Python爬虫代理，选短效IP还是长效IP？

对 Python 爬虫开发者而言，代理 IP 是绕开 IP 封禁、保障采集稳定的核心工具。然而，不少新手在挑选代理时常常犯难：短效IP和长效IP，同为动态代理IP，究竟该怎么选？选对了，爬虫效率能直接翻倍；选错了，要么频繁被封、白忙一场，要么花了冤枉钱却毫无效果。】

Python 爬虫为何必须用代理 IP？

要选对代理，先得明白 Python 爬虫为何非得用代理 IP，核心原因主要有两个。

躲避 IP 封禁

大部分网站都会密切关注单个 IP 的访问频率，一旦超过设定的限制，就会直接将其拉黑。以电商网站为例：

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import requests
import time

# ❌ 错误示例：不使用代理，高频访问
def crawl_without_proxy(urls):
    for url in urls:
        response = requests.get(url)  # 每次都使用真实IP
        # 处理数据...
        time.sleep(0.5)  # 即使有间隔，高频访问仍会被封

这种高频访问很容易触发反爬机制。网站会通过检测 IP 的访问频率、请求模式等，判断是否为恶意爬虫行为。

满足地域化需求

若想采集特定地区的电商价格、地方新闻等数据，就必须使用对应地域的 IP：

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# ✅ 正确示例：使用代理模拟地域访问
def crawl_with_geo_proxy(url, target_region="上海"):
    # 获取对应地区的代理
    proxy = get_proxy_for_region(target_region)  # 根据地区获取代理
    
    proxies = {
        'http': f'http://{proxy["ip"]}:{proxy["port"]}',
        'https': f'http://{proxy["ip"]}:{proxy["port"]}'
    }
    
    response = requests.get(url, proxies=proxies)
    return response.text

# 获取上海地区的商品价格
shanghai_data = crawl_with_geo_proxy("https://example.com/products", "上海")

短效代理与长效代理的核心区别

定义不同

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# 短效代理示例：有效期短，需要频繁更新
class ShortTermProxy:
    def __init__(self):
        self.expire_time = time.time() + 300  # 5分钟后过期
        self.ip = self.fetch_new_ip()
    
    def is_valid(self):
        return time.time() < self.expire_time
    
    def fetch_new_ip(self):
        # 从短效代理池获取新IP
        response = requests.get("http://proxy-api.com/short-term")
        return response.json()['ip']

# 长效代理示例：长期有效，稳定使用
class LongTermProxy:
    def __init__(self, ip, port, username, password):
        self.ip = ip
        self.port = port
        self.username = username
        self.password = password
        self.valid_days = 1  # 有效1天
    
    def get_proxy_string(self):
        return f"http://{self.username}:{self.password}@{self.ip}:{self.port}"

不同 Python 爬虫场景的代理选择

短效代理适用场景

1. 高频次、大规模数据采集

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# Scrapy + 短效代理配置示例
import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import random

class EcommerceSpider(scrapy.Spider):
    name = 'ecommerce_crawler'
    
    custom_settings = {
        'DOWNLOAD_DELAY': random.uniform(0.5, 2.0),
        'CONCURRENT_REQUESTS': 5,
        'RETRY_TIMES': 3,
        'ROTATING_PROXY_LIST': [
            'http://proxy1:port',
            'http://proxy2:port',
            # ... 多个短效代理
        ]
    }
    
    def start_requests(self):
        # 动态获取短效代理
        proxies = self.get_short_term_proxies(count=10)
        
        for url in self.start_urls:
            proxy = random.choice(proxies)
            yield scrapy.Request(
                url,
                callback=self.parse,
                meta={'proxy': proxy},
                errback=self.handle_error
            )
    
    def get_short_term_proxies(self, count=10):
        """获取短效代理池"""
        proxies = []
        for _ in range(count):
            # 调用短效代理API获取新IP
            proxy_data = requests.get(
                "http://short-term-proxy-api.com/get",
                params={'count': 1}
            ).json()
            proxies.append(f"http://{proxy_data['ip']}:{proxy_data['port']}")
        return proxies

2. 多地域数据采集

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class MultiRegionCrawler:
    def __init__(self):
        self.regions = ['北京', '上海', '广州', '深圳']
        self.region_proxies = {}
    
    def setup_proxies(self):
        """为每个地区设置短效代理"""
        for region in self.regions:
            # 获取该地区的短效代理
            proxy = requests.post(
                "http://proxy-service.com/get-region-proxy",
                json={'region': region, 'type': 'short'}
            ).json()
            
            self.region_proxies[region] = {
                'http': f"http://{proxy['ip']}:{proxy['port']}",
                'https': f"http://{proxy['ip']}:{proxy['port']}"
            }
    
    def crawl_region_data(self, region):
        """采集特定地区数据"""
        proxy = self.region_proxies.get(region)
        if not proxy:
            print(f"未找到 {region} 的代理")
            return
        
        try:
            # 采集该地区数据
            response = requests.get(
                f"https://example.com/{region}/data",
                proxies=proxy,
                timeout=30
            )
            return self.parse_data(response.text)
        except Exception as e:
            print(f"采集 {region} 数据失败: {e}")
            # 立即更换该地区的代理
            self.refresh_region_proxy(region)

长效代理适用场景

1. 低频次持续监控

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import schedule
import time
from datetime import datetime

class PriceMonitor:
    def __init__(self):
        # 配置长效代理
        self.long_term_proxy = {
            'http': 'http://user:password@fixed-ip:8000',
            'https': 'http://user:password@fixed-ip:8000'
        }
        self.price_history = []
    
    def monitor_price(self, product_url):
        """定时监控价格"""
        try:
            response = requests.get(
                product_url,
                proxies=self.long_term_proxy,
                headers={
                    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
                },
                timeout=15
            )
            
            price = self.extract_price(response.text)
            timestamp = datetime.now()
            
            self.price_history.append({
                'time': timestamp,
                'price': price,
                'proxy_used': self.long_term_proxy['http']
            })
            
            print(f"[{timestamp}] 价格: {price}")
            
        except Exception as e:
            print(f"监控失败: {e}")
    
    def start_monitoring(self):
        """启动定时监控"""
        # 每小时执行一次
        schedule.every(1).hours.do(self.monitor_price, 
                                 "https://example.com/product/123")
        
        while True:
            schedule.run_pending()
            time.sleep(60)

2. 需要登录验证的场景

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class LoginCrawler:
    def __init__(self):
        # 使用长效代理保持登录状态
        self.session = requests.Session()
        self.proxy = self.setup_long_term_proxy()
        
    def setup_long_term_proxy(self):
        """设置长效代理"""
        # 从配置文件或数据库读取长效代理信息
        proxy_config = {
            'ip': '123.45.67.89',
            'port': 8080,
            'username': 'your_username',
            'password': 'your_password'
        }
        
        return {
            'http': f"http://{proxy_config['username']}:{proxy_config['password']}@{proxy_config['ip']}:{proxy_config['port']}",
            'https': f"http://{proxy_config['username']}:{proxy_config['password']}@{proxy_config['ip']}:{proxy_config['port']}"
        }
    
    def login(self):
        """使用长效代理登录"""
        login_data = {
            'username': 'your_account',
            'password': 'your_password'
        }
        
        try:
            response = self.session.post(
                'https://target-site.com/login',
                data=login_data,
                proxies=self.proxy,
                timeout=30
            )
            
            if 'login_success' in response.text:
                print("登录成功")
                return True
            else:
                print("登录失败")
                return False
                
        except Exception as e:
            print(f"登录异常: {e}")
            return False
    
    def crawl_protected_data(self):
        """采集需要登录的数据"""
        if not self.login():
            return None
        
        # 保持使用同一个长效代理
        response = self.session.get(
            'https://target-site.com/protected-data',
            proxies=self.proxy
        )
        
        return response.json()

Python 爬虫选代理的实操要点

优先选支持 Python 原生集成的代理服务

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# 代理服务集成示例
class ProxyServiceIntegration:
    """代理服务集成类"""
    
    def __init__(self, service_type='zdaye'):
        self.service_type = service_type
        self.setup_service()
    
    def setup_service(self):
        """根据服务类型设置"""
        if self.service_type == 'zdaye':
            self.api_base = 'https://api.zdaye.com'
            self.get_short_proxy = self._get_zdaye_short_proxy
            self.get_long_proxy = self._get_zdaye_long_proxy
    
    def _get_zdaye_short_proxy(self, count=1):
        """获取站大爷短效代理"""
        response = requests.get(
            f"{self.api_base}/short-proxy",
            params={'count': count, 'format': 'json'}
        )
        return response.json()['proxies']
    
    def _get_zdaye_long_proxy(self):
        """获取站大爷长效代理"""
        response = requests.get(
            f"{self.api_base}/long-proxy",
            params={'type': 'residential'}
        )
        return response.json()
    
    def integrate_with_requests(self):
        """与requests集成"""
        proxies = {
            'http': 'http://zdaye-proxy:port',
            'https': 'http://zdaye-proxy:port'
        }
        return proxies
    
    def integrate_with_scrapy(self):
        """与Scrapy集成"""
        middleware_settings = {
            'ROTATING_PROXY_LIST': self.get_short_proxy(10),
            'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
                'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 110,
            }
        }
        return middleware_settings

总结与建议

短效和长效代理并无绝对的好坏之分。在实际开发中，建议根据具体需求灵活选择：

高频大规模采集、需要多地域 IP 时 → 选择短效代理
低频次监控、需要稳定登录态时 → 选择长效代理
复杂项目 → 采用混合策略，按模块需求选择代理

记住：没有最好的代理，只有最适合你场景的代理。先明确需求，再测试验证，最后按需搭配，这才是 Python 爬虫开发者的智慧选择。