Python爬虫对于现如今大数据满天飞的时代来说真是如虎添翼,也越来越多的领域喜欢用Python来实现数据采集。像 Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架都可以实现自动爬虫。
既然爬虫ip是python网络爬虫不可缺少的部分,那高质量的,ip资源丰富遍布全国的,高匿极速稳定http爬虫ip,非常适合python网络爬虫运用场景。比如在有优质爬虫ip的前提下使用python实现百度网页采集,增加多线程处理,同时对网页返回的内容进行分类统计,实现代码如下:
import asyncio import aiohttp import threading from collections import Counter 定义一个全局变量,用于存储分类结果 categories = Counter() 定义一个函数,用于根据文本内容进行分类 def classify(text): # 这里可以使用任何文本分类的方法,例如正则表达式、机器学习等 # 这里为了简单起见,只使用了简单的字符串匹配 if "Python" in text: return "Python" elif "Java" in text: return "Java" elif "C++" in text: return "C++" else: return "Other" async def fetch_page(url, proxy): # 创建一个 aiohttp 的 ClientSession 对象,并指定爬虫ip和端口 async with aiohttp.ClientSession(proxy=proxy) as session: # 使用 session.get 方法发送请求,并获取响应对象 async with session.get(url) as response: # 返回响应的文本内容 return await response.text() async def main(): urls = ["https://www.baidu.com/s?wd=" + str(i) for i in range(10)] # 生成十个百度搜索网址
# 假设有一个文件 16yun.txt,每行存储一个爬虫iphost和端口,例如 jshk.com.cn:3333 # 读取文件中的所有爬虫ip,并存储在一个列表中 with open("16yun.txt") as f: proxies = [line.strip() for line in f] tasks = [] # 创建一个空列表,用于存储 task 对象 # 遍历 urls 和 proxies 列表,为每个 url 配对一个 proxy,并创建 task 对象 for url, proxy in zip(urls, proxies): task = asyncio.create_task(fetch_page(url, proxy)) tasks.append(task) results = await asyncio.gather(*tasks) # 同时运行所有 task 并获取结果 # 创建一个线程池,用于执行分类任务 pool = threading.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) for result in results: print(result[:100]) # 打印每个网页的前 100 个字符 # 使用线程池提交一个分类任务,并更新全局变量 categories category = pool.submit(classify, result).result() categories[category] += 1 # 关闭线程池并等待所有任务完成 pool.shutdown(wait=True) # 打印最终的分类结果 print(categories)
Python asyncio.run() function(main()) # 运行主协程
通过上面的代码实现数据抓取后,我们也可以简单的根据数据来分析下爬虫ip池要求。
通过获取的数据量,能够大概了解需要访问多少网页,通过目标网站的反爬策略,能大概知道需要多少爬虫ip,需要多大的爬虫ip池。假设要访问50万个页面,每个ip能访40个页面后会触发反爬机制,那大概需要1万左右不重复的爬虫ip。这只是简单的一个计算,网站不同,反爬机制不同,对IP的需求是要以实际测试的数据为准的。在我们使用爬虫ip时,如何使爬虫更有效的进行,在爬虫采集数据信息需要注意哪些地方,我们一起来分析如何更有效的采集到数据信息,提高工作效率,下一次分享给大家参考。
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