浅浅分析下爬虫中IP池为什么越大越好

简介: 浅浅分析下爬虫中IP池为什么越大越好

在日常爬虫工作中,工作任务通常较大需要获取的数据量大,因此使用分布式和多线程进行工作是必要的。特别是在应对反爬过程中对IP的需求就很高,不仅需要高质量的代理IP,更需要能支持高并发的。
代理IP池是网络爬虫等应用程序中常用的技术之一,它可以帮助应用程序在爬取网页数据时避免IP封禁和反爬机制的限制,提高数据获取的效率和准确性。在代理IP池的设计和使用过程中,通常会涉及到池大小的问题,即代理IP池的规模和数量。而不少人在选择代理IP的时候,却往往会忽略代理IP池的大小,或者不太关注,觉得够用就行。事实如何,为什么代理IP池越大越好呢?听亿牛云来跟大家做个完整的解释。
1、提高访问成功率。
代理IP越大,可以使用的IP地址就越多,在面对网站反爬机制的时候可以提高访问成功率。当某些IP地址被封禁或被反爬机制识别时,可以及时切换到其他可用的IP地址,避免长时间无法访问的情况发生。
2、增加IP地址多样性。
代理IP池大说明IP分布的地区多,,包含的IP地址就越多,可以降低些对IP范围要求光的网站的反爬风险,提高访问效率和成功率。
3、降低IP地址失效率。
代理IP都有一定的时效性,即被封禁或不能访问的比例就小,特别是失效的IP地址比例相对较小,可以保持一定的稳定性和可用性。
4、支持多线程或分布式爬虫。
对于多线程或分布式爬虫应用程序来说,代理IP池越大越好,可以支持更多的线程或节点同时进行数据抓取。这样可以提高并发访问的能力,缩短数据获取时间,提高效率和准确性。
如果你的爬虫对IP池的要求很高,建议可以从以上这些方面综合考虑然后选择由亿牛云提供的隧道代理之爬虫加强版,关于隧道产品的使用方式这里可以简单的给大家示例下:


    import requests
    import random

    # 要访问的目标页面
    targetUrl = "http://httpbin.org/ip"

    # 要访问的目标HTTPS页面
    # targetUrl = "https://httpbin.org/ip"

    # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
    proxyHost = "t.16yun.cn"
    proxyPort = "31111"

    # 代理验证信息
    proxyUser = "username"
    proxyPass = "password"

    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : proxyHost,
        "port" : proxyPort,
        "user" : proxyUser,
        "pass" : proxyPass,
    }

    # 设置 http和https访问都是用HTTP代理
    proxies = {
        "http"  : proxyMeta,
        "https" : proxyMeta,
    }


    #  设置IP切换头
    tunnel = random.randint(1,10000)
    headers = {"Proxy-Tunnel": str(tunnel)}



    resp = requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers)

    print resp.status_code
    print resp.text
相关文章
|
2月前
|
数据采集 运维 监控
构建企业级Selenium爬虫:基于隧道代理的IP管理架构
构建企业级Selenium爬虫:基于隧道代理的IP管理架构
|
4月前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python爬虫分析B站番剧播放量趋势:从数据采集到可视化分析
Python爬虫分析B站番剧播放量趋势:从数据采集到可视化分析b
|
2月前
|
数据采集 存储 弹性计算
高并发Java爬虫的瓶颈分析与动态线程优化方案
高并发Java爬虫的瓶颈分析与动态线程优化方案
|
3月前
|
数据采集 存储 JSON
地区电影市场分析:用Python爬虫抓取猫眼/灯塔专业版各地区票房
地区电影市场分析:用Python爬虫抓取猫眼/灯塔专业版各地区票房
|
8月前
|
数据采集 存储 机器学习/深度学习
Fuel 爬虫:Scala 中的图片数据采集与分析
Fuel 爬虫:Scala 中的图片数据采集与分析
|
2月前
|
数据采集 消息中间件 NoSQL
分布式爬虫的全局请求间隔协调与IP轮换策略
分布式爬虫的全局请求间隔协调与IP轮换策略
|
3月前
|
数据采集 存储 数据可视化
Python网络爬虫在环境保护中的应用:污染源监测数据抓取与分析
在环保领域,数据是决策基础,但分散在多个平台,获取困难。Python网络爬虫技术灵活高效,可自动化抓取空气质量、水质、污染源等数据,实现多平台整合、实时更新、结构化存储与异常预警。本文详解爬虫实战应用,涵盖技术选型、代码实现、反爬策略与数据分析,助力环保数据高效利用。
247 0
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
|
6月前
|
数据采集
Haskell编程中,利用HTTP爬虫实现IP抓取
以上就是利用Haskell编写IP抓取爬虫的详细步骤。希望这篇文章的演示对于理解在Haskell这种函数式编程语言中如何实现网络爬虫有所帮助,而其中的网络访问、标签解析和列表处理等技术在许多其他的问题中都有广泛的应用。
152 26
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 边缘计算
Python爬虫动态IP代理报错全解析:从问题定位到实战优化
本文详解爬虫代理设置常见报错场景及解决方案,涵盖IP失效、403封禁、性能瓶颈等问题,提供动态IP代理的12种核心处理方案及完整代码实现,助力提升爬虫系统稳定性。
345 0