Python开发技能实战-通过配置的代理服务器在具有外网连接的环境中在Pycharm中运行python代码

news2024/11/20 1:47:57

实现功能

打开科学上网工具,使得能够在浏览器科学上网,通过科学上网工具的配置文件,可以看出本地和远程代理的映射关系,此时,远程地址=本地地址,远程端口=本地端口。

图片

1、在程序中配置请求网页代理请求。不需要在Windows上配置代理服务器。这种一般用于爬虫request请求。

2、对于非request请求,往往不能在程序中配置代理请求,需要在windows上配置,在pycharm中配置,在运行程序中中配置,才能在pycharm中在外网的环境中运行python程序。

  1. 配置代理服务器:在 Windows 系统中配置代理服务器,确保代理服务器的地址、端口号以及身份验证(如果需要)都正确设置。(此步似乎可以不用操作)

  2. 配置 PyCharm 代理:在 PyCharm 中配置代理服务器,以便在运行代码时使用代理进行网络请求。以下是设置 PyCharm 代理的步骤:(此步似乎可以不用操作)

    • 打开 PyCharm,并打开你的项目。

    • 转到 "File"(文件)菜单,选择 "Settings"(设置)。

    • 在弹出的 "Settings"(设置)窗口中,选择 "Appearance & Behavior"(外观和行为)。

    • 选择 "System Settings"(系统设置)下的 "HTTP Proxy"(HTTP 代理)。

    • 在 "HTTP Proxy"(HTTP 代理或SOCKS代理)选项卡中,选择 "Manual proxy configuration"(手动代理配置)。

    • 输入代理服务器的地址和端口号。如果代理服务器需要身份验证,勾选 "Authentication"(身份验证)复选框,并输入用户名和密码。

    • 点击 "OK"(确定)保存设置。

  3. 配置 PyCharm 运行配置:在 PyCharm 中,你还需要在运行配置中设置代理。以下是设置 PyCharm 运行配置代理的步骤:(此步是关键)

    • 变量名:http_proxy,变量值:代理服务器的地址和端口号(例如:socks5://127.0.0.1:21881)

    • 变量名:https_proxy,变量值:代理服务器的地址和端口号(例如:socks5://127.0.0.1:21881)

    • 在 PyCharm 的工具栏中,选择 "Edit Configurations"(编辑配置)。

    • 在弹出的对话框中,选择你要运行的配置。

    • 在右侧的 "Configuration"(配置)选项卡中,找到 "Environment"(环境)部分。

    • 点击 "..."(省略号)按钮,进入环境变量设置。

    • 在环境变量设置中,添加以下两个环境变量:

    • 点击 "OK"(确定)保存设置。

实现代码

import requests

# 代理服务器的地址和端口
proxies = {'http': 'socks5://127.0.0.1:21881', 
           'https': 'socks5://127.0.0.1:21881'}
# 发送带代理的请求
# response = requests.get('https://twitter.com', proxies=proxies)
response = requests.get('https://twitter.com', proxies=proxies)
print(response.status_code)
# 处理响应数据
print(response.text)
import autogen
import openai

openai.api_key = "sk-xxxxxxxT3BlbkFJW2Z5QQ9DDaW4bEDt73AK"
openai.api_base= "https://api.openai.com/v1"

coder = autogen.AssistantAgent('coder')
user_proxy = autogen.UserProxyAgent('user_proxy')

task = "Plot a chart of 'META' and 'MSFT' stock price current YID"
user_proxy.initiate_chat(coder, message=task)

实现效果

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文,现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作,对数据挖掘有一定认知和理解,会结合自身科研实践经历不定期分享关于python、机器学习、深度学习基础知识与案例。

致力于只做原创,以最简单的方式理解和学习,关注我一起交流成长。

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