在公司做分布式深网爬虫,搭建了一套稳定的代理池服务,为上千个爬虫提供有效的代理,保证各个爬虫拿到的都是对应网站有效的代理IP,从而保证爬虫快速稳定的运行,当然在公司做的东西不能开源出来。不过呢,闲暇时间手痒,所以就想利用一些免费的资源搞一个简单的代理池服务。

1、问题

代理IP从何而来?

刚自学爬虫的时候没有代理IP就去西刺、快代理之类有免费代理的网站去爬,还是有个别代理能用。当然,如果你有更好的代理接口也可以自己接入。

免费代理的采集也很简单,无非就是:访问页面页面 —> 正则/xpath提取 —> 保存

如何保证代理质量?

可以肯定免费的代理IP大部分都是不能用的,不然别人为什么还提供付费的(不过事实是很多代理商的付费IP也不稳定,也有很多是不能用)。所以采集回来的代理IP不能直接使用,可以写检测程序不断的去用这些代理访问一个稳定的网站,看是否可以正常使用。这个过程可以使用多线程或异步的方式,因为检测代理是个很慢的过程。

采集回来的代理如何存储?

这里不得不推荐一个高性能支持多种数据结构的NoSQL数据库SSDB,用于代理Redis。支持队列、hash、set、k-v对,支持T级别数据。是做分布式爬虫很好中间存储工具。

如何让爬虫更简单的使用这些代理?

答案肯定是做成服务咯,python有这么多的web框架,随便拿一个来写个api供爬虫调用。这样有很多好处,比如:当爬虫发现代理不能使用可以主动通过api去delete代理IP,当爬虫发现代理池IP不够用时可以主动去refresh代理池。这样比检测程序更加靠谱。

2、代理池设计

代理池由四部分组成:

ProxyGetter:

代理获取接口,目前有5个免费代理源,每调用一次就会抓取这个5个网站的最新代理放入DB,可自行添加额外的代理获取接口;

DB:

用于存放代理IP,现在暂时只支持SSDB。至于为什么选择SSDB,大家可以参考这篇文章,个人觉得SSDB是个不错的Redis替代方案,如果你没有用过SSDB,安装起来也很简单,可以参考这里;

Schedule:

计划任务用户定时去检测DB中的代理可用性,删除不可用的代理。同时也会主动通过ProxyGetter去获取最新代理放入DB;

ProxyApi:

代理池的外部接口,由于现在这么代理池功能比较简单,花两个小时看了下Flask,愉快的决定用Flask搞定。功能是给爬虫提供get/delete/refresh等接口,方便爬虫直接使用。

深入理解Python爬虫代理池服务

3、代码模块

Python中高层次的数据结构,动态类型和动态绑定,使得它非常适合于快速应用开发,也适合于作为胶水语言连接已有的软件部件。用Python来搞这个代理IP池也很简单,代码分为6个模块:

Api:

api接口相关代码,目前api是由Flask实现,代码也非常简单。客户端请求传给Flask,Flask调用ProxyManager中的实现,包括get/delete/refresh/get_all;

DB:

数据库相关代码,目前数据库是采用SSDB。代码用工厂模式实现,方便日后扩展其他类型数据库;

Manager:

get/delete/refresh/get_all等接口的具体实现类,目前代理池只负责管理proxy,日后可能会有更多功能,比如代理和爬虫的绑定,代理和账号的绑定等等;

ProxyGetter:

代理获取的相关代码,目前抓取了快代理、代理66、有代理、西刺代理、guobanjia这个五个网站的免费代理,经测试这个5个网站每天更新的可用代理只有六七十个,当然也支持自己扩展代理接口;

Schedule:

定时任务相关代码,现在只是实现定时去刷新代码,并验证可用代理,采用多进程方式;

Util:

存放一些公共的模块方法或函数,包含GetConfig:读取配置文件config.ini的类,ConfigParse: 集成重写ConfigParser的类,使其对大小写敏感, Singleton:实现单例,LazyProperty:实现类属性惰性计算。等等;

其他文件:

配置文件:Config.ini,数据库配置和代理获取接口配置,可以在GetFreeProxy中添加新的代理获取方法,并在Config.ini中注册即可使用;

4、安装

下载代码:

Python

git clone git@github.com:jhao104/proxy_pool.git
或者直接到https://github.com/jhao104/proxy_pool 下载zip文件
git clone git@github.com:jhao104/proxy_pool.git
或者直接到https://github.com/jhao104/proxy_pool 下载zip文件

安装依赖:

Python

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements.txt

启动:

Python

需要分别启动定时任务和api
到Config.ini中配置你的SSDB
到Schedule目录下:
>python ProxyRefreshSchedule.py
到Api目录下:
>python ProxyApi.py
需要分别启动定时任务和api
到Config.ini中配置你的SSDB
到Schedule目录下:
>python ProxyRefreshSchedule.py
到Api目录下:
>python ProxyApi.py

5、使用

定时任务启动后,会通过代理获取方法fetch所有代理放入数据库并验证。此后默认每20分钟会重复执行一次。定时任务启动大概一两分钟后,便可在SSDB中看到刷新出来的可用的代理:

深入理解Python爬虫代理池服务

useful_proxy

启动ProxyApi.py后即可在浏览器中使用接口获取代理,一下是浏览器中的截图:

index页面:

深入理解Python爬虫代理池服务

get页面:

深入理解Python爬虫代理池服务

get_all页面:

深入理解Python爬虫代理池服务

爬虫中使用,如果要在爬虫代码中使用的话, 可以将此api封装成函数直接使用,例如:

Python

import requests
def get_proxy():
 return requests.get("http://127.0.0.1:5000/get/").content
def delete_proxy(proxy):
 requests.get("http://127.0.0.1:5000/delete/".format(proxy))
# your spider code
def spider():
 # ....
 requests.get('https://www.example.com', proxies={"http": "http://{}".format(get_proxy)})
 # ....
import requests
def get_proxy():
 return requests.get("http://127.0.0.1:5000/get/").content
def delete_proxy(proxy):
 requests.get("http://127.0.0.1:5000/delete/".format(proxy))
# your spider code
def spider():
 # ....
 requests.get('https://www.example.com', proxies={"http": "http://{}".format(get_proxy)})
 # ....

6、最后

时间仓促,功能和代码都比较简陋,以后有时间再改进。喜欢的在github上给个star。感谢!

github项目地址:https://github.com/jhao104/proxy_pool

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python爬虫代理池服务,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

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