


Utiliser un serveur proxy pour le web scraping : exemples d'utilisation de Python
Le Web scraping, également connu sous le nom d'exploration du Web ou d'acquisition du Web, est le processus d'extraction de données pertinentes à partir de pages Web sur Internet à l'aide d'outils automatisés. Ce processus implique l'utilisation d'outils logiciels ou de scripts pour simuler le comportement de la navigation humaine sur les pages Web, mais avec une exécution plus rapide et à plus grande échelle. Les outils de scraping Web peuvent analyser le code HTML des pages Web, extraire les données requises, telles que du texte, des images, des liens, etc., et les enregistrer dans des bases de données ou des fichiers pour une analyse et une utilisation plus approfondies.
Scénarios d'utilisation du web scraping
Le Web scraping est largement utilisé dans la collecte de données, l'optimisation des moteurs de recherche, l'analyse de marché, la surveillance des prix et d'autres domaines, offrant aux entreprises et aux particuliers un moyen rapide et efficace d'acquisition de données, les aidant ainsi à prendre des décisions plus éclairées dans la concurrence sur le marché, recherche universitaire, vie personnelle et autres aspects.
quels outils faut-il pour cela ?
Il existe de nombreux outils d'exploration Web disponibles sur le marché, tels que Web Scraper, Octoparse, ParseHub, etc. Ils fournissent des interfaces intuitives et faciles à utiliser et des fonctions riches, permettant aux utilisateurs de définir facilement des règles d'exploration et d'extraire les données requises. à partir des pages Web cibles. En outre, il existe également des outils d'exploration basés sur des langages de programmation, tels que BeautifulSoup et Scrapy en Python, qui fournissent des fonctions d'exploration et de traitement des données plus puissantes.
Comment utiliser un serveur proxy pour le web scraping ?
La méthode d'utilisation d'un proxy pour explorer les pages Web comprend principalement les étapes suivantes :
1. Obtenez un proxy
Le proxy est généralement fourni par un fournisseur de services tiers. Vous pouvez trouver les proxys disponibles via les moteurs de recherche ou les forums techniques associés.
Avant de l'utiliser, il est préférable de tester la disponibilité du proxy.
2. Configurez le grattoir Web
Ouvrez l'outil Web Scraper et recherchez l'option de configuration, qui se trouve généralement dans le menu d'options de l'outil.
Dans l'option de configuration, recherchez l'option de configuration du proxy.
3. Configurez le proxy
Sélectionnez le paramètre proxy et entrez l'adresse IP et le numéro de port obtenus.
Différents grattoirs Web peuvent avoir des paramètres différents. Pour des opérations spécifiques, veuillez vous référer aux documents ou tutoriels pertinents.
4. Exécutez le grattoir Web
Après avoir configuré le proxy, exécutez le programme et démarrez le web scraping.
À ce moment-là, le grattoir Web accédera via le proxy défini, masquant ainsi la véritable adresse IP.
Exemple d'utilisation d'un proxy pour supprimer des pages Web
Exemple de code source d'utilisation d'un proxy pour supprimer une page Web. Ici, Python est utilisé comme exemple. La bibliothèque de requêtes est utilisée pour supprimer une page Web via un serveur proxy.
Tout d’abord, assurez-vous d’avoir installé la bibliothèque de requêtes. Sinon, vous pouvez l'installer via pip :
demandes d'installation pip
Vous pouvez ensuite utiliser le code Python suivant pour supprimer le Web via le serveur proxy :
import requests # Set the IP address and port number obtained by swiftproxy proxies = { 'http': 'http://IP address:port', 'http': 'http://IP address:port', } # URL of the target page url = 'http://example.com' # use a proxy server for web scraping response = requests.get(url, proxies=proxies) # Print the source code of the web page print(response.text)
Remplacez l'adresse IP et le numéro de port dans le code ci-dessus par l'adresse IP et le numéro de port de votre serveur proxy actuel, puis remplacez http://example.com par l'URL de la page Web que vous souhaitez supprimer. Après avoir exécuté le code, il explorera la page Web via le serveur proxy et imprimera le code source de la page Web.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
