[爬虫知识] IP代理

对网络爬虫而言，遇到的一个较棘手的问题就是封IP ：请求方发现某个IP访问次数过多，就会对当前IP进行封禁，使得爬虫失效。这个反爬机制也就引出我们的IP代理技术：通过它，可以有效隐藏我个人的真实IP，同时把请求分散到不同的IP代理，降低单次IP请求的压力，进而降低被IP封锁的风险。

IP代理，本质上是你爬虫程序与目标站点的中间人 ，当请求通过代理服务器发送时，目标网站所看到的是代理服务器的ip地址，并非你真实的ip。

核心作用：

IP代理的种类非常繁杂，正确选择你需要的代理可以帮助你根据爬取的具体需求与强度选择合适的代理工具。

短效代理（动态） ：
- 生命周期短，IP总数量庞大
- 应对高强度反爬，IP频繁且自动切换，难以封禁
- 适合大规模，高并发，爬取量巨大，海量IP轮换的场景
长效代理（静态）：
- 生命周期长，IP相对固定
- 稳定性高，适合需要长时间保持会话的任务，无需频繁更换。
- 适合稳定连接、会话保持，或爬取频率不高但对IP稳定性高要求场景

普通代理（IP:PORT）： 直接获取独立的IP地址和端口，需在代码中手动管理和切换。
隧道代理（Rotating Proxy） ：
- 连接一个固定的"入口"地址，而这个入口服务器会自动为你分配并轮换其背后的海量IP资源。对爬虫而言，你始终连接同一个隧道地址，但每次请求的源IP都在自动变化。
- 极大简化代理管理，服务商负责IP的获取、验证和轮换，提供强大的并发能力。
- 大规模、高并发、需要智能IP轮换且追求管理简便的复杂项目。

详细了解的IP代理后，构建并管理一个高效的代理池以应付IP封禁与代理失效就变得尤为重要。

代理池：包含大量ip代理的池子，可以在某个ip被禁用时切换其他ip，最终保证爬取成功。

一个高效代理池应有如下逻辑：

代理获取 （从代理服务商获取代理或api）

代理存储（使用数据库等存储代理状态）

代理验证（定期检查ip的各项参数是否健康）

代理调度（爬虫请求时智能选取与切换代理）

代理更新（及时去掉失效代理，更新健康代理）

所幸，通常情况下我们并不需要这么复杂健全的IP代理池构建逻辑。一般代理服务商都会给你提供一个api接口，通过这个api接口你再简单写个逻辑即可，比如下面这样：

python 复制代码

url = '你的api接口'
response = requests.get(url).text
proxy_list = response.split('\r\n')
print(proxy_list)
print(random.choice(proxy_list))

再在requests这里设置好对应参数即可：

python 复制代码

requests.get的(xx,proxies={'https':random.choice(proxy_list)})

这样每次访问就会携带代理池中的随机ip了。

那么，有没有更简单更容易上手的代理呢？有的兄弟，有的：

隧道代理 -- 这就是爬虫代理池的终极解决方案：

只用这一个api接口 ，就等于代理商帮你完成了所有复杂的代理池构建优化逻辑。缺点也很明显：贵。一般只适合做比较大型爬虫项目的用户使用。

ip代理并非万能，它通常用于应对基于IP封禁上的反爬，至于一些更高难度的反爬它也可能无力应对，需要我们根据实况灵活变通。

在遇到任何IP相关的问题时（连接超时，代理链接错误等），都应立即考虑更换代理。

同时代理也可以配合UA，构建更为复杂的代理/UA的混合浏览器指纹（可以理解为你在互联网上的身份证），增大浏览器识别你为爬虫的难度。

IP代理仅是技术工具，绝不意味着可以逾越法律边界。这是所有爬虫工程师必须时刻铭记的底线。

在相关业务场景下，务必牢记要做一个礼貌爬虫，即使在拥有高匿安全低风险的代理也绝对不能肆意妄为。一定要谨慎而又小心的爬取，不然爬虫学好牢饭吃饱可不仅仅是一句空话。

IP代理在爬虫中非常有用。灵活根据不同的爬虫场景选择不同的代理方式能大大提高爬虫效率。但也不能把IP代理当做万能药，也得注意下它的局限性。