Redis实现高效IP代理池（redis构建ip代理池）
Redis实现高效IP代理池
在爬虫开发中，IP代理池是一个非常重要的工具。由于许多网站都有反爬机制，如果我们在短期内大量请求同一个网站，那么我们的IP很容易被该网站拉入黑名单，进而导致我们无法获取数据。而IP代理池则可以解决这个问题，让我们在爬取数据时轮流使用多个代理IP，来规避反爬机制。
本文将介绍如何使用Redis实现一个高效的IP代理池。Redis是一个高性能的缓存和数据存储系统，可以存储任意类型的数据，如字符串、哈希表、列表等。
Step 1: 获取代理IP
首先我们需要获取一定数量的代理IP，可以从一些免费代理网站上爬取。这里，我们以西刺代理（http://www.xicidli.com/）为例，爬取前10页的HTTP代理IP。
import requests
from lxml import etree
url = ‘http://www.xicidli.com/nn/’
headers = {
‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; ……’
}
proxies = {‘http’: ‘http://127.0.0.1:1080’,
‘https’: ‘https://127.0.0.1:1080’}
ips = []
for i in range(1, 10):
response = requests.get(url + str(i), headers=headers, proxies=proxies)
html = etree.HTML(response.text)
trs = html.xpath(‘//tr[position()>1]’)
for tr in trs:
ip = tr.xpath(‘./td[2]/text()’)[0]
port = tr.xpath(‘./td[3]/text()’)[0]
scheme = tr.xpath(‘./td[6]/text()’)[0]
ips.append(f'{scheme}://{ip}:{port}’)
print(ips)
Step 2: 将IP存入Redis
收集到代理IP后，我们需要将它们存入Redis中。这里，我们将每个IP存储为一个字符串，使用有序集合（sorted set）来保存它们。每个IP的得分（score）初始化为0，代表它还未被使用过。当我们获取一个IP时，将它的得分加上一个固定的值（如1），代表它正在被使用。当我们使用完该IP后，将它的得分减去同样的值，表示该IP可以被再次使用。
import redis
redis_host = ‘127.0.0.1’
redis_port = 6379
redis_db = 0
redis_password = None
client = redis.StrictRedis(
host=redis_host,
port=redis_port,
db=redis_db,
password=redis_password,
decode_responses=True)
for ip in ips:
client.zadd(‘proxies’, {ip: 0})
Step 3: 获取IP代理
获取IP代理时，我们需要从Redis中获取得分最高的IP。我们可以将代理IP根据得分从大到小排序，然后依次尝试每个IP，如果该IP还未被使用，则返回它。
def get_proxy():
results = client.zrevrangebyscore(‘proxies’, ‘+inf’, ‘-inf’, start=0, num=1)
if len(results)
return None
proxy = results[0]
if client.zscore(‘proxies’, proxy) > 0:
return None
client.zincrby(‘proxies’, 1, proxy)
return proxy
Step 4: 回收IP代理
当IP代理被使用后，我们需要将它回收，即减少它的得分。这里，我们可以通过定时任务（如每30秒）扫描所有IP，将超过一定得分（比如10）的IP目光都减去1，以便它们可以重新被使用。
def decrease(proxy):
score = client.zscore(‘proxies’, proxy) or 0
if score > 1:
client.zincrby(‘proxies’, -1, proxy)
else:
client.zrem(‘proxies’, proxy)
Step 5: 定时任务
定时任务可以使用Python的APScheduler库来实现。我们在程序中定义一个定时扫描任务，每间隔30秒就执行一次。
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
scheduler = BackgroundScheduler()
@scheduler.scheduled_job(‘interval’, seconds=30)
def scan_proxies():
proxies = client.zrangebyscore(‘proxies’, 10, ‘+inf’)
for proxy in proxies:
decrease(proxy)
if __name__ == ‘__mn__’:
scheduler.start()
以上就是使用Redis实现高效IP代理池的全部流程。我们可以将它们封装成一个独立的模块，方便在各个爬虫程序中调用。使用IP代理池可以帮助我们有效解决反爬机制的问题，提升爬虫效率。
