🌹前言

博主开始更新爬虫实战教程了，期待你的关注！！！
第一篇：Python爬虫实战（一）：翻页爬取数据存入SqlServer
第二篇：Python爬虫实战（二）：爬取快代理构建代理IP池

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构建IP池的目的

使用爬虫时，大部分网站都有一定的反爬措施，有些网站会限制每个 IP 的访问速度或访问次数，超出了它的限制你的 IP 就会被封掉。对于访问速度的处理比较简单，只要间隔一段时间爬取一次就行了，避免频繁访问；而对于访问次数，就需要使用代理 IP 来帮忙了，使用多个代理 IP 轮换着去访问目标网址可以有效地解决问题。

目前网上有很多的代理服务网站提供代理服务，也提供一些免费的代理，但可用性较差，如果需求较高可以购买付费代理，可用性较好。当然我们也可以自己构建代理池，从各种代理服务网站中免费获取代理 IP，并检测其可用性（去访问百度），再保存到文件中，需要使用的时候再调用。

爬取目标

我们要爬取的网页是：https://www.kuaidaili.com/free/inha/

红色框就是我们要爬取的内容：

博主爬取最后实现的效果如下：

准备工作

我用的是python3.8，VScode编辑器，所需的库有：requests、etree、time

开头导入所需用到的导入的库：

import requests # python基础爬虫库
from lxml import etree # 可以将网页转换为Elements对象
import time # 防止爬取过快可以睡眠一秒

准备就绪开始代码分析！

代码分析

先讲讲我的整体思路在逐步分析：

• 第一步：构造主页url地址，发送请求获取响应
• 第二步：解析数据，将数据分组
• 第三步：将数组的数据提取出来
• 第四步：检测代理IP的可用性
• 第五步：保存到文件中

第一步

构造主页的url地址，发送请求获取响应

# 1.发送请求，获取响应
def send_request(self,page):print("=============正在抓取第{}页===========".format(page))# 目标网页，添加headers参数base_url = 'https://www.kuaidaili.com/free/inha/{}/'.format(page)headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}# 发送请求：模拟浏览器发送请求，获取响应数据response = requests.get(base_url,headers=headers)data = response.content.decode()time.sleep(1)return data

这会就有小伙伴不明白了，你headers什么意思啊？

• 防止服务器把我们认出来是爬虫，所以模拟浏览器头部信息，向服务器发送消息
• 这个 “装” 肯定必须是要装的！！！
  

第二步

解析数据，将数据分组

从下图可以看出，我们需要的数据都在tr标签中：

所以分组取到tr标签下：

 # 2.解析数据
def parse_data(self,data):# 数据转换html_data =  etree.HTML(data)# 分组数据parse_list = html_data.xpath('//table[@class="table table-bordered table-striped"]/tbody/tr')return parse_list

第三步

提取分组中我们需要的数据，IP，类型和端口号

parse_list = self.parse_data(data)
for tr in parse_list:proxies_dict  = {}http_type = tr.xpath('./td[4]/text()')ip_num = tr.xpath('./td[1]/text()')port_num = tr.xpath('./td[2]/text()')http_type = ' '.join(http_type)ip_num = ' '.join(ip_num)port_num = ' '.join(port_num)proxies_dict[http_type] = ip_num + ":" + port_numproxies_list.append(proxies_dict)

这里做了拼接，{'HTTP': '36.111.187.154:8888'}这种形式存入列表，方便我们使用！

第四步

检测IP的可用性，因为是免费的IP所以有一些可能用不了，有一些访问速度较慢，这里我们让拼接好的ip去访问某度0.1秒能访问成功的保存在另一个列表中！

def check_ip(self,proxies_list):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}can_use = []for proxies in proxies_list:try:response = requests.get('https://www.baidu.com/',headers=headers,proxies=proxies,timeout=0.1)if response.status_code == 200:can_use.append(proxies)except Exception as e:print(e)return can_use

第五步

将访问速度不错的ip保存在文件中，方便我们调用

def save(self,can_use):file = open('IP.txt', 'w')for i in range(len(can_use)):s = str(can_use[i])+ '\n'file.write(s)file.close()

完整代码

import requests
from lxml import etree 
import timeclass daili:# 1.发送请求，获取响应def send_request(self,page):print("=============正在抓取第{}页===========".format(page))# 目标网页，添加headers参数base_url = 'https://www.kuaidaili.com/free/inha/{}/'.format(page)headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}# 发送请求：模拟浏览器发送请求，获取响应数据response = requests.get(base_url,headers=headers)data = response.content.decode()time.sleep(1)return data# 2.解析数据def parse_data(self,data):# 数据转换html_data =  etree.HTML(data)# 分组数据parse_list = html_data.xpath('//table[@class="table table-bordered table-striped"]/tbody/tr')return parse_list# 4.检测代理IPdef check_ip(self,proxies_list):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}can_use = []for proxies in proxies_list:try:response = requests.get('https://www.baidu.com/',headers=headers,proxies=proxies,timeout=0.1)if response.status_code == 200:can_use.append(proxies)except Exception as e:print(e)return can_use# 5.保存到文件def save(self,can_use):file = open('IP.txt', 'w')for i in range(len(can_use)):s = str(can_use[i])+ '\n'file.write(s)file.close()# 实现主要逻辑def run(self):proxies_list = []# 实现翻页，我这里只爬取了四页（可以修改5所在的数字）for page in range(1,5):data = self.send_request(page)parse_list = self.parse_data(data)# 3.获取数据for tr in parse_list:proxies_dict  = {}http_type = tr.xpath('./td[4]/text()')ip_num = tr.xpath('./td[1]/text()')port_num = tr.xpath('./td[2]/text()')http_type = ' '.join(http_type)ip_num = ' '.join(ip_num)port_num = ' '.join(port_num)proxies_dict[http_type] = ip_num + ":" + port_numproxies_list.append(proxies_dict)print("获取到的代理IP数量：",len(proxies_list))can_use = self.check_ip(proxies_list)print("能用的代理IP数量：",len(can_use)) print("能用的代理IP:",can_use) self.save(can_use)if __name__ == "__main__": dl = daili()dl.run()

启动后的效果如下：

并生成文件：

O了O了！！！

使用方法

IP保存在文件中了，可有一些小伙伴还不知道怎么去使用？

这里我们需要实现，从文件中随机取出一个IP去访问网址，用到了random库

import random
import requests# 打开文件，换行读取
f=open("IP.txt","r")
file = f.readlines()# 遍历并分别存入列表，方便随机选取IP
item = []
for proxies in file:proxies = eval(proxies.replace('\n','')) # 以换行符分割，转换为dict对象item.append(proxies)proxies = random.choice(item)  # 随机选取一个IPurl = 'https://www.baidu.com/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies)
print(response.status_code) # 输出状态码 200，表示访问成功 

有讲的不对的地方，希望各位大佬指正！！！，如果有不明白的地方评论区留言回复！兄弟们来个点赞收藏有空就更新爬虫实战！！！