本地代理IP池
代理IP池是一种由多个代理IP构成的集合,可以通过接口等方式随时获取可用的代理IP。通俗地打个比方,它就是一个池子,里面装了很多代理ip。代理IP具有以下几个特征:
1、池子里的ip是有生存周期的,它们将被定期验证,其中失效的将被剔除。
2、池子里的ip是有补充渠道的,不断会有新的代理ip加入其中。
3、池子中的代理ip是可以被随机取出来使用的。
这样,代理池中始终有多个不断更换的、有效的代理ip,且我们可以无间隔随机从池子中取出代理ip,然后让爬虫程序使用代理ip访问目标网站,解决在爬虫或其他应用中遇到的封禁、限制等问题。
代理IP池功能组件
1.IP池管理器:用于管理IP池,包括IP地址的添加、删除、查询和更新等操作。
2.代理IP获取器:用于从外部资源中获取代理IP,例如从公开代理IP网站上爬取代理IP、从代理服务商订购代理IP等。
3.IP质量检测器:用于检测代理IP的质量,包括代理IP的连接速度、稳定性、匿名性等特征。
4.数据存储器:用于存储IP池和代理IP的数据,例如使用MySQL等关系型数据库、Redis等非关系型数据库等。
5。API接口层:用于接收来自应用程序的请求,调用IP池管理器、代理IP获取器、IP质量检测器和数据存储器等组件进行处理,并返回相应的数据结果。
6.应用程序:用于调用API接口层,实现代理IP的使用、监控和管理等功能。
各个组件功能说明及示例代码
IP池管理器
添加新的IP地址到IP池中;
删除不需要的IP地址;
查询IP池中的可用IP地址;
更新IP池中的IP地址信息。
python
class IPPoolManager:
def __init__(self, db):
self.db = db # 数据库连接
def add_ip(self, ip, port, protocol='http', source='', status='new'):
''' 添加新的IP地址到IP池 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "INSERT INTO ip_pool(ip, port, protocol, source, status) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s)"
data = (ip, port, protocol, source, status)
cursor.execute(sql, data)
self.db.commit()
return cursor.lastrowid # 返回添加记录的ID
def delete_ip(self, ip_id):
''' 从IP池中删除不需要的IP地址 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "DELETE FROM ip_pool WHERE id=%s"
cursor.execute(sql, (ip_id,))
self.db.commit()
def get_ip(self, status='new'):
''' 查询IP池中的可用IP地址 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "SELECT * FROM ip_pool WHERE status=%s ORDER BY id DESC LIMIT 1"
cursor.execute(sql, (status,))
result = cursor.fetchone()
return result
def update_status(self, ip_id, status):
''' 更新IP池中的IP地址信息 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "UPDATE ip_pool SET status=%s WHERE id=%s"
cursor.execute(sql, (status, ip_id))
self.db.commit()
代理IP获取器
负责定时(最小提取间隔)从代理IP服务商那里调用API接口获取代理IP。当然也可以爬取免费代理IP,但为了提高工作效率,建议购买优质代理IP,这里使用了站大爷代理IP(https://www.zdaye.com)。注册后可以免费试用所有的套餐2小时,生成API接口后,就可以提取到代理IP
这里以某一代理IP接口为例,实现一个简单的代理IP获取器(需要使用requests库):
python
import requests
def get_ip():
url = "https://www.zdaye.com" //在后台的实例管理里面可以直接生成api接口,选择JSON格式
res = requests.get(url)
# print(res.text)
for i in json.loads(res.text)["data"]:
print(i, type(i))
ip = {
"http": str(i["ip"]) + ":" + str(i["port"]),
"https": str(i["ip"]) + ":" + str(i["port"])
}
return ip
注意:我们拿到的代理是 {"ip":"117.57.91.154","port":40021} 这种样子的;
爬虫使用的代理要装成:{'http': '163.125.104.6:40011', 'https': '163.125.104.6:40011'}这种样子。
IP质量检测器
IP质量检测器的作用是检测代理IP的质量,包括代理IP的连接速度、稳定性、匿名性等特征。这里以验证代理IP的可用性为例,实现一个简单的IP质量检测器
python
import requests
class IPChecker:
def __init__(self):
self.timeout = 5 # 设置超时时间
self.headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.36'}
def check_ip(self, ip, port):
''' 验证代理IP的可用性 '''
proxies = {'http': 'http://%s:%s' % (ip, port), 'https': 'https://%s:%s' % (ip, port)}
try:
response = requests.get('http://www.baidu.com', headers=self.headers, proxies=proxies, timeout=self.timeout)
if response.status_code == 200:
return True
else:
return False
except:
return False
上面的代码使用requests库发送HTTP请求,通过设置proxies参数和timeout参数来验证代理IP是否可用,如果能正常访问百度网站,则验证通过返回True,否则返回False。
数据存储器
数据存储器的作用是存储IP池和代理IP的数据,例如使用MySQL等关系型数据库、Redis等非关系型数据库等。这里以MySQL为例,实现一个简单的数据存储器。
python
import pymysql
class MySQLDataStorage:
def __init__(self, host, port, user, password, database):
self.host = host
self.port = port
self.user = user
self.password = password
self.database = database
def connect(self):
''' 连接数据库 '''
self.db = pymysql.connect(host=self.host, port=self.port, user=self.user, password=self.password, database=self.database)
def disconnect(self):
''' 断开数据库连接 '''
self.db.close()
def create_table(self):
''' 创建IP池表 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ip_pool (
id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
ip VARCHAR(50) NOT NULL,
port VARCHAR(10) NOT NULL,
protocol VARCHAR(10) NOT NULL,
source VARCHAR(50) NOT NULL,
status VARCHAR(10) NOT NULL,
created_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
'''
cursor.execute(sql)
self.db.commit()
def insert(self, ip, port, protocol, source, status):
''' 添加新的IP地址到IP池 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "INSERT INTO ip_pool(ip, port, protocol, source, status) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s)"
data = (ip, port, protocol, source, status)
cursor.execute(sql, data)
self.db.commit()
return cursor.lastrowid # 返回添加记录的ID
def delete(self, ip_id):
''' 从IP池中删除不需要的IP地址 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "DELETE FROM ip_pool WHERE id=%s"
cursor.execute(sql, (ip_id,))
self.db.commit()
def select(self, status='new'):
''' 查询IP池中的可用IP地址 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "SELECT * FROM ip_pool WHERE status=%s ORDER BY id DESC LIMIT 1"
cursor.execute(sql, (status,))
result = cursor.fetchone()
return result
def update(self, ip_id, status):
''' 更新IP池中的IP地址信息 '''
cursor = self.db.cursor()
sql = "UPDATE ip_pool SET status=%s WHERE id=%s"
cursor.execute(sql, (status, ip_id))
self.db.commit()
上面的代码封装了MySQL的连接、断开连接、创建表、增删改查等操作,可以通过调用接口实现IP池数据库的交互。注意,这里使用了execute()函数的带参数方式来防止SQL注入攻击。
API接口层
API接口层的作用是提供API接口,让其他程序可以与IP池系统进行交互,例如查询可用代理IP、获取新的代理IP等。这里以Python Flask框架为例,实现一个简单的API接口层。
python
from flask import Flask, jsonify
from ip_pool_manager import IPPoolManager
app = Flask(__name__)
manager = IPPoolManager() # 初始化IP池管理器
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
@app.route('/get')
def get_proxy():
''' 查询可用代理IP '''
result = manager.get_ip()
if result:
ip = result['ip']
port = result['port']
protocol = result['protocol']
manager.update_status(result['id'], 'using') # 更新IP状态为使用中
return jsonify({'ip': ip, 'port': port, 'protocol': protocol})
else:
# 如果没有可用IP,则返回空
return ''
@app.route('/add/<ip>/<port>')
def add_proxy(ip, port):
''' 添加新的代理IP '''
manager.add_ip(ip, port)
return 'ok'
@app.route('/delete/<int:id>')
def delete_proxy(id):
''' 删除不需要的代理IP '''
manager.delete_ip(id)
return 'ok'
if __name__ == '__main__':
app.run()
上面的代码使用了Flask框架实现了三个接口:
-
/get:查询可用代理IP;
-
/add:添加新的代理IP;
-
/delete:删除不需要的代理IP。
其中,get_proxy()函数从IP池管理器中获取可用代理IP,并更新IP状态为使用中,返回JSON格式的数据;add_proxy()函数向IP池管理器中添加新的代理IP;delete_proxy()函数从IP池管理器中删除不需要的代理IP。启动Flask应用程序后,其他程序可以通过HTTP请求调用这些接口与IP池系统进行交互。
应用程序
以下是一个简单的应用程序示例。它使用IP池系统提供的可用代理IP,并使用requests库实现了一个简单的爬虫示例
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from ip_checker import IPChecker
from ip_pool_manager import IPPoolManager
import time
def main():
checker = IPChecker()
manager = IPPoolManager()
while True:
ip_info = manager.get_ip() # 获取可用代理IP
if ip_info:
ip = ip_info.get('ip')
port = ip_info.get('port')
protocol = ip_info.get('protocol')
if checker.check_ip(ip, port):
print(f'使用代理IP {ip}:{port} 获取数据')
proxies = {'http': f'{protocol}://{ip}:{port}', 'https': f'{protocol}://{ip}:{port}'}
response = requests.get('http://www.baidu.com', proxies=proxies)
# 这里可以根据需要解析返回的数据
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title.string)
time.sleep(5) # 延迟5秒后继续获取
else:
# 如果代理IP不可用,则将其状态设置为失效
manager.update_status(ip_info['id'], 'invalid')
else:
# 如果没有可用代理IP,则等待一段时间后再尝试获取
time.sleep(60)
if __name__ == '__main__':
main()
以上代码的主函数中使用IP池系统提供的可用代理IP,使用requests库发送HTTP请求,获取返回的数据。如果返回的数据解析成功,控制台输出网站的标题,然后等待5秒后继续获取。如果代理IP不可用或者IP池中没有可用的IP,程序会等待一段时间后再尝试获取。