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合理利用IPIDEA代理IP,优化数据采集效率!

8 人参与  2024年11月11日 18:42  分类 : 《资源分享》  评论

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 一、前言

在全球化与信息化交织的当代社会,数据已成为驱动商业智慧与技术革新的核心引擎。网络,作为信息汇聚与交流的枢纽,不仅是人们获取知识的窗口,更是商业活动与技术创新的广阔舞台。在这个信息繁荣的时代,Python网络爬虫成为采集、分析大数据的重要工具,但实际操作中却常遇挑战。

这里简单介绍一下,什么是网络爬虫:网络爬虫是一种自动化程序,能够遍历互联网上的不同网页,并提取其中的信息,这些信息可以是文本、图像、视频等各种形式的数据。我们可按需提取所需要的各种数据,以供后续分析和应用。

然而,网络环境复杂,信息来源丰富但分散,导致网络爬虫的效率大打折扣。即使爬虫技术本身已经相当成熟,但面对海量的信息和复杂的网络环境,仍然难以保证高效的数据采集。

代理IP技术,作为一种可行的解决方案,可以更加灵活地进行数据爬取,避免被网站识别为异常访问,从而提高数据采集的速度和稳定性,为商业决策和技术创新提供有力的数据支持。

本人也测试过很多的代理IP品牌,有一款用下来体验很不错的品牌——IPIDEA

二、IPIDEA介绍

IPIDEA在一众提供海外代理IP的品牌中,名气还是挺大的,主要确实很好用。

IPIDEA很多优点,比如覆盖的国家多、提供真实的住宅IP、连接很稳定、支持大量并发、有专门的技术团队提供支持等。在这我就简单讲解几点,就不一一完全列举出来了。

全球覆盖: IPIDEA 在全球各地部署了服务器,我们可以根据需要选择不同地区的代理 IP,实现全球范围的公开访问和爬虫需求。目前覆盖了包括美国、英国、加拿大、印度、韩国等热门国家在内的220多个国家和地区,提供超9000万IP数量。

        2. 多种代理方案:IPIDEA目前为提供了5种解决方案:
动态住宅、 静态住宅、 独享数据中心、 动态长效ISP、 动态数据中心。一般网络爬虫主要使用到的是“动态住宅”,它能实现公开数据爬虫率大于99.9%。

动态住宅代理:与静态代理IP有所不同。静态代理IP在连接后一直保持不变,而动态住宅代理IP则会在一段时间内动态变化,可进行类真人的网络爬虫。

 如果我一个师兄使用了IPIDEA动态住宅代理,那IP地址可能会每隔一段时间就会轮换,比如每隔几分钟、几小时或者每请求一次换一下,这可以更好地隐私保护,提高爬虫的效率。

下面代码演示如何实现动态住宅代理IP的自动轮换:

 import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport randomimport time# 定义代理IP列表proxy_list = [    {'ip': 'YOUR_PROXY_IP_1', 'port': 'YOUR_PROXY_PORT_1'},    {'ip': 'YOUR_PROXY_IP_2', 'port': 'YOUR_PROXY_PORT_2'},    # 添加更多代理IP...]# 定义目标网站列表target_urls = [    'https://www.amazon.com/',    'https://support.reddithelp.com/',    # .......]# 随机选择一个代理IPdef get_random_proxy():    return random.choice(proxy_list)# 发送带代理的请求def send_request(url, proxy):    try:        response = requests.get(url, proxies=proxy)        if response.status_code == 200:            return response.text        else:            print("请求失败 状态码:", response.status_code)            return None    except requests.exceptions.RequestException as e:        print("发生异常:", e)        return None# 解析页面内容def parse_content(html):    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')    # 根据需要提取相关数据例如,找到页面中的链接、文本内容等    return soup# 主程序def main():    for url in target_urls:        # 随机选择一个代理IP        proxy = get_random_proxy()        proxy_url = f"http://{proxy['ip']}:{proxy['port']}"        proxies = {'http': proxy_url, 'https': proxy_url}                # 发送带代理的请求        html_content = send_request(url, proxies)        if html_content:            # 解析页面内容            parsed_content = parse_content(html_content)            # 在这里可以根据需求处理解析后的内容            print(f"从 {url} 获取到的内容:", parsed_content)        #注意这里要休眠一段时间,防止对目标网站造成过大负荷        time.sleep(random.randint(1, 5))if __name__ == "__main__":    main()

  此代码主要通过随机选择代理IP来发送请求,可以有效地提高数据采集效率和保护隐私安全。

此外还有其他优势:

稳定可靠: IPIDEA 具有较高的稳定性和可用性,大家可以放心地使用代理 IP 进行数据采集等操作,减少因代理服务器不稳定而导致的中断和失败。灵活性: 大家可以根据自己的需求选择不同类型的代理服务,包括 HTTP、HTTPS、SOCKS 等不同协议的代理,以及不同地区、不同类型的代理方案,满足用户的个性化需求。

 假设我一个师兄,他现在在美国,他可以根据自己的需求随意将IP定位到德国、印度、日本等国家,此外他还可以定时轮转、随机更换或者根据请求量动态更换。通过设置他自己定义的请求头信息,以真实用户身份访问,降低被识别为异常访问的风险。IPIDEA这种灵活性使用户能够访问心里所想任何地区的公开内容或服务,同时确保链接的稳定性和安全性,简直不要太爽了。

提高数据采集效率: IPIDEA海外代理可以帮助分布式部署数据采集任务,实现多IP并发访问公开数据,提高网络爬虫的效率和速度,从而获取多样化的数据资源,为数据分析和挖掘提供更广泛的信息基础。保护隐私安全: 使用海外代理可以保护用户的真实IP地址,提高个人隐私安全,减少被跟踪和定位的风险。

我的师兄又来啦,假设他在日常生活中,面对一些不可抗力因素,比如自然灾害等,他能够借助IPIDEA海外代理IP,快速访问各地的新闻网站和社交媒体平台。这样,他就能及时获取到原本无法访问的内容,掌握实时的事件报道和信息,更好地了解世界动态。

再比如,我的师兄在一些流媒体平台或网站上想浏览一些东西(安全起见,懂得都懂)他又想看又不想暴露自己的真实IP地址和位置信息.......额,通过使用海外代理IP,他可以保护自己的真实IP地址,避免被网站或服务追踪或识别。

 import requests# 定义获取代理IP的地址p_ip = 'YOUR_PROXY_IP'#定义获取代理IP的端口p_port = 'YOUR_PROXY_PORT'# 构建完整的代理地址p_url = f'http://{p_ip}:{p_port}'# 定义访问目标网址target_url = 'https://www.amazon.com/USA/s?k=USA&page=2'# 设置代理proxies = {    'http': p_url,    'https': p_url,}# 发送带代理的请求try:    response = requests.get(target_url, proxies=proxies)        # 检查响应状态码    if response.status_code == 200:        print("代理IP测试成功!")    else:        print("代理IP测试失败,状态码:", response.status_code)except requests.exceptions.RequestException as e:    print("发生异常:", e)# 代码会发送一个带有代理的HTTP请求到target_url的网站,然后检查响应状态码以确定代理是否有效。 
响应迅速:IPIDEA代理服务器能够快速响应并转发请求,以便我们能够快速高效的获取数据。以下是我测试的结果展示:
 

可以看到香港地区速度很快,只有17ms延迟。延迟越低,表示请求速度越快,数据获取过程中的速度也随之提升。这显示了IPIDEA在数据获取方面的强大能力。

综上所述,上面描述的IPIDEA 代理有很多优点,它适用于各种海外代理IP需求,包括数据采集、SEO优化、市场调查等。那废话就不多说了,咱们一起体验一下吧!

三、体验步骤

1. 首先登录官网,可以看到新用户可以免费领取17.5G流量,用来测试IP质量足够了,想领取的点击此处专属链接领取哦~

点击--【获取代理】--【API获取】--右边绿色的【生成链接】

可以看到如下界面:

 如果点击【确定】可直接将本机IP添加到白名单,如果是其他电脑使用代理IP,就点【其他白名单】进行添加(注意:这里需要把ip添加到白名单才能正常使用哦)

把IP添加到白名单之后,点击【复制链接】,然后直接到浏览器中请求,就可看到新的ip和对应的端口

然后我们就可以做一些Python爬虫相关的应用啦!(当然它能做的事情还有很多哟)

四、实战训练

我将运用Python爬虫技术,提取全球最大电商平台amazon上的商品信息和价格。

注意下面代码我省略了自己的账户和密码:

import requests import json from re import findall  class IPIDEAProxy:     def __init__(self):         self.user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36 Edg/119.0.0.0'         self.headers = {            'User-Agent': self.user_agent          }         self.login_url = "https://api.ipidea.net/g/api/account/accountLogin"         self.get_user_info_url = "https://api.ipidea.net/g/api/user/getUserInfo"         self.get_new_ips_url = "https://api.ipidea.net/g/api/tiqu/new_get_ips"         self.add_white_url = "https://api.ipidea.net/g/api/white/add"          # 登录IPIDEA      def login(self, account, password):         body = {             "account": account,             "password": password         }         response = requests.post(self.login_url, headers=self.headers, data=body)         json_object = json.loads(response.text)         session_id = json_object.get("ret_data", {}).get("session_id")         return session_id          # 获取新的IP地址     def get_new_ips(self, session_id):         if not session_id:             return None, None                  self.headers["Session-Id"] = session_id         body = {             "num": 1,             "type": 1,             "tiqu_type": "balance",             "protocol": 1,             "line_break": 1,         }         response = requests.post(self.get_new_ips_url, headers=self.headers, data=body)         json_object = json.loads(response.text)         links = json_object.get("ret_data", {})                  for _, link in links.items():             response = requests.get(link)             ip_info = response.text.split(":")             if len(ip_info) == 2:                 proxie_ip = ip_info[0]                 proxie_port = ip_info[1].strip()                 return proxie_ip, proxie_port             else:                 data = json.loads(response.text)                 if data.get("success") == "false":                     request_ip = data.get("request_ip")                     if request_ip:                         if self.add_white(request_ip):                             response = requests.get(link)                             ip_info = response.text.split(":")                             if len(ip_info) == 2:                                 proxie_ip = ip_info[0]                                 proxie_port = ip_info[1]                                 return proxie_ip, proxie_port         return None, None          # 将IP地址添加到白名单     def add_white(self, request_ip):         body = {             "ip": request_ip,             "remark": "Generated by script"         }         response = requests.post(self.add_white_url, headers=self.headers, data=body)         data = json.loads(response.text)         if data.get("msg") == "success":             return True         return False          # 返回代理IP     def get_proxies(self, ip, port):         proxies = {             'http': f'http://{ip}:{port}',             'https': f'http://{ip}:{port}',         }         return proxies  class Amazon:     def __init__(self):         self.proxy_manager = IPIDEAProxy()         self.ama_url = " https://www.amazon.com/USA/s?k=USA&page=2 "         self.cookies = 'your_cookie_here'          # 获取amazon网站商品页面内容     def get_ama_page(self, proxies):         headers = {             'User-Agent': self.proxy_manager.user_agent,             'Cookie': self.cookies         }         response = requests.request("GET", self. ama_url, headers=headers, proxies=proxies)         return response.text          # 解析amazon网站商品页面,提取商品信息和价格     def parse_ama_page(self, page_content):         image_pattern = r'data-lazy-img="//(.+?)"'         price_pattern = r'<span class="J_%s">(.*?)</span>'                  goods_names = findall(image_pattern, page_content)         prices = findall(price_pattern % 'price', page_content)                  return goods_names, prices          # 获取amazon商品信息和价格     def get_ama_goods_info(self):         session_id = self.proxy_manager.login(your_account, your_passwd)         proxy_ip, proxy_port = self.proxy_manager.get_new_ips(session_id)                  if proxy_ip and proxy_port:             proxies = self.proxy_manager.get_proxies(proxy_ip, proxy_port)             page_content = self.get_ama_page(proxies)             goods_names, prices = self.parse_ama_page(page_content)                          for goods_name, price in zip(goods_names, prices):                 print(goods_name, price)         else:             print("Failed to get proxies.") 

五、结语

代理IP就像网络爬虫的隐身衣,不仅能保护真实身份,避免被攻击或追踪,还能轻松获取市场公开数据。

IPIDEA作为专业的海外代理IP服务平台,为开发者提供了实现全球化数据采集和访问,解决了工作中不少棘手的麻烦问题。期待IPIDEA未来继续努力,为用户提供更全面、更优质的使用体验。


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