博客
关于我
Python爬虫IP代理教程,让你不再为IP被封禁发愁!
阅读量:645 次
发布时间:2019-03-15

本文共 1317 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

免费代理IP地址推荐

很多开发者在进行网络爬虫或自动化测试时,会遇到IP被封锁的问题。为了规避这种情况,可以通过使用免费代理IP来实现匿名网页请求。以下是一些常用的免费代理IP获取方式。

1. 芝麻代理

  • 芝麻代理需要注册账户,但注册后每天可以领取多个代理IP地址。这是一个不错的选择,尤其适合需要长期使用代理的开发者。

2. 站大爷和快代理

  • 站大爷和快代理都是提供免费开放代理服务的平台。对于需要快速获取代理IP的开发者来说,这些平台非常实用。

3. 快代理试用IP

  • 快代理也提供免费代理IP,可以通过人工客服申请试用账户,获取独有IP地址。

requests的IP代理配置

在使用 requests 库进行 HTTP 请求时,可以通过设置代理IP来匿名请求。以下是没有使用代理和使用代理时的代码对比:

# 没有使用代理之前import requestsresponse = requests.get("http://httpbin.org/ip")print(response.text)
# 使用代理之前import requestsproxy = {    'http': '171.35.171.247:9999'}response = requests.get("http://httpbin.org/ip", proxies=proxy)print(response.text)

从代码可以看到,设置代理后请求的返回IP地址与代理IP地址一致。

Selenium的IP代理配置

Selenium 中也可以通过设置代理IP来实现匿名访问。以下是没有使用代理和使用代理时的代码对比:

# 没有使用代理之前from selenium import webdriverdriver = webdriver.Chrome()driver.get("http://httpbin.org/ip")
# 使用代理之前from selenium import webdriveroptions = webdriver.ChromeOptions()# 添加IP代理options.add_argument("--proxy-server=http://183.166.149.193:20005")driver = webdriver.Chrome(chrome_options=options)driver.get("http://httpbin.org/ip")

IP代理的常见问题

在使用代理IP时,很多开发者会忽略一些细节问题。以下是需要注意的重点:

  • HTTP和HTTPS的区别

    • 代理IP支持的协议类型(如 HTTP 或 HTTPS)与请求的协议类型必须一致。如果请求的是 HTTPS 类型的 URL,但代理IP只支持 HTTP,则请求将使用本机的 IP 进行。因此,需要根据请求的协议类型选择合适的代理IP。
  • 代理IP的有效性

    • 部分免费代理IP可能会有时效性问题,或者会被封锁。建议在使用代理IP前,先测试其可用性。
  • 结语

    希望以上内容能帮助开发者更好地理解和使用代理IP技术。如果你对某些部分有疑问,欢迎在评论区留言交流。

    转载地址:http://tdolz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>