【Python小知识】如何解决代理IP在多线程环境下的并发问题?

简介: 【Python小知识】如何解决代理IP在多线程环境下的并发问题?

前言


在多线程环境下,使用代理IP可能会出现并发问题。具体而言,多个线程可能同时使用同一个代理IP,导致代理IP被封禁或无法访问。为了解决这个问题,我们需要使用一个代理IP池来管理可用的代理IP,并在多线程环境下动态地选择代理IP。本文将介绍如何使用Python和代理IP池来解决代理IP并发问题。


安装依赖项


在使用代理IP池之前,我们需要安装一些依赖项。具体而言,我们需要安装requests、bs4和threading。可以通过以下命令来安装这些库:

python
!pip install requests bs4 threading

下载代理IP列表


首先,我们需要从代理IP网站那里下载一个代理IP列表。在本文中,我们将使用免费的代理IP网站站大爷。可以通过以下代码来下载代理IP列表:

python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_proxy_list():
    url = 'https://www.zdaye.com/nn/'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
 
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
    table = soup.find_all('table')[0]
 
    rows = table.find_all('tr')[1:]
 
    proxies = []
 
    for row in rows:
        columns = row.find_all('td')
        ip = columns[1].text
        port = columns[2].text
        protocol = columns[5].text.lower()
        proxies.append((protocol, ip, port))
 
    return proxies

在上面的代码中,我们首先定义了一个get_proxy_list()函数。在这个函数中,我们使用requests和BeautifulSoup库来从代理IP列表网站中获取代理IP列表。然后,我们从列表中提取IP地址、端口和协议,并将它们存储在一个元组列表中。


创建代理IP池


接下来,我们需要创建一个代理IP池。代理IP池是一个包含可用代理IP的列表。我们可以使用Python中的列表和锁来实现代理IP池。

python
import threading
 
proxies = get_proxy_list()
 
proxy_pool = []
proxy_lock = threading.Lock()
 
for protocol, ip, port in proxies:
    proxy = f"{protocol}://{ip}:{port}"
    proxy_pool.append(proxy)

在上面的代码中,我们首先从get_proxy_list()函数中获取代理IP列表。然后,我们定义了一个proxy_pool列表和一个proxy_lock锁。在循环中,我们将格式化的代理IP添加到proxy_pool列表中。


动态选择代理IP


使用代理IP池的关键是动态选择代理IP。在每个线程中,我们需要从代理IP池中选择一个可用的代理IP来进行网络请求。如果没有可用的代理IP,我们可以等待一段时间,直到有可用的代理IP为止。

python
import time
import requests
 
def fetch_url(url):
    while True:
        with proxy_lock:
            if not proxy_pool:
                time.sleep(1)
                continue
 
            proxy = proxy_pool.pop()
 
        try:
            response = requests.get(url, proxies={'http': proxy, 'https': proxy})
            return response
        except:
            pass
        finally:
            with proxy_lock:
                proxy_pool.append(proxy)

在上面的代码中,我们定义了一个fetch_url()函数来进行网络请求。在这个函数中,我们使用一个无限循环来动态选择代理IP。首先,我们使用proxy_lock锁从proxy_pool列表中获取一个可用的代理IP。如果没有可用的代理IP,我们就等待一秒钟并继续循环。然后,我们使用requests库来发送网络请求,并在请求失败时捕获异常。最后,我们使用proxy_lock锁将代理IP放回proxy_pool列表中。


示例代码


下面是一个完整的示例代码,演示如何使用代理IP池来进行网络爬取。在这个示例中,我们将使用一个线程池来并发地进行网络请求。

python
import threading
import time
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
def get_proxy_list():
    url = 'https://www.zdaye.com/nn/'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
 
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
    table = soup.find_all('table')[0]
 
    rows = table.find_all('tr')[1:]
 
    proxies = []
 
    for row in rows:
        columns = row.find_all('td')
        ip = columns[1].text
        port = columns[2].text
        protocol = columns[5].text.lower()
        proxies.append((protocol, ip, port))
 
    return proxies
 
proxies = get_proxy_list()
 
proxy_pool = []
proxy_lock = threading.Lock()
 
for protocol, ip, port in proxies:
    proxy = f"{protocol}://{ip}:{port}"
    proxy_pool.append(proxy)
 
def fetch_url(url):
    while True:
        with proxy_lock:
            if not proxy_pool:
                time.sleep(1)
                continue
 
            proxy = proxy_pool.pop()
 
        try:
            response = requests.get(url, proxies={'http': proxy, 'https': proxy})
            return response
        except:
            pass
        finally:
            with proxy_lock:
                proxy_pool.append(proxy)
 
def main():
    urls = [
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.google.com',
        'https://www.microsoft.com',
        'https://www.apple.com',
        'https://www.amazon.com'
    ]
 
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        for url, response in zip(urls, executor.map(fetch_url, urls)):
            print(url, response.status_code)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中,我们首先定义了一个get_proxy_list()函数来获取代理IP列表。然后,我们定义了一个proxy_pool列表和一个proxy_lock锁,并在循环中将可用的代理IP添加到proxy_pool列表中。接下来,我们定义了一个fetch_url()函数来进行网络请求。在这个函数中,我们使用一个无限循环来动态选择代理IP,并使用requests库来发送网络请求。最后,我们使用一个线程池来并发地进行网络请求。


总结


在本文中,我们介绍了如何使用Python和代理IP池来解决代理IP在多线程环境下的并发问题。具体而言,我们使用一个代理IP池来管理可用的代理IP,并在多线程环境下动态地选择代理IP。通过这种方式,我们可以避免代理IP被限制或无法访问的情况。


相关文章
|
3月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
|
3月前
|
人工智能 安全 调度
Python并发编程之线程同步详解
并发编程在Python中至关重要,线程同步确保多线程程序正确运行。本文详解线程同步机制,包括互斥锁、信号量、事件、条件变量和队列,探讨全局解释器锁(GIL)的影响及解决线程同步问题的最佳实践,如避免全局变量、使用线程安全数据结构、精细化锁的使用等。通过示例代码帮助开发者理解并提升多线程程序的性能与可靠性。
119 0
|
3月前
|
Java API 调度
从阻塞到畅通:Java虚拟线程开启并发新纪元
从阻塞到畅通:Java虚拟线程开启并发新纪元
307 83
|
19天前
|
调度 数据库 Python
Python异步编程入门:asyncio让并发变得更简单
Python异步编程入门:asyncio让并发变得更简单
89 5
|
3月前
|
存储 Java 调度
Java虚拟线程:轻量级并发的革命性突破
Java虚拟线程:轻量级并发的革命性突破
259 83
|
3月前
|
数据采集 监控 调度
干货分享“用 多线程 爬取数据”:单线程 + 协程的效率反超 3 倍,这才是 Python 异步的正确打开方式
在 Python 爬虫中,多线程因 GIL 和切换开销效率低下,而协程通过用户态调度实现高并发,大幅提升爬取效率。本文详解协程原理、实战对比多线程性能,并提供最佳实践,助你掌握异步爬虫核心技术。
|
4月前
|
JSON 算法 Java
打造终端里的下载利器:Python实现可恢复式多线程下载器
在数字时代,大文件下载已成为日常需求。本文教你用Python打造专业级下载器,支持断点续传、多线程加速、速度限制等功能,显著提升终端下载体验。内容涵盖智能续传、多线程分块下载、限速控制及Rich库构建现代终端界面,助你从零构建高效下载工具。
250 1
|
3月前
|
数据采集 存储 Java
多线程Python爬虫:加速大规模学术文献采集
多线程Python爬虫:加速大规模学术文献采集
|
3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。
211 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多