IP代理池学习记录

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1、初识IP代理池

概述:在爬虫业务中,为了防止本机IP被封,可以使用IP代理来隐藏真实IP地址。因此代理的IP对于爬虫业务是非常的珍贵,对此,我们就尝试利用已学的知识白嫖免费的代理,由此产生了IP代理池。

简易IP代理池设计

  • DB 数据管理

    • Mongo
  • Fetcher 数据下载

    • 云代理
    • 快代理
  • Validata 数据验证

    • httpbin.org
    • 指定网站
  • Request 下载器

    • 专门下载工具
  • Scheduler 调度器

    • 协调各工具的使用
  • API API接口开发

    • FastAPI

      • 获取IP
      • 获取IP个数

2、日志模块(logging)

概述:logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等;

优点

①、通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息;

②、开发者可以决定将logging信息输出到什么地方,以及怎么输出;

日志级别从低到高:debug、info、warning、error,critical;

知识点补充:logging中默认只显示warning级别及以上等级的信息,如果想要显示debug或info级别的信息可以通过basicConfig调整默认等级,basicConfig除了能调整等级外还能控制日志的输出格式,将日志写入指定文件的功能:

# 演示的是将默认等级调整到info,不会显示debug级别的信息,format是设置日志的输出格式,可以根据需要自行调整
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',filename='文件名')

格式化设置

%(acstime)s 时间

%(filename)s 日志文件名

%(funcName)s 调用日志的函数名

%(levelname)s 日志的级别

%(module)s 调用日志的模块名

%(message)s 日志信息

%(name)s logger的name

实操:通过本实操掌握logging模块的基本用法(写入文件时是追加模式)。

import logging

formats = '%(asctime)s %(levelname)s %(message)s'
filenames = './mylog.log'
# 配置logging模块
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format=formats,filename=filenames)

def log_print():
    logging.debug('debug ...')
    logging.info('info ...')
    logging.warning('warn ...')
    logging.error('error ...')
    logging.critical('critical ...')

if __name__ == '__main__':
    log_print()

运行后的mylog.log文件内容如下:

要在Python爬虫项目中搭建和使用IP代理池,首先需要构建一个代理池管理系统,该系统能够自动获取代理IP、测试代理的可用性,并进行管理和调度。接着,将这些代理IP集成到爬虫中,通过代理池来轮换IP地址,以避免被目标服务器封禁。具体步骤如下: 参考资源链接:[Python爬虫代理池搭建与使用教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/78x7hbsyjj?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 获取代理IP:可以通过网络爬虫从公开的代理IP提供商网站爬取免费代理IP,或者购买商业代理IP服务。 2. 测试代理IP:对获取到的代理IP进行筛选,测试其有效性和速度,过滤掉无效或速度慢的代理IP。 3. 存储代理IP:将有效的代理IP存储在数据库中,常用的数据库包括MySQL、MongoDB等。建议建立相应的表格记录代理的类型、速度、存活时间等属性。 4. 管理代理池:设计代理池管理程序,实现代理IP的定期检测、更新和失效处理。 5. 集成到爬虫:在爬虫代码中,通过配置文件或代码逻辑指定使用代理池。使用轮询或随机选择的方式从代理池中选取代理IP进行请求。 6. 异步请求处理:利用Python的asyncio库或者concurrent.futures模块实现异步或并发请求,进一步提高爬取效率。 7. 错误处理与重试机制:在代理请求过程中加入异常捕获和重试机制,以应对网络波动和代理失效问题。 以上步骤可以通过《Python爬虫代理池搭建与使用教程》中的实战指导进行详细学习,该教程将提供从基础到高级的全面知识,帮助你在爬虫项目中实现并优化IP代理池的搭建和使用。 参考资源链接:[Python爬虫代理池搭建与使用教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/78x7hbsyjj?spm=1055.2569.3001.10343)
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