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从单次抓取到循环请求
刚开始接触网页抓取时，最简单的Python脚本可能就是使用requests库直接发送请求。这样的脚本对于小规模、低频率的抓取任务还能应付，但一旦目标网站有访问频率限制，IP就很容易被封锁。
这时，引入代理IP就成了最直接的解决方案。通过在每次请求时更换不同的IP地址，可以有效地分散请求来源，降低被识别为爬虫的风险。一个基础的代理ip使用示例看起来是这样的：
import requests
proxies = {
'HTTP': 'http://username:password@proxy.ipipgo.com:port',
'https': 'https://username:password@proxy.ipipgo.com:port'
}
response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)
print(response.text)
这个阶段的核心是学会如何将代理IP集成到你的请求中。ipipgo提供的代理服务支持HTTP和HTTPS等多种协议，并且验证方式简单，只需要在代理地址中填入用户名和密码即可，这对于初学者来说非常友好。
处理IP失效与自动重试
在实际使用中，你很快会发现，并非所有获取到的代理IP都是长期有效的。网络波动、代理服务器维护等原因都可能导致某个IP暂时不可用。构建一个健壮的抓取器，必须包含异常处理和自动重试机制。
一个改进版的脚本会这样写：
import requests
import time
from requests.exceptions import ProxyError, Timeout
def fetch_with_retry(url, proxy_list, max_retries=3):
for i in range(max_retries):
proxy = get_proxy(proxy_list) 从一个IP池中随机获取一个代理
proxies = {
'http': f'http://{proxy}',
'https': f'https://{proxy}'
}
try:
response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
if response.status_code == 200:
return response.text 成功则返回内容
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
except (ProxyError, Timeout) as e:
print(f"代理 {proxy} 失败，原因：{e}。尝试重试...")
mark_proxy_fail(proxy) 标记该代理为失效
time.sleep(1) 重试前稍作等待
return None 多次重试均失败
假设的IP池管理函数
def get_proxy(proxy_list):
从列表中随机选择一个代理
import random
return random.choice(proxy_list)
def mark_proxy_fail(proxy):
将失效的代理从池中移除或标记
pass
这个阶段，你已经从“能用”进化到了“稳定用”。关键在于，不要因为一两个IP的失效而让整个抓取任务中断。ipipgo的代理ip池规模巨大，即使个别IP出现问题，也能迅速切换到其他可用的IP，保证了抓取任务的连续性。
构建可扩展的异步抓取器
当需要抓取大量页面时，同步请求的模式会显得非常慢，因为程序大部分时间都在等待网络响应。为了提升效率，我们必须引入异步编程。Python的aiohttp库配合asyncio框架是绝佳选择。
异步抓取器的核心是同时发起多个请求，并在某个请求等待响应时，去处理其他已经返回的响应。下面是一个简单的异步抓取示例：
import aiohttp
import asyncio
async def fetch_page(session, url, proxy):
try:
async with session.get(url, proxy=proxy) as response:
return await response.text()
except Exception as e:
print(f"Error fetching {url} with {proxy}: {e}")
return None
async def main(url_list):
从ipipgo获取的代理地址
proxy = "http://username:password@proxy.ipipgo.com:port"
connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100) 控制并发连接数
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=30)
async with aiohttp.ClientSession(connector=connector, timeout=timeout) as session:
tasks = []
for url in url_list:
task = asyncio.create_task(fetch_page(session, url, proxy))
tasks.append(task)
等待所有任务完成
pages = await asyncio.gather(tasks, return_exceptions=True)
return pages
运行异步主函数
urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2'] 100
results = asyncio.run(main(urls))
使用异步技术，抓取效率可以得到数量级的提升。值得注意的是，虽然异步并发高，但对代理IP服务的质量和稳定性也提出了更高要求。ipipgo的全协议支持和高速稳定的网络节点，能够很好地支撑高并发异步抓取，避免因为代理不稳定导致的连接错误或数据丢失。
迈向分布式抓取架构
当数据量达到海量级别，单台机器的网络带宽、计算资源和IP资源都可能成为瓶颈。就需要将抓取任务分发到多台机器上协同工作，即分布式抓取架构。
一个典型的分布式爬虫系统通常包含以下几个组件：
- 任务调度中心（Master）：负责分配待抓取的URL列表给不同的爬虫节点。
- 爬虫节点（Worker）：分布在不同的机器上，负责实际执行抓取任务。
- 代理IP中间件：为所有爬虫节点提供稳定、高效的代理IP资源。
- 数据存储中心：汇总和存储所有爬虫节点抓取回来的数据。
在这种架构下，代理IP的管理变得尤为关键。一个好的做法是建立一个中央代理IP池服务，所有爬虫节点在需要代理IP时，都向这个服务申请。这样做的好处是：
- 避免不同节点使用相同的IP访问同一网站，触发反爬机制。
- 集中管理IP的有效性，及时剔除失效IP。
- 可以全局控制访问频率，防止对目标网站造成过大压力。
你可以使用Redis等内存数据库轻松构建一个这样的IP池服务。爬虫节点通过一个简单的API来获取当前可用的代理IP。而ipipgo提供的API接口可以无缝对接你的IP池服务，自动获取海量的高质量代理IP，确保分布式爬虫系统有源源不断的“弹药”。ipipgo整合的全球住宅IP资源，特别适合需要模拟真实用户访问的分布式抓取场景。
常见问题与解答（QA）
Q1：为什么我用了代理IP，还是被网站封了？
A1：这可能有几个原因。检查你的请求频率是否过高，即使使用代理IP，过快的访问速度也会被识别为攻击。你使用的代理IP类型可能不合适，比如用数据中心IP去抓取对真实用户环境要求严格的网站，就容易被识别。建议根据目标网站的反爬策略，选择ipipgo对应的住宅IP或动态IP服务，更能模拟真实用户行为。
Q2：如何验证代理IP是否真的生效了？
A2：一个简单的方法是，在发送请求前后，分别访问一个显示本机IP的网站（如`httpbin.org/ip`），对比两次显示的ip地址是否不同。如果使用了代理，显示的应该是代理服务器的IP。在代码中，你可以在请求中设置一个回调函数或检查响应头来确认。
Q3：在分布式爬虫中，如何高效地管理成千上万个代理IP？
A3：建议搭建一个中央代理IP池服务。这个服务负责从ipipgo的API拉取IP、验证IP有效性、分配IP给各个爬虫节点，并实时监控IP的可用性和速度。使用队列（如Redis List）来管理可用IP，爬虫节点按需领取，用完归还或根据使用结果（成功/失败）进行标记，实现自动化调度。
Q4：选择静态住宅IP还是动态旋转IP？
A4：这取决于你的业务场景。
- 如果需要维持一个会话（如登录后操作），则静态住宅IP更合适，因为它在一段时间内IP不变。
- 如果只是进行大规模、无需会话的页面信息采集，动态旋转IP（每个请求或每隔一段时间更换IP）的隐私性和安全性更高，能更好地规避封禁。
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