비동기 프록시 및 프록시 풀의 Python 코드에 대한 자세한 설명

이 글은 비동기 프록시 크롤러와 프록시 풀을 구현하기 위한 Python 관련 지식을 주로 소개합니다. 편집기와 함께 살펴보도록 하겠습니다.

Python asyncio를 사용하여 구현합니다. 비동기 프록시 풀, 규칙에 따라 프록시 웹사이트에서 무료 프록시를 크롤링하고, 유효성을 확인한 후 Redis에 저장하고, 정기적으로 프록시 수를 확장하고 풀에서 프록시의 유효성을 확인하고, 유효하지 않은 프록시를 제거합니다. 동시에 aiohttp를 사용하여 서버를 구현하고, 다른 프로그램은 해당 URL에 액세스하여 프록시 풀에서 프록시를 얻을 수 있습니다.

소스코드

Github

환경

• Python 3.5+

• Redis

• PhantomJS(선택 사항)

• Supervisord(선택 사항) )

asyncio의 async 및 wait 구문은 코드에서 광범위하게 사용되므로 Python3.5에서만 제공되므로 Python3.5 이상을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 6이 사용됩니다.

• redis

• aiohttp

• bs4

• lxml

• 요청

• 셀레늄

PhantomJS를 구동하는데 주로 Selenium 패키지가 사용됩니다.

코드에 대한 설명은 아래와 같습니다.

1. 크롤러 부분

핵심 코드

async def start(self):
 for rule in self._rules:
 parser = asyncio.ensure_future(self._parse_page(rule)) # 根据规则解析页面来获取代理
 logger.debug('{0} crawler started'.format(rule.rule_name))
 if not rule.use_phantomjs:
  await page_download(ProxyCrawler._url_generator(rule), self._pages, self._stop_flag) # 爬取代理网站的页面
 else:
  await page_download_phantomjs(ProxyCrawler._url_generator(rule), self._pages,
rule.phantomjs_load_flag, self._stop_flag) # 使用PhantomJS爬取
 await self._pages.join()
 parser.cancel()
 logger.debug('{0} crawler finished'.format(rule.rule_name))

위의 핵심 코드는 실제로 A입니다. asyncio.Queue를 사용하여 구현된 producer-consumer

모델 다음은 이 모델의 간단한 구현입니다.

import asyncio
from random import random
async def produce(queue, n):
 for x in range(1, n + 1):
 print('produce ', x)
 await asyncio.sleep(random())
 await queue.put(x) # 向queue中放入item
async def consume(queue):
 while 1:
 item = await queue.get() # 等待从queue中获取item
 print('consume ', item)
 await asyncio.sleep(random())
 queue.task_done() # 通知queue当前item处理完毕 
async def run(n):
 queue = asyncio.Queue()
 consumer = asyncio.ensure_future(consume(queue))
 await produce(queue, n) # 等待生产者结束
 await queue.join() # 阻塞直到queue不为空
 consumer.cancel() # 取消消费者任务，否则它会一直阻塞在get方法处
def aio_queue_run(n):
 loop = asyncio.get_event_loop()
 try:
 loop.run_until_complete(run(n)) # 持续运行event loop直到任务run(n)结束
 finally:
 loop.close()
if name == 'main':
 aio_queue_run(5)

위 코드를 실행하면 가능한 출력은 다음과 같습니다.

produce 1
produce 2
consume 1
produce 3
produce 4
consume 2
produce 5
consume 3
consume 4
consume 5

페이지 크롤링

async def page_download(urls, pages, flag):
 url_generator = urls
 async with aiohttp.ClientSession() as session:
 for url in url_generator:
  if flag.is_set():
  break
  await asyncio.sleep(uniform(delay - 0.5, delay + 1))
  logger.debug('crawling proxy web page {0}'.format(url))
  try:
  async with session.get(url, headers=headers, timeout=10) as response:
   page = await response.text()
   parsed = html.fromstring(decode_html(page)) # 使用bs4来辅助lxml解码网页:http://lxml.de/elementsoup.html#Using only the encoding detection
   await pages.put(parsed)
   url_generator.send(parsed) # 根据当前页面来获取下一页的地址
  except StopIteration:
  break
  except asyncio.TimeoutError:
  logger.error('crawling {0} timeout'.format(url))
  continue # TODO: use a proxy
  except Exception as e:
  logger.error(e)

aiohttp를 사용하여 웹 크롤링

기능을 구현하면 대부분의 프록시 웹사이트는 위 방법을 사용하여 크롤링할 수 있습니다. js를 사용하여 페이지를 동적으로 생성하고 Selenium을 사용하여 PhantomJS를 크롤링하도록 제어할 수 있습니다. 이 프로젝트에는 크롤러 효율성에 대한 높은 요구 사항이 없습니다. 프록시 웹 사이트의 업데이트 빈도는 제한되어 있으며 필수도 아닙니다. 잦은 크롤링에는 PhantomJS를 사용할 수 있습니다.

프록시 구문 분석

가장 쉬운 방법은 xpath를 사용하여 Chrome 브라우저를 사용하는 경우 프록시를 얻을 수 있습니다. 선택한 페이지 요소의 xpath를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 직접:

설치Chrome의 확장 프로그램인 "XPath Helper"를 실행하고 디버깅하세요. pagexpath, 매우 편리함:

BeautifulSoup은 xpath를 지원하지 않으며 lxml을 사용하여 페이지를 구문 분석합니다.

async def _parse_proxy(self, rule, page):
 ips = page.xpath(rule.ip_xpath) # 根据xpath解析得到list类型的ip地址集合
 ports = page.xpath(rule.port_xpath) # 根据xpath解析得到list类型的ip地址集合
 if not ips or not ports:
 logger.warning('{2} crawler could not get ip(len={0}) or port(len={1}), please check the xpaths or network'.
  format(len(ips), len(ports), rule.rule_name))
 return
 proxies = map(lambda x, y: '{0}:{1}'.format(x.text.strip(), y.text.strip()), ips, ports)
 if rule.filters: # 根据过滤字段来过滤代理，如“高匿”、“透明”等
 filters = []
 for i, ft in enumerate(rule.filters_xpath):
  field = page.xpath(ft)
  if not field:
  logger.warning('{1} crawler could not get {0} field, please check the filter xpath'.
   format(rule.filters[i], rule.rule_name))
  continue
  filters.append(map(lambda x: x.text.strip(), field))
 filters = zip(*filters)
 selector = map(lambda x: x == rule.filters, filters)
 proxies = compress(proxies, selector)
for proxy in proxies:
await self._proxies.put(proxy) # 解析后的代理放入asyncio.Queue中

크롤러 규칙

웹사이트 크롤링, 프록시 구문 분석, 필터링 및 기타 작업에 대한 규칙은 각 프록시 웹사이트의 규칙 클래스에 의해 정의되며 메타클래스와 기본 클래스가 사용됩니다. 규칙 클래스를 관리합니다. 기본 클래스는 다음과 같이 정의됩니다.

class CrawlerRuleBase(object, metaclass=CrawlerRuleMeta):
 start_url = None
 page_count = 0
 urls_format = None
 next_page_xpath = None
 next_page_host = ''
 use_phantomjs = False
 phantomjs_load_flag = None
 filters = ()
 ip_xpath = None
 port_xpath = None
 filters_xpath = ()

각 매개변수의 의미는

(필수)start_url

크롤러 시작 페이지입니다.

(필수)ip_xpath

IP 크롤링을 위한 xpath 규칙입니다.

(필수)port_xpath

포트 번호 크롤링을 위한 XPath 규칙입니다.

page_count

크롤링된 페이지 수.

urls_format

페이지 주소 형식

문자열, urls_format.format(start_url, n)을 통해 페이지 n의 주소를 생성하는 것이 더 일반적입니다. 페이지 주소 형식 .

, next_page_xpathnext_page_host

은 xpath 규칙을 사용하여 다음 페이지의 URL을 가져오고(공통은 상대 경로임) 호스트와 결합하여 다음 페이지의 주소를 가져옵니다. : next_page_host + URL.

,use_phantomjs phantomjs_load_flag

use_phantomjs는 웹 사이트를 크롤링하는 데 PhantomJS가 필요한지 식별하는 데 사용됩니다. 사용하는 경우 phantomjs_load_flag(웹 페이지의 요소, str 유형)가 필요합니다. PhantomJS 페이지가 로드되었다는 표시로 정의됩니다.

filters

필터 필드 컬렉션, 반복 가능한 유형입니다. 프록시를 필터링하는 데 사용됩니다.

각 필터 필드의 xpath 규칙을 크롤링하고 필터 필드에 순서대로 대응합니다.

CrawlerRuleMeta 메타클래스는 규칙 클래스 정의를 관리하는 데 사용됩니다. 예를 들어 use_phantomjs=True가 정의된 경우 phantomjs_load_flag를 정의해야 하며, 그렇지 않으면

예외가 발생합니다. 여기에 설명됩니다.

目前已经实现的规则有西刺代理、快代理、360代理、66代理和 秘密代理。新增规则类也很简单，通过继承CrawlerRuleBase来定义新的规则类YourRuleClass，放在proxypool/rules目录下，并在该目录下的init.py中添加from . import YourRuleClass（这样通过CrawlerRuleBase.subclasses()就可以获取全部的规则类了），重启正在运行的proxy pool即可应用新的规则。

2. 检验部分

免费的代理虽然多，但是可用的却不多，所以爬取到代理后需要对其进行检验，有效的代理才能放入代理池中，而代理也是有时效性的，还要定期对池中的代理进行检验，及时移除失效的代理。

这部分就很简单了，使用aiohttp通过代理来访问某个网站，若超时，则说明代理无效。

async def validate(self, proxies):
 logger.debug('validator started')
 while 1:
 proxy = await proxies.get()
 async with aiohttp.ClientSession() as session:
  try:
  real_proxy = 'http://' + proxy
  async with session.get(self.validate_url, proxy=real_proxy, timeout=validate_timeout) as resp:
   self._conn.put(proxy)
  except Exception as e:
  logger.error(e)
 proxies.task_done()

3. server部分

使用aiohttp实现了一个web server，启动后，访问http://host:port即可显示主页：

• 访问host:port/get来从代理池获取1个代理，如：'127.0.0.1:1080'；

• 访问host:port/get/n来从代理池获取n个代理，如："['127.0.0.1:1080', '127.0.0.1:443', '127.0.0.1:80']"；

• 访问host:port/count来获取代理池的容量，如：'42'。

因为主页是一个静态的html页面，为避免每来一个访问主页的请求都要打开、读取以及关闭该html文件的开销，将其缓存到了redis中，通过html文件的修改时间来判断其是否被修改过，如果修改时间与redis缓存的修改时间不同，则认为html文件被修改了，则重新读取文件，并更新缓存，否则从redis中获取主页的内容。

返回代理是通过aiohttp.web.Response(text=ip.decode('utf-8'))实现的，text要求str类型，而从redis中获取到的是bytes类型，需要进行转换。返回的多个代理，使用eval即可转换为list类型。

返回主页则不同，是通过aiohttp.web.Response(body=main_page_cache, content_type='text/html') ，这里body要求的是bytes类型，直接将从redis获取的缓存返回即可，conten_type='text/html'必不可少，否则无法通过浏览器加载主页，而是会将主页下载下来——在运行官方文档中的示例代码的时候也要注意这点，那些示例代码基本上都没有设置content_type。

这部分不复杂，注意上面提到的几点，而关于主页使用的静态资源文件的路径，可以参考之前的博客《aiohttp之添加静态资源路径》。

4. 运行

将整个代理池的功能分成了3个独立的部分：

proxypool

定期检查代理池容量，若低于下限则启动代理爬虫并对代理检验，通过检验的爬虫放入代理池，达到规定的数量则停止爬虫。

proxyvalidator

用于定期检验代理池中的代理，移除失效代理。

proxyserver

启动server。

这3个独立的任务通过3个进程来运行，在Linux下可以使用supervisod来=管理这些进程，下面是supervisord的配置文件示例：

; supervisord.conf
[unix_http_server]
file=/tmp/supervisor.sock 

[inet_http_server]  
port=127.0.0.1:9001 

[supervisord]
logfile=/tmp/supervisord.log 
logfile_maxbytes=5MB 
logfile_backups=10  
loglevel=debug  
pidfile=/tmp/supervisord.pid 
nodaemon=false  
minfds=1024   
minprocs=200   

[rpcinterface:supervisor]
supervisor.rpcinterface_factory = supervisor.rpcinterface:make_main_rpcinterface

[supervisorctl]
serverurl=unix:///tmp/supervisor.sock

[program:proxyPool]
command=python /path/to/ProxyPool/run_proxypool.py  
redirect_stderr=true
stdout_logfile=NONE

[program:proxyValidator]
command=python /path/to/ProxyPool/run_proxyvalidator.py
redirect_stderr=true  
stdout_logfile=NONE

[program:proxyServer]
command=python /path/to/ProxyPool/run_proxyserver.py
autostart=false
redirect_stderr=true  
stdout_logfile=NONE

因为项目自身已经配置了日志，所以这里就不需要再用supervisord捕获stdout和stderr了。通过supervisord -c supervisord.conf启动supervisord，proxyPool和proxyServer则会随之自动启动，proxyServer需要手动启动，访问http://127.0.0.1:9001即可通过网页来管理这3个进程了：

supervisod的官方文档说目前（版本3.3.1）不支持python3，但是我在使用过程中没有发现什么问题，可能也是由于我并没有使用supervisord的复杂功能，只是把它当作了一个简单的进程状态监控和启停工具了。

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위 내용은 비동기 프록시 및 프록시 풀의 Python 코드에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!