Pandas一键解析代理IP与代理IP池的维护

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: Pandas一键解析代理IP与代理IP池的维护

一、前言


代理IP的获取和验证是一项比较费时费力的工作,所以我们需要一些工具来帮助我们自动化获取和验证代理IP。


在Python中,我们可以使用一些第三方库来实现代理IP的获取和验证功能,其中比较常用的就是requests和urllib库。同时,我们也可以使用一些第三方库来实现代理IP池的维护,比如ProxyPool和ProxyScrape等。但是,这些库的使用也有一些限制和缺陷,比如requests和urllib库不能自动切换代理IP,ProxyPool和ProxyScrape等库只能获取公开代理IP,不能获取付费的私有代理IP。


为了解决上述问题,我们可以使用Pandas库来实现一键解析代理IP与代理IP池的维护。Pandas库是Python中非常常用的数据分析库,它可以帮助我们快速处理数据,包括对数据的清洗、重组、聚合等操作。同时,Pandas库还可以用来处理网页数据,包括解析HTML、XML、JSON等格式的数据。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Pandas库来实现代理IP的自动获取和验证,以及代理IP池的维护。具体来说,我们将讲解以下内容:


  1. 如何使用Pandas库解析HTML、XML、JSON等格式的网页数据;
  2. 如何使用Pandas库获取代理IP并进行验证;
  3. 如何使用Pandas库实现代理IP池的维护;
  4. 如何使用Pandas库将代理IP池保存至MySQL数据库中。


二、如何使用Pandas库解析HTML、XML、JSON等格式的网页数据


我们经常遇到需要解析HTML、XML、JSON等格式的网页数据的情况。Pandas库可以帮助我们快速解析这些格式的数据,并将其转换成DataFrame格式。接下来,我们就来介绍一下如何使用Pandas库解析HTML、XML、JSON等格式的网页数据。


1. 解析HTML格式的网页数据


在解析HTML格式的网页数据时,我们可以使用Pandas库的read_html()函数。read_html()函数会根据HTML文件中的表格标签(<table>)自动解析出表格数据,并将其转换成DataFrame格式。下面是一个例子:

import pandas as pd
 
url = 'http://www.nasdaq.com/markets/most-active.aspx'
 
# 使用Pandas库解析HTML格式的网页数据
dfs = pd.read_html(url)
 
# 打印解析出来的第一个表格
print(dfs[0])

上述代码会解析出纳斯达克股票市场中最活跃的股票,然后打印出解析出来的第一个表格。可以看到,Pandas库将表格数据转换成了DataFrame格式,并自动添加了表头和索引。


2. 解析XML格式的网页数据


在解析XML格式的网页数据时,我们可以使用Pandas库的read_xml()函数。read_xml()函数会根据XML文件中的标签自动解析出数据,并将其转换成DataFrame格式。下面是一个例子:

import pandas as pd
 
url = 'http://www.w3schools.com/xml/note.xml'
 
# 使用Pandas库解析XML格式的网页数据
df = pd.read_xml(url)
 
# 打印解析出来的数据
print(df)

上述代码会解析出一个XML格式的数据,然后打印出解析出来的数据。可以看到,Pandas库将XML数据转换成了DataFrame格式,并自动添加了列名和索引。


3. 解析JSON格式的网页数据


在解析JSON格式的网页数据时,我们可以使用Pandas库的read_json()函数。read_json()函数会根据JSON文件中的键值对自动解析出数据,并将其转换成DataFrame格式。下面是一个例子:

import pandas as pd
 
url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos'
 
# 使用Pandas库解析JSON格式的网页数据
df = pd.read_json(url)
 
# 打印解析出来的数据
print(df)

上述代码会解析出一个JSON格式的数据,然后打印出解析出来的数据。可以看到,Pandas库将JSON数据转换成了DataFrame格式,并自动添加了列名和索引。


三、如何使用Pandas库获取代理IP并进行验证


在使用代理IP时,我们需要从代理IP网站上获取代理IP,并进行验证,以确保可以正常使用。在这个过程中,我们可以使用Pandas库来获取和验证代理IP。


在获取代理IP时,我们可以通过requests库向代理IP网站发送请求,然后使用Pandas库将返回的HTML数据解析成DataFrame格式。下面是一个例子:

import requests
import pandas as pd
 
url = 'http://www.zdaye.com/nn'
 
# 设置headers,模拟浏览器访问
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'}
 
# 发送请求,获取代理IP
response = requests.get(url, headers=headers)
dfs = pd.read_html(response.text)
 
# 将DataFrame格式的数据转换成列表格式
data = dfs[0].values.tolist()

上述代码会从站大爷代理ip网站上获取国内高匿代理IP,并将返回的HTML数据解析成DataFrame格式,然后将DataFrame格式的数据转换成列表格式。


在验证代理IP时,我们可以通过requests库向某个网站发送请求,并使用代理IP来发送请求。如果请求成功,则表明该代理IP可用;如果请求失败,则表明该代理IP不可用。下面是一个例子:

import requests
 
proxies = {'http': 'http://123.56.74.156:80'}
 
# 设置headers,模拟浏览器访问
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'}
 
# 发送请求,使用代理IP进行访问
response = requests.get('http://httpbin.org/ip', headers=headers, proxies=proxies)
 
# 如果请求成功,则表明该代理IP可用;如果请求失败,则表明该代理IP不可用
if response.status_code == 200:
    print('可用')
else:
    print('不可用')

上述代码会使用123.56.74.156:80这个代理IP向httpbin.org发送请求,并根据返回的状态码判断该代理IP是否可用。


四、如何使用Pandas库实现代理IP池的维护


在爬虫过程中,我们通常会使用代理IP池来避免被封IP。代理IP池可以包含多个代理IP,可以使用随机的方式从中选取一个代理IP来进行访问。在这个过程中,我们可以使用Pandas库来维护代理IP池。


在维护代理IP池时,我们需要从代理IP网站上定时获取代理IP,并对其进行验证。如果某个代理IP可用,则将其加入代理IP池中;如果某个代理IP不可用,则将其从代理IP池中删除。下面是一个例子:

import requests
import pandas as pd
import time
 
# 设置代理IP池
 
# 理IP池的最大长度
MAX_PROXY_NUM = 100
 
# 代理IP池
proxy_pool = []
 
# 获取代理IP并验证,如果可用则加入代理IP池中
def get_and_verify_proxy(url):
    try:
        # 设置headers,模拟浏览器访问
        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'}
 
        # 发送请求,获取代理IP
        response = requests.get(url, headers=headers)
        dfs = pd.read_html(response.text)
 
        # 将DataFrame格式的数据转换成列表格式
        data = dfs[0].values.tolist()
 
        # 将获取的代理IP逐个进行验证
        for i in range(len(data)):
            protocol = data[i][4].lower()  # 协议类型(http/https)
            ip = data[i][0]  # IP地址
            port = data[i][1]  # 端口号
            proxies = {protocol: f'{protocol}://{ip}:{port}'}
 
            # 发送请求,使用代理IP进行访问
            response = requests.get('http://httpbin.org/ip', headers=headers, proxies=proxies, timeout=5)
 
            # 如果请求成功,则表明该代理IP可用;如果请求失败,则表明该代理IP不可用
            if response.status_code == 200:
                proxy = {'protocol': protocol, 'ip': ip, 'port': port}
                if proxy not in proxy_pool:
                    proxy_pool.append(proxy)
                    print(f'Add proxy: {proxy}, current length: {len(proxy_pool)}')
                    if len(proxy_pool) > MAX_PROXY_NUM:
                        proxy_pool.pop(0)
            else:
                continue
 
    except:
        pass
 
while True:
    url = 'http://www.xicidaili.com/nn'
    get_and_verify_proxy(url)
    time.sleep(30)

上述代码会从站大爷代理ip网站上定时获取代理IP,然后对其进行验证。如果某个代理IP可用,则将其加入代理IP池中;如果某个代理IP不可用,则将其从代理IP池中删除。同时,我们还设置了一个代理IP池的最大长度,如果代理IP池的长度超过了最大长度,则会删除最早加入的代理IP。


五、如何使用Pandas库将代理IP池保存至MySQL数据库中


在维护代理IP池的过程中,我们通常需要将代理IP池保存到数据库中,以便在后续的操作中使用。在这个过程中,我们可以使用Pandas库来将代理IP池保存至MySQL数据库中。


首先,我们需要安装pymysql库,用于连接MySQL数据库。可以使用pip命令进行安装:

pip install pymysql
```
 
安装完成后,就可以使用pymysql库来连接MySQL数据库了。下面是一个例子:
 
```python
import pymysql
 
# 连接MySQL数据库
def connect_mysql():
    conn = pymysql.connect(
        host='localhost',  # 数据库所在主机地址
        user='root',  # 登录数据库的用户名
        password='password',  # 登录数据库的密码
        database='proxy',  # 数据库名称
        charset='utf8mb4'  # 数据库编码格式
    )
 
    return conn
 
# 将代理IP池保存至MySQL数据库中
def save_proxy_to_mysql():
    conn = connect_mysql()
 
    # 将代理IP池转换成DataFrame格式
    df = pd.DataFrame(proxy_pool)
 
    # 将DataFrame格式的数据保存至MySQL数据库中
    df.to_sql('proxy', conn, index=False, if_exists='replace')
 
    # 关闭数据库连接
    conn.close()
 
save_proxy_to_mysql()

上述代码会将代理IP池转换成DataFrame格式,然后将DataFrame格式的数据保存至名为proxy的MySQL表中。如果proxy表已经存在,则会先删除该表,然后再创建新的表并插入数据。


六、总结


在这篇文章中,我们介绍了如何使用Pandas库来实现代理IP的自动获取和验证,以及代理IP池的维护。具体来说,我们讲解了如何使用Pandas库解析HTML、XML、JSON等格式的网页数据,如何使用Pandas库获取代理IP并进行验证,如何使用Pandas库实现代理IP池的维护,以及如何使用Pandas库将代理IP池保存至MySQL数据库中。通过本文的讲解,相信读者已经掌握了如何使用Pandas库来快速获取代理IP并进行验证的技巧。

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