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Redis實現(xiàn)高效IP代理池(redis構(gòu)建ip代理池)

Redis實現(xiàn)高效IP代理池

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在爬蟲開發(fā)中,IP代理池是一個非常重要的工具。由于許多網(wǎng)站都有反爬機制,如果我們在短期內(nèi)大量請求同一個網(wǎng)站,那么我們的IP很容易被該網(wǎng)站拉入黑名單,進(jìn)而導(dǎo)致我們無法獲取數(shù)據(jù)。而IP代理池則可以解決這個問題,讓我們在爬取數(shù)據(jù)時輪流使用多個代理IP,來規(guī)避反爬機制。

本文將介紹如何使用Redis實現(xiàn)一個高效的IP代理池。Redis是一個高性能的緩存和數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),可以存儲任意類型的數(shù)據(jù),如字符串、哈希表、列表等。

Step 1: 獲取代理IP

首先我們需要獲取一定數(shù)量的代理IP,可以從一些免費代理網(wǎng)站上爬取。這里,我們以西刺代理(http://www.xicidli.com/)為例,爬取前10頁的HTTP代理IP。

import requests

from lxml import etree

url = ‘http://www.xicidli.com/nn/’

headers = {

‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; ……’

}

proxies = {‘http’: ‘http://127.0.0.1:1080’,

‘https’: ‘https://127.0.0.1:1080’}

ips = []

for i in range(1, 10):

response = requests.get(url + str(i), headers=headers, proxies=proxies)

html = etree.HTML(response.text)

trs = html.xpath(‘//tr[position()>1]’)

for tr in trs:

ip = tr.xpath(‘./td[2]/text()’)[0]

port = tr.xpath(‘./td[3]/text()’)[0]

scheme = tr.xpath(‘./td[6]/text()’)[0]

ips.append(f'{scheme}://{ip}:{port}’)

print(ips)

Step 2: 將IP存入Redis

收集到代理IP后,我們需要將它們存入Redis中。這里,我們將每個IP存儲為一個字符串,使用有序集合(sorted set)來保存它們。每個IP的得分(score)初始化為0,代表它還未被使用過。當(dāng)我們獲取一個IP時,將它的得分加上一個固定的值(如1),代表它正在被使用。當(dāng)我們使用完該IP后,將它的得分減去同樣的值,表示該IP可以被再次使用。

import redis

redis_host = ‘127.0.0.1’

redis_port = 6379

redis_db = 0

redis_password = None

client = redis.StrictRedis(

host=redis_host,

port=redis_port,

db=redis_db,

password=redis_password,

decode_responses=True)

for ip in ips:

client.zadd(‘proxies’, {ip: 0})

Step 3: 獲取IP代理

獲取IP代理時,我們需要從Redis中獲取得分最高的IP。我們可以將代理IP根據(jù)得分從大到小排序,然后依次嘗試每個IP,如果該IP還未被使用,則返回它。

def get_proxy():

results = client.zrevrangebyscore(‘proxies’, ‘+inf’, ‘-inf’, start=0, num=1)

if len(results)

return None

proxy = results[0]

if client.zscore(‘proxies’, proxy) > 0:

return None

client.zincrby(‘proxies’, 1, proxy)

return proxy

Step 4: 回收IP代理

當(dāng)IP代理被使用后,我們需要將它回收,即減少它的得分。這里,我們可以通過定時任務(wù)(如每30秒)掃描所有IP,將超過一定得分(比如10)的IP目光都減去1,以便它們可以重新被使用。

def decrease(proxy):

score = client.zscore(‘proxies’, proxy) or 0

if score > 1:

client.zincrby(‘proxies’, -1, proxy)

else:

client.zrem(‘proxies’, proxy)

Step 5: 定時任務(wù)

定時任務(wù)可以使用Python的APScheduler庫來實現(xiàn)。我們在程序中定義一個定時掃描任務(wù),每間隔30秒就執(zhí)行一次。

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()

@scheduler.scheduled_job(‘interval’, seconds=30)

def scan_proxies():

proxies = client.zrangebyscore(‘proxies’, 10, ‘+inf’)

for proxy in proxies:

decrease(proxy)

if __name__ == ‘__mn__’:

scheduler.start()

以上就是使用Redis實現(xiàn)高效IP代理池的全部流程。我們可以將它們封裝成一個獨立的模塊,方便在各個爬蟲程序中調(diào)用。使用IP代理池可以幫助我們有效解決反爬機制的問題,提升爬蟲效率。

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