python爬虫应该怎样使用代理IP

先网站上在线提取代理IP，提取数量、代理协议、端口位数等都可以自定义

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然后 生成api链接，复制或打开链接，就可以使用提取的ip了

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python 爬虫 ip池怎么做

我们先来了解下Python中高层次的数据结构,动态类型和动态绑定,使得它非常适合于快速应用开发,也适合于作为胶水语言连接已有的软件部件。用Python搭建一个可用的代理IP池其实并不难的。下面我们来看看搭建一个可用的代理IP池的代码，可以分为以下的模块：

1、ProxyGetter，代理获取的相关代码，可以抓取网站上的免费代理，经测试每天更新的可用代理只有六七十个，当然也支持自己扩展代理接口。

2、Api，api接口相关代码，目前api是由Flask实现，代码也非常简单。客户端请求传给Flask，Flask调用ProxyManager中的实现，包括get/delete/refresh/get_all。

3、Util，存放一些公共的模块方法或函数，包含GetConfig:读取配置文件config.ini的类，ConfigParse:集成重写ConfigParser的类，使其对大小写敏感，Singleton:实现单例，LazyProperty:实现类属性惰性计算。

4、DB，数据库相关代码，目前数据库是采用SSDB。代码用工厂模式实现，方便日后扩展其他类型数据库。

5、Schedule，定时任务相关代码，现在只是实现定时去刷新代码，并验证可用代理，采用多进程方式。

6、Manager，get/delete/refresh/get_all等接口的具体实现类，目前代理池只负责管理proxy，日后可能会有更多功能，比如代理和爬虫的绑定，代理和账号的绑定等等。

7、其他文件，配置文件:Config.ini,数据库配置和代理获取接口配置，可以在GetFreeProxy中添加新的代理获取方法，并在Config.ini中注册即可使用。大家平常搭建一个可用的代理IP池也是按照这些的方法吗？如果不是，也可以参考下的。如果想快捷方便有效可以使用http，IPIDEA全球http每日9000w的IP量包含全球240＋地区的ip，足以符合需求量大的标准。

python中，进行爬虫抓取怎么样能够使用代理IP？

网络数据量越来越大，从网页中获取信息变得越来越困难，如何有效地抓取并利用信息，已成为网络爬虫一个巨大的挑战。下面IPIDEA为大家讲明爬虫代理IP的使用方法。

1. 利用爬虫脚本每天定时爬取代理网站上的ip，写入MongoDB或者其他的数据库中，这张表作为原始表。

2. 使用之前需要做一步测试，就是测试这个ip是否有效，方法就是利用curl访问一个网站查看返回值，需要创建一张新表，循环读取原始表有效则插入，验证之后将其从原始表中删除，验证的同时能够利用响应时间来计算这个ip的质量，和最大使用次数，有一个算法能够参考一种基于连接代理优化管理的多线程网络爬虫处理方法。

3. 把有效的ip写入ip代理池的配置文件，重新加载配置文件。

4.让爬虫程序去指定的dailiy的服务ip和端口，进行爬取。

如何使用Python实现爬虫代理IP池

第一步：找IP资源

IP资源并不丰富，换句话说是供不应求的，因此一般是使用动态IP。

免费方法，直接在网络上找，在搜索引擎中一搜索特别多能够提供IP资源的网站，进行采集即可。

付费方法，通过购买芝麻ip上的IP资源，并进行提取，搭建IP池。

第二步，检测可用IP保存。提取到的IP，可以进一步进行检测是否可用，比如访问某个固定的网站，找出访问成功的IP进行保存。

第三步，随机调用IP

在爬虫需要使用IP时，可用读取保存IP的文件，进行随机调用IP。

本文介绍了如何建爬虫的IP池方法，可以说搭建IP池很容易，可有些IP的时效性很短，使用之前还可以再测试一次的。

python 有内置的rtp、udp,ip函数吗

我没有接触过RTP，不过帮你查了下资料，在stackoverflow有人提到过python操作RTP数据包的方法。

就是使用GStreamer的python接口。

GStreamer:

python bindings of GStreamer:

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python 代理ip爬取，ip代理，数据库存储，去重，验证。

首先是ip_request.py

这个模块是对ip的一个验证，随机生成header头。

ip_to_mysql.py

本文是对ip进行存储，和提取ip，删除ip的操作。

这个是对日志的一个封装，这样用起来方便些。

总结，目前整体程序可优化的空间很大，这算是1.0版本

新闻名称：python代理ip函数,python用随机代理ip访问网页
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