Python에서 프록시를 사용하는 방법
Python을 조금 사용해 본 적이 있다면, 특히 데이터 스크래핑의 특별한 경우에 데이터를 검색하는 동안 차단되는 상황에 직면했을 것입니다. 원하다. 이러한 상황에서 프록시 사용 방법을 아는 것은 유용한 기술입니다.
이 기사에서는 프록시가 무엇인지, 왜 유용한지, Python의 라이브러리 요청을 사용하여 프록시를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
프록시란 무엇입니까?
프록시가 무엇인지 정의부터 시작해 보겠습니다.
프록시 서버는 컴퓨터와 인터넷 사이의 "중개자"라고 생각할 수 있습니다. 웹사이트에 요청을 보내면 해당 요청은 먼저 프록시 서버를 통과합니다. 그런 다음 프록시는 귀하의 요청을 웹사이트에 전달하고 응답을 받은 후 다시 귀하에게 보냅니다. 이 프로세스는 IP 주소를 마스킹하여 요청이 자신의 장치가 아닌 프록시 서버에서 오는 것처럼 보이게 합니다.
이해할 수 있듯이 이는 많은 결과와 용도를 갖습니다. 예를 들어 성가신 IP 제한을 우회하거나 익명성을 유지하는 데 사용될 수 있습니다.
웹 스크래핑에 프록시를 사용하는 이유는 무엇입니까?
그렇다면 데이터를 스크랩하는 동안 프록시가 왜 도움이 될까요? 글쎄, 우리는 이미 이전에 이유를 제시했습니다. 예를 들어, 이를 사용하여 일부 제한 사항을 우회할 수 있습니다.
따라서 특정 웹 스크래핑의 경우 다음과 같은 이유로 유용할 수 있습니다.
- IP 차단 방지: 웹사이트는 종종 단일 IP가 짧은 시간에 수많은 요청을 보내는 등 의심스러운 활동을 모니터링합니다. 프록시를 사용하면 요청이 차단되지 않고 여러 IP에 분산되는 데 도움이 됩니다.
- 지역 제한 우회: 일부 콘텐츠는 특정 위치에서만 액세스할 수 있으며 프록시를 사용하면 다른 국가에서 사이트에 액세스하는 것처럼 표시될 수 있습니다.
- 개인 정보 보호 강화: 프록시는 실제 IP 주소를 숨겨 스크래핑 활동을 익명으로 유지하는 데 유용합니다.
요청을 사용하여 Python에서 프록시를 사용하는 방법
요청 라이브러리는 Python에서 HTTP 요청을 수행하는 데 널리 사용되며 요청에 프록시를 통합하는 것은 간단합니다.
그 방법을 살펴보겠습니다!
유효한 프록시 얻기
먼저 중요한 것은 실제로 사용하기 전에 유효한 프록시를 얻어야 한다는 것입니다. 그렇게 하려면 두 가지 옵션이 있습니다:
- 무료 프록시: 무료 프록시 목록과 같은 웹사이트에서 무료로 프록시를 얻을 수 있습니다. 쉽게 액세스할 수 있지만 신뢰성이 낮거나 속도가 느릴 수 있습니다.
- 유료 프록시: Bright Data 또는 ScraperAPI와 같은 서비스는 더 나은 성능과 지원을 갖춘 안정적인 프록시를 제공하지만 비용을 지불해야 합니다.
요청에 프록시 사용
이제 프록시 목록이 준비되었으므로 프록시 사용을 시작할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 사전을 만들 수 있습니다.
proxies = { 'http': 'http://proxy_ip:proxy_port', 'https': 'https://proxy_ip:proxy_port', }
이제 프록시를 사용하여 요청할 수 있습니다.
import requests proxies = { 'http': 'http://your_proxy_ip:proxy_port', 'https': 'https://your_proxy_ip:proxy_port', } response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies)
요청 결과를 보려면 응답을 인쇄하세요.
print(response.status_code) # Should return 200 if successful print(response.text) # Prints the content of the response
모든 것이 순조롭게 진행되면 응답에 사용자의 IP 주소가 아닌 프록시 서버의 IP 주소가 표시되어야 합니다.
요청을 사용한 프록시 인증: 사용자 이름 및 비밀번호
프록시에 인증이 필요한 경우 몇 가지 방법으로 처리할 수 있습니다.
방법 1: 프록시 URL에 자격 증명 포함
프록시에서 인증을 관리하기 위해 사용자 이름과 비밀번호를 포함하려면 다음을 수행하세요.
proxies = { 'http': 'http://username:password@proxy_ip:proxy_port', 'https': 'https://username:password@proxy_ip:proxy_port', }
방법 2: HTTPProxyAuth 사용
또는 HTTPProxyAuth 클래스를 사용하여 다음과 같이 인증을 처리할 수 있습니다.
from requests.auth import HTTPProxyAuth proxies = { 'http': 'http://proxy_ip:proxy_port', 'https': 'https://proxy_ip:proxy_port', } auth = HTTPProxyAuth('username', 'password') response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies, auth=auth)
요청에 회전 프록시를 사용하는 방법
요청이 많은 경우 단일 프록시를 사용하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 이 경우 순환 프록시를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 정기적으로 또는 요청별로 프록시 IP 주소가 변경됩니다.
이 솔루션을 테스트하려면 목록을 사용하여 프록시를 수동으로 교체하거나 프록시 교체 서비스를 사용하는 두 가지 옵션이 있습니다.
두 가지 접근 방식을 모두 살펴보겠습니다!
프록시 목록 사용
프록시 목록이 있는 경우 다음과 같이 수동으로 교체할 수 있습니다.
import random proxies_list = [ 'http://proxy1_ip:port', 'http://proxy2_ip:port', 'http://proxy3_ip:port', # Add more proxies as needed ] def get_random_proxy(): proxy = random.choice(proxies_list) return { 'http': proxy, 'https': proxy, } for i in range(10): proxy = get_random_proxy() response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxy) print(response.text)
프록시 순환 서비스 사용
ScraperAPI와 같은 서비스가 프록시 교체를 처리합니다. 일반적으로 제공하는 프록시 URL을 업데이트하고 다음과 같이 URL 사전을 관리하면 됩니다.
proxies = { 'http': 'http://your_service_proxy_url', 'https': 'https://your_service_proxy_url', } response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies)
결론
Python에서 프록시를 사용하는 것은 웹 스크래핑, 테스트 및 지역 제한 콘텐츠에 액세스하는 데 유용한 기술입니다. 앞서 살펴본 것처럼, 라이브러리 요청을 사용하면 프록시를 HTTP 요청에 통합하는 것이 간단합니다.
웹에서 데이터를 스크랩할 때 몇 가지 분리 팁:
- 웹사이트 정책 존중: 항상 웹사이트의 robots.txt 파일과 서비스 약관을 확인하세요.
- 예외 처리: 다양한 이유로 네트워크 작업이 실패할 수 있으므로 필요한 경우 예외를 처리하고 재시도를 구현하세요.
- 자격 증명 보호: 인증된 프록시를 사용하는 경우 자격 증명을 안전하게 유지하고 스크립트에 하드코딩하지 마세요.
즐거운 코딩하세요!
위 내용은 Python에서 프록시를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
