背景 写爬虫的时候总会遇到爬取速度过快而被封IP的情况,这个时候就需要使用代理了.在https://github.com/henson/ProxyPool 的启发下,决定自己实现一个代理池.项目已经开源在github. https://github.com/AceDarkkinght/GoProxyCollector 开发环境 windows 7,Go 1.8.4 数据来源 http://www.xicidaili.com http://www.89ip.cn http://www.kxdail

晚上写了一个代理池,就是在一个代理网站上爬取代理ip和端口以及测试是否可用.接下来可能考虑扩展成一个比较大的 golang实现的代理池. 简易版代码: package main import ( "os" "fmt" log "github.com/Sirupsen/logrus" "io/ioutil" "strings" ) type New struct { Prefix string NewId s

爬虫代理IP池 在公司做分布式深网爬虫,搭建了一套稳定的代理池服务,为上千个爬虫提供有效的代理,保证各个爬虫拿到的都是对应网站有效的代理IP,从而保证爬虫快速稳定的运行,当然在公司做的东西不能开源出来.不过呢,闲暇时间手痒,所以就想利用一些免费的资源搞一个简单的代理池服务. 1.问题 代理IP从何而来? 刚自学爬虫的时候没有代理IP就去西刺.快代理之类有免费代理的网站去爬,还是有个别代理能用.当然,如果你有更好的代理接口也可以自己接入. 免费代理的采集也很简单,无非就是:访问页面页面 —> 正则

开源IP代理池 继上一篇开源项目IPProxys的使用之后,大家在github,我的公众号和博客上提出了很多建议.经过两周时间的努力,基本完成了开源IP代理池IPProxyPool的重构任务,业余时间基本上都花在上面了. IPProxyPool相对于之前的版本完成了哪些提升呢?主要包括一下几个方面: 使用多进程+协程的方式,将爬取和验证的效率提高了50倍以上,可以在几分钟之内获取所有的有效IP 使用web.py作为API服务器,重构HTTP接口 增加Mysql,MongoDB等数据库的适配 支持

使用python asyncio实现了一个异步代理池,根据规则爬取代理网站上的免费代理,在验证其有效后存入redis中,定期扩展代理的数量并检验池中代理的有效性,移除失效的代理.同时用aiohttp实现了一个server,其他的程序可以通过访问相应的url来从代理池中获取代理. 源码 Github 环境 Python 3.5+ Redis PhantomJS(可选) Supervisord(可选) 因为代码中大量使用了asyncio的async和await语法,它们是在Python3.5中才提供

前言: 首先表示抱歉,春节后一直较忙,未及时更新该系列文章. 近期,由于监控的站源越来越多,就偶有站源做了反爬机制,造成我们的SupportYun系统小爬虫服务时常被封IP,不能进行数据采集. 这时候,前面有园友提到的IP代理就该上场表演了. IP代理池设计: 博主查阅与调研了多方资料,最终决定先通过爬取网络上各大IP代理网站免费代理的方式,来建立自己的IP代理池. 最终爬取了五家较为优质的IP代理站点: 1.西刺代理 2.快代理 3.逼格代理 4.proxy360 5.66免费代理 IP代理池

好久没更新博客啦~,今天来更新一篇利用爬虫爬取西刺的代理池的小代码 先说下需求,我们都是用python写一段小代码去爬取自己所需要的信息,这是可取的,但是,有一些网站呢,对我们的网络爬虫做了一些限制,例如你利用python写了个小爬虫,巴拉巴拉的一劲儿爬人家网页内容,各种下载图片啦,下载视频啥的,然后人家那肯定不让你搞了~,然后尴尬的一幕就出现了,什么呢....防火墙!禁止你在某一段时间登录....给你各种拉黑,那我们有没有什么办法,能特么的不让狗日的拉黑呢,so...我们可以来一些反爬虫的策略

楔子 好友李博士要买房了, 前几天应邀帮他抓链家的数据分析下房价, 爬到一半遇到了验证码. 李博士的想法是每天把链家在售的二手房数据都抓一遍, 然后按照时间序列分析. 链家线上在交易的二手房数据大概有30000余套, 而一天只有86400秒, 也就是最慢3s也要访问一个页面. 测试按照这种频率, 大概访问100个页面就会被封了, 而且封锁的时间还不短, 至少在12小时左右. 如果想要每天快速的爬一些数据, 必须得搞定验证码. 链家封锁是按照IP封禁的, 简单的添加上cookies并没有什么效果.

什么是ip代理? 我们电脑访问网站,其实是访问远程的服务器,通过ip地址识别是那个机器访问了服务器,服务器就知道数据该返回给哪台机器,我们生活中所用的网络是局域网,ip是运营商随机分配的,是一种直接访问服务器的方式 代理服务器是一种间接方式,本地机器访问ip代理服务器,ip代理服务器帮我们发起服务请求,然后代理服务器接收数据返回给本机,由于中间有了层ip代理服务器,访问的速度和稳定性取决于代理服务器的性能 常规访问: 用户 >> ip  >> 服务器 代理访问: 用户用户 >

搜狗搜索可以直接搜索微信文章,本次就是利用搜狗搜搜出微信文章,获得详细的文章url来得到文章的信息.并把我们感兴趣的内容存入到mongodb中. 因为搜狗搜索微信文章的反爬虫比较强,经常封IP,所以要在封了IP之后切换IP,这里用到github上的一个开源类,当运行这个类时,就会动态的在redis中维护一个ip池,并通过flask映射到网页中,可以通过访问 localhost:5000/get/ 来获取IP 这是搜狗微信搜索的页面, 构造搜索url .搜索时会传递的参数,通过firefox浏览器

搜索业务是马蜂窝流量分发的重要入口.很多用户在使用马蜂窝时,都会有目的性地主动搜索与自己旅行需求相关的各种信息,衣食住行,事无巨细,从而做出最符合需求的旅行决策. 因此在马蜂窝,搜索业务交互的下游模块非常多,主要有目的地.POI.热门景点.美食.商场.酒店.问答.攻略.机票火车票等等,通过实时.精准地返回搜索结果,帮助用户做出个性化旅行决策. 面对越来越高的流量,马蜂窝技术团队积极尝试对搜索架构进行优化和升级,来保证搜索业务的稳定和性能. 方案背景 由于历史原因,优化前的搜索服务与下游模块交的互

可能在学习爬虫的时候,遇到很多的反爬的手段,封ip 就是其中之一. 对于封IP的网站.需要很多的代理IP,去买代理IP,对于初学者觉得没有必要,每个卖代理IP的网站有的提供了免费IP,可是又很少,写了个IP代理池 .学习应该就够了 ip代理池: 1,在各大网站爬去免费代理ip2,检查ip可用 可用存入数据库1和23,在数据库1中拿出少量代理ip存入数据库2(方便维护)4,定时检查数据库1和数据库2的代理数量,以及是否可用5,调用端口 1,在各大网站爬去免费代理ip def IPList_61()

一.写在前面 有时候你的爬虫刚开始的时候可以正常运行,能够正常的爬取数据,但是过了一会,却出现了一个“403 Forbidden",或者是”您的IP访问频率太高“这样的提示,这就意味着你的IP被ban了,好一点的情况是过一段时间你就能继续爬取了,坏一点的情况就是你的IP已经进入别人的黑名单了,然后你的爬虫就GG了.怎么办呢?我们可以通过设置代理来解决,付费代理的效果自然不必多说,但是对于学习阶段的人来说,我觉得爬取网上的免费代理来用是一个更好的选择,而这一篇博客就将教你怎么利用免费代理搭建属于你

我们尝试维护过一个免费的代理池,但是代理池效果用过就知道了,毕竟里面有大量免费代理,虽然这些代理是可用的,但是既然我们能刷到这个免费代理,别人也能呀,所以就导致这个代理同时被很多人使用来抓取网站,所以当我们兴致勃勃地拿他来抓取某个网站的时候,会发现它还是被网站封禁的状态,所以在某些情况下免费代理池的成功率还是比较低的. 当然我们也可以去购买一些代理,比如几块钱提取几百几千个的代理,然而经过测试后质量也是很一般,也可以去购买专线代理,不过价格也是不菲的.那么目前最稳定而且又保证可用的代理方法就是设

githu源码地址:https://github.com/Germey/ProxyPool更好的代理池维护:https://github.com/Python3WebSpider/ProxyPool 下面文章的源地址:https://blog.csdn.net/polyhedronx/article/details/81485458 针对代理池中的代理IP可能会重复的问题,提出了一种解决方法,实测可行. 代理IP之所以会重复,和Redis数据库使用的数据结构有很大关系,原程序使用的是列表(lis

今日概要 scrapy下载中间件 UA池 代理池 今日详情 一.下载中间件 先祭出框架图: 下载中间件(Downloader Middlewares) 位于scrapy引擎和下载器之间的一层组件. - 作用: (1)引擎将请求传递给下载器过程中, 下载中间件可以对请求进行一系列处理.比如设置请求的 User-Agent,设置代理等 (2)在下载器完成将Response传递给引擎中,下载中间件可以对响应进行一系列处理.比如进行gzip解压等. 我们主要使用下载中间件处理请求,一般会对请求设置随机的

scrapy下载中间件 UA池 代理池 一.下载中间件 先祭出框架图: 下载中间件(Downloader Middlewares) 位于scrapy引擎和下载器之间的一层组件. - 作用: (1)引擎将请求传递给下载器过程中, 下载中间件可以对请求进行一系列处理.比如设置请求的 User-Agent,设置代理等 (2)在下载器完成将Response传递给引擎中,下载中间件可以对响应进行一系列处理.比如进行gzip解压等. 我们主要使用下载中间件处理请求,一般会对请求设置随机的User-Agent

一.下载中间件 下载中间件(Downloader Middlewares) 位于scrapy引擎和下载器之间的一层组件. - 作用: (1)引擎将请求传递给下载器过程中, 下载中间件可以对请求进行一系列处理.比如设置请求的 User-Agent,设置代理等 (2)在下载器完成将Response传递给引擎中,下载中间件可以对响应进行一系列处理.比如进行gzip解压等. 我们主要使用下载中间件处理请求,一般会对请求设置随机的User-Agent ,设置随机的代理.目的在于防止爬取网站的反爬虫策略.

自动 1.设置动态的user agent import urllib.request as ure import urllib.parse as upa import random from bs4 import BeautifulSoup # 动态设置user agent: def set_user_agent(): agent_list = [ "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET

Tfs的构建代理池其实是在代理服务器上开启一个TFSBuild的代理服务,配好相关的Tfs地址后,就能在Tfs管理界面看到了. 如果是Tfs服务和发布代理是同一台服务器,具体操作详见: 安装TFS2015后启用生成功能 如果是不同服务器,会有点麻烦,主要是相关权限. 1.如果不是启用域管理功能的情况,需要在代理服务器和TFS服务器都创建一个相同用户名和密码的用户账户,并赋予管理员权限(不是管理员可能会有很多奇奇怪怪的问题). 2.把该用户添加到Tfs里面,并赋予项目权限.关键是要在 管理池 --