Jadual Kandungan
Saya. Memahami Had Kelajuan
1.1 Mekanisme Anti-crawler
1.2 Had Muatan Pelayan
II. Penyelesaian Strategik
2.1 Selang Permintaan Strategik
2.2 Menggunakan IP Proksi
2.3 Mensimulasikan Gelagat Pengguna
III. Kesimpulan dan Cadangan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kelajuan akses terhad crawler

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kelajuan akses terhad crawler

Jan 15, 2025 pm 12:23 PM

How to solve the problem of limited access speed of crawlers

Merangkak data sering menghadapi had kelajuan, memberi kesan kepada kecekapan pemerolehan data dan berpotensi mencetuskan langkah anti perangkak tapak web, yang membawa kepada sekatan IP. Artikel ini menyelidiki penyelesaian, menawarkan strategi praktikal dan contoh kod, dan menyebut secara ringkas proksi 98IP sebagai penyelesaian yang berpotensi.

Saya. Memahami Had Kelajuan

1.1 Mekanisme Anti-crawler

Banyak tapak web menggunakan mekanisme anti perangkak untuk mengelakkan pengikisan berniat jahat. Permintaan yang kerap dalam tempoh masa yang singkat sering dibenderakan sebagai aktiviti yang mencurigakan, mengakibatkan sekatan.

1.2 Had Muatan Pelayan

Pelayan mengehadkan permintaan daripada alamat IP tunggal untuk mengelakkan keletihan sumber. Melebihi had ini secara langsung memberi kesan kepada kelajuan akses.

II. Penyelesaian Strategik

2.1 Selang Permintaan Strategik

import time
import requests

urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', ...]  # Target URLs

for url in urls:
    response = requests.get(url)
    # Process response data
    # ...

    # Implement a request interval (e.g., one second)
    time.sleep(1)
Salin selepas log masuk

Melaksanakan selang permintaan yang sesuai meminimumkan risiko mencetuskan mekanisme anti perangkak dan mengurangkan beban pelayan.

2.2 Menggunakan IP Proksi

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random

# Assuming 98IP proxy offers an API for available proxy IPs
proxy_api_url = 'http://api.98ip.com/get_proxies'  # Replace with the actual API endpoint

def get_proxies():
    response = requests.get(proxy_api_url)
    proxies = response.json().get('proxies', []) # Assumes JSON response with a 'proxies' key
    return proxies

proxies_list = get_proxies()

# Randomly select a proxy
proxy = random.choice(proxies_list)
proxy_url = f'http://{proxy["ip"]}:{proxy["port"]}'

# Send request using proxy
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
proxies_dict = {
    'http': proxy_url,
    'https': proxy_url
}

url = 'http://example.com/target_page'
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies_dict)

# Process response data
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# ...
Salin selepas log masuk

IP Proksi boleh memintas beberapa langkah anti perangkak, mengagihkan beban permintaan dan meningkatkan kelajuan. Walau bagaimanapun, kualiti dan kestabilan IP proksi memberi kesan ketara kepada prestasi perangkak; memilih pembekal yang boleh dipercayai seperti 98IP adalah penting.

2.3 Mensimulasikan Gelagat Pengguna

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# Configure Selenium WebDriver (Chrome example)
driver = webdriver.Chrome()

# Access target page
driver.get('http://example.com/target_page')

# Simulate user actions (e.g., wait for page load, click buttons)
time.sleep(3)  # Adjust wait time as needed
button = driver.find_element(By.ID, 'target_button_id') # Assuming a unique button ID
button.click()

# Process page data
page_content = driver.page_source
# ...

# Close WebDriver
driver.quit()
Salin selepas log masuk

Simulasi tingkah laku pengguna, seperti menunggu memuatkan halaman dan klik butang, mengurangkan kemungkinan pengesanan sebagai perangkak, meningkatkan kelajuan akses. Alat seperti Selenium sangat berharga untuk ini.

III. Kesimpulan dan Cadangan

Mengatasi had kelajuan perangkak memerlukan pendekatan pelbagai rupa. Selang permintaan strategik, penggunaan IP proksi dan simulasi tingkah laku pengguna ialah strategi yang berkesan. Menggabungkan kaedah ini meningkatkan kecekapan dan kestabilan perangkak. Memilih perkhidmatan proksi yang boleh dipercayai, seperti 98IP, juga penting.

Kekal dimaklumkan tentang kemas kini anti perangkak tapak web sasaran dan kemajuan keselamatan rangkaian adalah penting untuk menyesuaikan dan mengoptimumkan program perangkak kepada persekitaran dalam talian yang berkembang.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kelajuan akses terhad crawler. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1676
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles