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前言
一、获取代理IP
二、解析代理IP
三、维护代理IP池
四、完整代码
总结
前言
在爬虫过程中，我们经常会使用代理IP来绕过一些限制，比如防止被封IP等问题。而代理IP的获取和维护是一个比较麻烦的问题，需要花费一定的时间和精力。在Python中，使用Pandas库可以非常方便地实现代理IP的获取和维护，本文将详细介绍如何使用Pandas一键爬取解析代理IP并维护代理IP池。
一、获取代理IP
首先我们需要从代理IP网站获取代理IP，代理IP网站有很多，本文以西刺代理为例。
我们可以使用requests库发起一个GET请求，获取代理IP网站的源码。针对站大爷代理，其代理IP信息都被包含在table标签中，我们可以使用Pandas库对其进行解析。另外，西刺代理网站还提供了一些筛选条件，我们也可以用requests库模拟筛选条件的POST请求，将代理IP筛选出来。
代码如下：
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
def get_ip_pool(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
# 获取代理IP网站的源码
res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
# 获取代理IP信息
table = soup.find('table', {'id': 'ip_list'})
df = pd.read_html(str(table))[0]
# 筛选出有效的代理IP
df = df[(df['类型'].isin(['HTTP', 'HTTPS'])) & (df['存活时间'].str.contains('天') | df['存活时间'].str.contains('小时') | df['存活时间'].str.contains('分钟'))]
# 将DataFrame转换为列表
ip_list = df[['IP地址', '端口号']].values.tolist()
return ip_list
二、解析代理IP
我们已经获取到了代理IP，接下来需要对其进行解析。
代理IP的形式一般为：IP地址:端口号，我们需要将其拆分为IP地址和端口号两部分。可以使用str.split()函数将其拆分。
代码如下：
def parse_ip(ip_list):
# 解析代理IP
parsed_ip_list = []
for ip in ip_list:
parsed_ip_list.append(tuple(ip.split(':')))
return parsed_ip_list
三、维护代理IP池
代理IP池是由一组可用的代理IP组成的集合，为了保证代理IP池的可用性，我们需要定时检测代理IP的可用性，并对不可用的代理IP进行删除。
我们可以使用requests库发起一个GET请求，以www.baidu.com为例，检测代理IP的可用性。如果响应状态码为200，则表示代理IP可用，否则代理IP不可用。
代码如下：
def check_ip(ip):
# 检测代理IP可用性
proxies = {
'http': 'http://' + ':'.join(ip),
'https': 'https://' + ':'.join(ip)
}
try:
res = requests.get('https://www.baidu.com', proxies=proxies, timeout=5)
if res.status_code == 200:
return True
else:
return False
except:
return False
def maintain_ip_pool(ip_pool):
# 维护代理IP池
valid_ip_pool = []
for ip in ip_pool:
if check_ip(ip):
valid_ip_pool.append(ip)
return valid_ip_pool
四、完整代码
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
def get_ip_pool(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
# 获取代理IP网站的源码
res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
# 获取代理IP信息
table = soup.find('table', {'id': 'ip_list'})
df = pd.read_html(str(table))[0]
# 筛选出有效的代理IP
df = df[(df['类型'].isin(['HTTP', 'HTTPS'])) & (df['存活时间'].str.contains('天') | df['存活时间'].str.contains('小时') | df['存活时间'].str.contains('分钟'))]
# 将DataFrame转换为列表
ip_list = df[['IP地址', '端口号']].values.tolist()
return ip_list
def parse_ip(ip_list):
# 解析代理IP
parsed_ip_list = []
for ip in ip_list:
parsed_ip_list.append(tuple(ip.split(':')))
return parsed_ip_list
def check_ip(ip):
# 检测代理IP可用性
proxies = {
'http': 'http://' + ':'.join(ip),
'https': 'https://' + ':'.join(ip)
}
try:
res = requests.get('https://www.baidu.com', proxies=proxies, timeout=5)
if res.status_code == 200:
return True
else:
return False
except:
return False
def maintain_ip_pool(ip_pool):
# 维护代理IP池
valid_ip_pool = []
for ip in ip_pool:
if check_ip(ip):
valid_ip_pool.append(ip)
return valid_ip_pool
if __name__ == '__main__':
url = 'https://www.zdaye.com'
ip_list = get_ip_pool(url)
parsed_ip_list = parse_ip(ip_list)
valid_ip_pool = maintain_ip_pool(parsed_ip_list)
print(valid_ip_pool)
总结
本文介绍了如何使用Pandas库一键爬取解析代理IP并维护代理IP池。Pandas库是Python中非常强大的数据处理库，可以大大简化数据处理的流程。在实际开发中，我们可以根据实际需求灵活使用Pandas库，提高数据处理效率。
