详解Python爬虫使用代理proxy抓取网页方法
代理类型(proxy):透明代理 匿名代理 混淆代理和高匿代理. 这里写一些python爬虫使用代理的知识, 还有一个代理池的类. 方便大家应对工作中各种复杂的抓取问题。
urllib 模块使用代理
urllib/urllib2使用代理比较麻烦, 需要先构建一个ProxyHandler的类, 随后将该类用于构建网页打开的opener的类,再在request中安装该opener.
代理格式是"http://127.0.0.1:80",如果要账号密码是"http://user:password@127.0.0.1:80".
proxy="http://127.0.0.1:80" # 创建一个ProxyHandler对象 proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({'http':proxy}) # 创建一个opener对象 opener = urllib.request.build_opener(proxy_support) # 给request装载opener urllib.request.install_opener(opener) # 打开一个url r = urllib.request.urlopen('http://youtube.com',timeout = 500)
requests 模块 使用代理
requests使用代理要比urllib简单多了…这里以单次代理为例. 多次的话可以用session一类构建.
如果需要使用代理,你可以通过为任意请求方法提供 proxies 参数来配置单个请求:
import requests proxies = { "http": "http://127.0.0.1:3128", "https": "http://127.0.0.1:2080", } r=requests.get("http://youtube.com", proxies=proxies) print r.text
你也可以通过环境变量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 来配置代理。
export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:3128" export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:2080" python >>> import requests >>> r=requests.get("http://youtube.com") >>> print r.text
若你的代理需要使用HTTP Basic Auth,可以使用 http://user:password@host/ 语法:
proxies = { "http": "http://user:pass@127.0.0.1:3128/", }
python的代理使用非常简单, 最重要的是要找一个网络稳定可靠的代理,有问题欢迎留言提问
Atas ialah kandungan terperinci 详解Python爬虫使用代理proxy抓取网页方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global
