（点击进入免费报名通道）
来 源：志斌的Python笔记
作 者：志斌
我们所写的爬虫，它对服务器发出的网络请求频率要比正常用户的高的多，从而开发者可以将请求频率过高的用户视为爬虫程序，从而来限制爬虫程序。
今天就来给大家分享一下，如何用Python搭建一个IP代理池，来破解服务器通过对用户请求频率进行限制的反爬虫。
01
原理
因为客户端的IP地址是唯一的，所以开发者便将IP地址作为客户端的身份标识。
服务器可以根据客户端的IP的访问次数来标识记录，从而计算出它的请求频率。然后，对于请求频率过高的客户端进行反爬虫限制。
02
破解
其实破解请求频率限制反爬虫是十分简单的，因为Requests库中就有一个proxies参数，就是专门为使用IP来准备的，具体使用方法如下：
import requests
proxies = {
"http": ":3128",
"https": ":1080",
}
requests.get("", proxies=proxies)
03 搭建IP代理池
搭建一个IP代理池分为三个模块，分别是爬取模块、检测模块、存储模块。下面让我们来看看这三个模块要怎么写吧。
01 爬取模块
我们此次是在百度上搜索的一个免费的IP代理网站对其代理IP进行爬取。
我们打开开发者模式，然后输入对网页进行观察，我们发现数据存储在源网页中。
既然我们已经发现数据的存储位置和存储形式了，那么就可以发起请求，提取数据了，代码如下：
import requests
import re
headers = {
Connection: keep-alive,
sec-ch-ua: "Chromium";v="92", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="92",
sec-ch-ua-mobile: ?0,
Upgrade-Insecure-Requests: 1,
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36,
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9,
Sec-Fetch-Site: same-origin,
Sec-Fetch-Mode: navigate,
Sec-Fetch-User: ?1,
Sec-Fetch-Dest: document,
Referer: 1/,
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9,
}
for page in range(1,50):
response = requests.get(f{page}/, headers=headers, cookies=cookies)
ip_list = re.findall(data-title="IP">(.*?)</td>,response.text)
02 检测模块
因为我们是爬取的免费的IP，所以我们要对其进行检测，看看是否失效了，毕竟便宜没好货，好货不便宜么~ 检测代码如下：
list =
for ip in ip_list:
try:
response = requests.get( proxies=ip, timeout=2)
if response.status_code == 200:
list.append(ip)
except:
pass
else:
print(ip, 检测通过)
03 存储模块
我这里是将检测出来可以使用的IP代理存到了csv文件中去，大家也可以尝试使用其他类型的存储，代码如下：
import csv
with open(ip.csv,a,newline=) as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(list)
04
小结
1、本文详细介绍了如何破解请求频率限制的反爬虫，并教大家搭建一个自己的IP代理池。
2、使用代理IP来进行爬虫是当前一种非常流行的方式，因为每个用户端的IP是唯一的，一旦被认为是爬虫给限制或者是封禁了，那么对于用户来说会造成很大的损失。
3、免费的IP代理质量不如付费的，如果有大量的需求还是需要购买一下专业的。
4、本文仅供学习参考，不做它用。
END
爱数据·数据职场
知识分享社群
零基础/转行/跳槽/提升
【社群福利】
• 每周1次数据大咖免费直播分享
• 不定时内推岗位信息推送
• 分享数据行业、岗位最新动态
• 专属1v1职业生涯建议
爱数据学习社
入群一起学