Python爬虫网页IP被封的问题分析

简介: 如果你在爬虫过程中有遇到“您的请求太过频繁,请稍后再试”,或者说代码完全正确,可是爬虫过程中突然就访问不了,那么恭喜你,你的爬虫被对方识破了,轻则给予友好提示警告,严重的可能会对你的ip进行封禁,所以代理ip那就尤为重要了。今天我们就来谈一下代理IP,去解决爬虫被封的问题。

网上有许多代理ip,免费的、付费的。大多数公司爬虫会买这些专业版,对于普通人来说,免费的基本满足我们需要了,不过免费有一个弊端,时效性不强,不稳定,所以我们就需要对采集的ip进行一个简单的验证。

1.目标采集

西刺代理,这个网站很早之前用过,不过那个时候它还提供免费的api,现在api暂不提供了,我们就写个简单的爬虫去采集。打开西刺代理,然后选择高匿代理。
image.png
按下F12进入抓包工具;查看network,不难发现,每个ip地址都在td标签中,对于我们来说就简单许多了,初步的想法就是获取所有的ip,然后校验可用性,不可用就剔除。
image.png

通过re定义匹配规则

import re

ip_compile = re.compile(r'<td>(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)</td>') # 匹配IP
port_compile = re.compile(r'<td>(\d+)</td>') # 匹配端口

2.校验 这里我们选用淘宝的ip地址库检验可用性

关于淘宝IP地址库

目前提供的服务包括:

  1. 根据用户提供的IP地址,快速查询出该IP地址所在的地理信息和地理相关的信息,包括国家、省、市和运营商。
  2. 用户可以根据自己所在的位置和使用的IP地址更新我们的服务内容。

我们的优势:

  1. 提供国家、省、市、县、运营商全方位信息,信息维度广,格式规范。
  2. 提供完善的统计分析报表,省准确度超过99.8%,市准确度超过96.8%,数据质量有保障。

接口说明

请求接口(GET):

ip.taobao.com/service/get…
例:http://ip.taobao.com/service/getIpInfo2.php?ip=111.177.181.44

响应信息:

(json格式的)国家 、省(自治区或直辖市)、市(县)、运营商
返回数据格式:

{"code":0,"data":{"ip":"210.75.225.254","country":"\u4e2d\u56fd","area":"\u534e\u5317",
"region":"\u5317\u4eac\u5e02","city":"\u5317\u4eac\u5e02","county":"","isp":"\u7535\u4fe1",
"country_id":"86","area_id":"100000","region_id":"110000","city_id":"110000",
"county_id":"-1","isp_id":"100017"}}

其中code的值的含义为,0:成功,1:失败。

  • PS:为了保障服务正常运行,每个用户的访问频率需小于10qps。

我们先通过浏览器测试一下
输入地址 http://ip.taobao.com/service/getIpInfo2.php?ip=111.177.181.44
image.png
再次输入一个地址 http://ip.taobao.com/service/getIpInfo2.php?ip=112.85.168.98
image.png

代码核心片段

import requests

check_api = "http://ip.taobao.com/service/getIpInfo2.php?ip="
api = check_api + ip
try:
  response = requests.get(url=api, headers=api_headers, timeout=2)
  print("ip:%s 可用" % ip)
except Exception as e:
  print("此ip %s 已失效:%s" % (ip, e))

源代码

代码中加入了异常处理,其实如果是自己手写的demo写不写异常处理都可以,但是为了方便其他人调试,建议在可能出现异常的地方加入异常处理。

import requests
import re
import random

from bs4 import BeautifulSoup

ua_list = [
  "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.109 Safari/537.36",
  "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36",
  "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36",
  "Mozilla / 5.0(Windows NT 6.1;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 45.0.2454.101Safari / 537.36"
  ]


def ip_parse_xici(page):
  """

  :param page: 采集的页数
  :return:
  """
  ip_list = []
  for pg in range(1, int(page)):
    url = 'http://www.xicidaili.com/nn/' + str(pg)
    user_agent = random.choice(ua_list)
    my_headers = {
      'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, application/xml;',
      'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
      'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
      'Referer': 'http: // www.xicidaili.com/nn',
      'User-Agent': user_agent
    }
    try:
      r = requests.get(url, headers=my_headers)
      soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
    except requests.exceptions.ConnectionError:
      print('ConnectionError')
    else:
      data = soup.find_all('td')
      # 定义IP和端口Pattern规则
      ip_compile = re.compile(r'<td>(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)</td>') # 匹配IP
      port_compile = re.compile(r'<td>(\d+)</td>') # 匹配端口
      ips = re.findall(ip_compile, str(data)) # 获取所有IP

      ports = re.findall(port_compile, str(data)) # 获取所有端口
      check_api = "http://ip.taobao.com/service/getIpInfo2.php?ip="

      for i in range(len(ips)):
        if i < len(ips):
          ip = ips[i]
          api = check_api + ip
          api_headers = {
            'User-Agent': user_agent
          }
          try:
            response = requests.get(url=api, headers=api_headers, timeout=2)
            print("ip:%s 可用" % ip)
          except Exception as e:
            print("此ip %s 已失效:%s" % (ip, e))
            del ips[i]
            del ports[i]
      ips_usable = ips
      ip_list += [':'.join(n) for n in zip(ips_usable, ports)] # 列表生成式
      print('第{}页ip采集完成'.format(pg))
  print(ip_list)


if __name__ == '__main__':
  xici_pg = input("请输入需要采集的页数:")
  ip_parse_xici(page=xici_pg)

image.png

为你的爬虫加入代理ip

建议大家把采集到的ip存入数据库,这样每次爬虫的时候直接调用即可,顺便提一下代码中怎么加入代理ip。

import requests

url = 'www.baidu.com'
headers = {
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36",
}
proxies = {
  "http": "http://111.177.181.44:9999",
  # "https": "https://111.177.181.44:9999",
}

res = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=proxies)

好了,这样就再也不用担心爬虫被封了。YYDS
如果学习上有遇到问题,加/:yiyi990805(备注:阿里云tony)即可。

相关文章
|
4天前
|
数据采集 Web App开发 搜索推荐
突破目标网站的反爬虫机制:Selenium策略分析
突破目标网站的反爬虫机制:Selenium策略分析
|
2天前
|
数据采集 人工智能 数据挖掘
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
|
2天前
|
数据采集 数据挖掘 Python
使用Python构建简单网页爬虫的技术指南
【5月更文挑战第17天】使用Python构建简单网页爬虫的教程,涉及`requests`和`BeautifulSoup4`库。首先安装所需库,然后发送HTTP GET请求获取HTML内容。利用`BeautifulSoup`解析HTML,找到目标元素,如`&lt;h2&gt;`标签内的新闻标题。处理相对链接,将它们转化为绝对URL。添加异常处理以应对网络问题,同时遵循网站的`robots.txt`规则。此爬虫适用于数据分析和市场研究等场景。
|
2天前
|
JSON JavaScript 数据格式
利用 python 分析基金,合理分析数据让赚钱赢在起跑线!(1)
利用 python 分析基金,合理分析数据让赚钱赢在起跑线!(1)
|
4天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
使用Python将数据表中的浮点数据转换为整数:详细教程与案例分析
使用Python将数据表中的浮点数据转换为整数:详细教程与案例分析
7 2
|
4天前
|
数据采集 Web App开发 数据处理
Lua vs. Python:哪个更适合构建稳定可靠的长期运行爬虫?
Lua vs. Python:哪个更适合构建稳定可靠的长期运行爬虫?
|
4天前
|
语音技术 开发者 Python
python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解
python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解
18 0
|
4天前
|
数据可视化 大数据 Python
python大数据分析处理
python大数据分析处理
14 0
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 大数据
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
|
4天前
|
数据采集 Web App开发 Java
Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例
Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例