1 目标
为什么要用代理池
- 许多网站有专门的反爬虫措施，可能遇到封IP等问题。
- 互联网上公开了大量免费代理，利用好资源。
- 通过定时的检测维护同样可以得到多个可用代理。
代理池的要求
- 多站抓取，异步检测
- 定时筛选，持续更新
- 提供接口，易于提取
2 流程框架
代理池架构：
3 实战
代码下载
github一位大神的源码作为参考：https://github.com/germey/proxypool
flask运行需要安装：
virtualenv是一个虚拟的Python环境构建器。它帮助用户并行创建多个Python环境。因此，它可以避免不同版本的库之间的兼容性问题。
# 以下命令用于安装virtualenv：
pip install virtualenv
# 安装后，将在文件夹中创建新的虚拟环境。
mkdir newproj
cd newproj
virtualenv venv
# 要在 Windows 上激活相应的环境，可以使用以下命令：
venv\scripts\activate
# 现在准备在这个环境中安装Flask：
pip install Flask目录结构及介绍
examples目录是示例
proxypool：程序的源代码
run:程序入口
setup：安装代理池，代理池安装到python包
run.py：
运行一个调度器schedule，运行一个接口api
schedule.py
Schedule.valid_proxy：网上获取代理，筛选代理，存到数据库
Schedule.check_pool：定时检查清理代理
set_raw_proxies:存放可用代理数组
async:异步检测
test_single_proxy：测试单个代理
test:测试代理是否可用
FreeProxyGetter()：各大网站抓取代理的类
is_over_threshold：代理池满没满
callback：动态拿到crawl_方法的名称
db.py
redis队列的一些操作：
连接数据库：
从数据库获取代理：
上图是：从左侧批量(count)获取多少个代理。
插入代理：
上图是：将新代理放入右侧，所以右侧代理比左侧代理新。
api获取最新可用代理：
获取代理数量及更新：
getter.py
添加属性，将方法名汇总起来。
crawl_的方法放入列表
api.py
总结
动态获取方式和使用挺好玩的。