python爬虫简单的添加代理进行访问的实现代码

在使用python对网页进行多次快速爬取的时候,访问次数过于频繁,服务器不会考虑User-Agent的信息,会直接把你视为爬虫,从而过滤掉,拒绝你的访问,在这种时候就需要设置代理,我们可以给proxies属性设置一个代理的IP地址,代码如下:

 import requests
 from lxml import etree
 url = "https://www.ip.cn"
 headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36 OPR/57.0.3098.116", }
 pro = {
 # 'https': 'https://118.122.92.252:37901', #四川省成都市 电信
 'https': 'https://27.17.45.90:43411', #湖北省武汉市 电信
 }
 try:
 response = requests.get(url, headers=headers, proxies=pro)
 html_str = response.content.decode()
 # print(html_str)
 html = etree.HTML(html_str)
 message = html.xpath("//div[@class='well']//p/text()")
 ip = html.xpath("//div[@class='well']//p/code/text()")
 eng = html.xpath("//div[@class='well']/p/text()")
 print(message[0]+ip[0])
 print(message[1]+ip[1])
 print(eng[2])
 except requests.exceptions.ProxyError as e:
 print("当前代理异常")
 except:
 print("当前请求异常")

在上面的代码中,调用requests库,对一个IP地址查询网页进行访问,随后使用lxml库的xpath对网页进行分析提取,返回用户访问此网页时自己的IP地址,如果代理设置成功,则会返回你的信息和IP地址,如下:

如果代理失败则会返回异常,在代码中使用了捕获异常,则会返回设置的提示信息,"当前代理异常",如果不是代理的错误则是"当前请求异常"

PS:免费的代理不是很稳定,在确认代码无误后,如果仍然返回异常,可尝试更换代理IP...

总结

以上所述是小编给大家介绍的python爬虫简单的添加代理进行访问的实现代码，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持！

赞 (0)

相关推荐

  • Python中使用HTMLParser解析html实例

    前几天遇到一个问题,需要把网页中的一部分内容挑出来,于是找到了urllib和HTMLParser两个库.urllib可以将网页爬下来,然后交由HTMLParser解析,初次使用这个库,在查官方文档时也遇到了一些问题,在这里写下来与大家分享. 一个例子 复制代码 代码如下: from HTMLParser import HTMLParser class MyHTMLParser(HTMLParser):   def handle_starttag(self, tag, attrs):     pr

  • Python爬虫框架Scrapy安装使用步骤

    一.爬虫框架Scarpy简介Scrapy 是一个快速的高层次的屏幕抓取和网页爬虫框架,爬取网站,从网站页面得到结构化的数据,它有着广泛的用途,从数据挖掘到监测和自动测试,Scrapy完全用Python实现,完全开源,代码托管在Github上,可运行在Linux,Windows,Mac和BSD平台上,基于Twisted的异步网络库来处理网络通讯,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片. 二.Scrapy安装指南 我们的安装步骤假设你已经安装一下内容:<1>

  • 使用Python编写简单网络爬虫抓取视频下载资源

    使用Python编写简单网络爬虫抓取视频下载资源

    我第一次接触爬虫这东西是在今年的5月份,当时写了一个博客搜索引擎,所用到的爬虫也挺智能的,起码比电影来了这个站用到的爬虫水平高多了! 回到用Python写爬虫的话题. Python一直是我主要使用的脚本语言,没有之一.Python的语言简洁灵活,标准库功能强大,平常可以用作计算器,文本编码转换,图片处理,批量下载,批量处理文本等.总之我很喜欢,也越用越上手,这么好用的一个工具,一般人我不告诉他... 因为其强大的字符串处理能力,以及urllib2,cookielib,re,threading这些

  • 零基础写python爬虫之使用Scrapy框架编写爬虫

    零基础写python爬虫之使用Scrapy框架编写爬虫

    网络爬虫,是在网上进行数据抓取的程序,使用它能够抓取特定网页的HTML数据.虽然我们利用一些库开发一个爬虫程序,但是使用框架可以大大提高效率,缩短开发时间.Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便.使用Scrapy可以很方便的完成网上数据的采集工作,它为我们完成了大量的工作,而不需要自己费大力气去开发. 首先先要回答一个问题. 问:把网站装进爬虫里,总共分几步? 答案很简单,四步: 新建项目 (Project):新建一个新的爬虫项目 明确目标(Item

  • Python 爬虫的工具列表大全

    网络 通用 urllib -网络库(stdlib). requests -网络库. grab – 网络库(基于pycurl). pycurl – 网络库(绑定libcurl). urllib3 – Python HTTP库,安全连接池.支持文件post.可用性高. httplib2 – 网络库. RoboBrowser – 一个简单的.极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页. MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库. mechanize -有

  • Python爬虫实现爬取百度百科词条功能实例

    Python爬虫实现爬取百度百科词条功能实例

    本文实例讲述了Python爬虫实现爬取百度百科词条功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成.爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件.爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列.然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页

  • Python HTML解析模块HTMLParser用法分析【爬虫工具】

    本文实例讲述了Python HTML解析模块HTMLParser用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 简介 先简略介绍一下.实际上,HTMLParser是python用来解析HTML的内置模块.它可以分析出HTML里面的标签.数据等等,是一种处理HTML的简便途径.HTMLParser采用的是一种事件驱动的模式,当HTMLParser找到一个特定的标记时,它会去调用一个用户定义的函数,以此来通知程序处理.它主要的用户回调函数的命名都是以"handle_"开头的,都是HTMLParse

  • python网络编程学习笔记(七)：HTML和XHTML解析(HTMLParser、BeautifulSoup)

    一.利用HTMLParser进行网页解析 具体HTMLParser官方文档可参考http://docs.python.org/library/htmlparser.html#HTMLParser.HTMLParser 1.从一个简单的解析例子开始 例1: test1.html文件内容如下: 复制代码 代码如下: <html> <head> <title> XHTML 与 HTML 4.01 标准没有太多的不同</title> </head> &l

  • Python HTMLParser模块解析html获取url实例

    HTMLParser是python用来解析html的模块.它可以分析出html里面的标签.数据等等,是一种处理html的简便途径.HTMLParser采用的是一种事件驱动的模式,当HTMLParser找到一个特定的标记时,它会去调用一个用户定义的函数,以此来通知程序处理.它主要的用户回调函数的命名都是以handler_开头的,都是HTMLParser的成员函数.当我们使用时,就从HTMLParser派生出新的类,然后重新定义这几个以handler_开头的函数即可.这几个函数包括: handle_

  • 在Python中使用HTMLParser解析HTML的教程

    如果我们要编写一个搜索引擎,第一步是用爬虫把目标网站的页面抓下来,第二步就是解析该HTML页面,看看里面的内容到底是新闻.图片还是视频. 假设第一步已经完成了,第二步应该如何解析HTML呢? HTML本质上是XML的子集,但是HTML的语法没有XML那么严格,所以不能用标准的DOM或SAX来解析HTML. 好在Python提供了HTMLParser来非常方便地解析HTML,只需简单几行代码: from HTMLParser import HTMLParser from htmlentitydef

随机推荐