxy02", # .... ]
主要修改的几项配置是监听端口(PORT)、 Redis 数据库的配置(DB_CONN)和启用的代理方法名(PROXY_FETCHER)。
修改完配置之后,我们就可以愉快地使用了。
这个项目总体分为两个部分:爬取代理 IP 和 取用代理 IP。
如果你要启用爬取代理 IP 的服务,直接运行下面命令:
python proxyPool.py schedule
启动之后,你就可以看到如下的控制台信息了:
程序每隔一段时间就会定时爬取一下,直到我们的 IP 池里面有一定数量的可用 IP 。
其实,作者在这个项目中运用的原来就是到一些免费的代理网站采集 IP,然后测试 IP 的可用性,可用的就存入 Redis 中,不可用就丢弃。
所以你完全可以自己写一套程序实现这个逻辑。
要使用代理 IP,你需要启动 webApi 服务:
python proxyPool.py server
启动web服务后, 默认配置下会开启 http://127.0.0.1:5010 的api接口服务:
如果要在爬虫代码中使用的话, 可以将此api封装成函数直接使用,例如:
import requests def get_proxy(): return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").json() def delete_proxy(proxy): requests.get("http://127.0.0.1:5010/delete/?proxy={}".format(proxy)) # your spider code def getHtml(): # .... retry_count = 5 proxy = get_proxy().get("proxy") while retry_count > 0: try:
html = requests.get('http://www.example.com', proxies={"http": "http://{}".format(proxy)}) # 使用代理访问 return html except Exception:
retry_count -= 1 # 删除代理池中代理 delete_proxy(proxy) return None
作为学习使用的 IP 代理池,这项目获取的足够使用了,但是对于一些复杂的爬虫项目或者商业项目的话,可能比较够呛,毕竟这种爬取的免费代理质量肯定没有那么好,不稳定是正常的。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14