A. python 爬虫抓取可用代理 IP，然后怎么用
一些网站反爬时会封ip，然后就需要代理ip池了
通过代理去抓取内容，防止被禁止访问。
B. 如何要学习python爬虫，我需要学习哪些知识
现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。
C. 爬虫python能做什么
能用来做：1、收集数据；由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。2、刷流量和秒杀；当爬虫访问一个网站时，如果网站无法识别访问来自爬虫，那么它可能将被视为正常访问，进而刷了网站的流量。
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python爬虫可以用来做什么？
1、收集数据
python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。
由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。
2、调研
比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。
3、刷流量和秒杀
刷流量是python爬虫的自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。结果，爬虫“不小心”刷了网站的流量。
除了刷流量外，还可以参与各种秒杀活动，包括但不限于在各种电商网站上抢商品，优惠券，抢机票和火车票。目前，网络上很多人专门使用爬虫来参与各种活动并从中赚钱。这种行为一般称为“薅羊毛”，这种人被称为“羊毛党”。不过使用爬虫来“薅羊毛”进行盈利的行为实际上游走在法律的灰色地带，希望大家不要尝试。
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D. 如何在python配置动态转发代理
你好，首先你需要一个middlewares.py，如下：
import random
# 导入settings文件中的UAPOOL
from settings import UAPOOL
# 导入官方文档对应的HttpProxyMiddleware
from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware
class Uamid(UserAgentMiddleware):
# 初始化 注意一定要user_agent，不然容易报错
def __init__(self, user_agent=''):
self.user_agent = user_agent
# 请求处理
def process_request(self, request, spider):
# 先随机选择一个用户代理
thisua = random.choice(UAPOOL)
print("当前使用User-Agent是："+thisua)
request.headers.setdefault('User-Agent',thisua)
在settings.py文件中添加用户UserAgent的信息
# 设置用户代理池，那些动态代理就放到这里了
UAPOOL= [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.79 Safari/537.36 Edge/14.14393"
]
E. python 爬虫 ip池怎么做
Python爬虫采集信息都是采用IP进行更改，不然就不能快速的爬取信息，可以加入采用这类方式，就失去了快速抓取的意义。
所以，如果要大批量的抓取信息，就不能避免的使用IP池，针对Python爬虫使用的IP池，是如何搭建起来的呢？接下来和大家说明一下如何建爬虫IP池的问题。
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，通过购买芝麻代理上的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。如果考虑免费IP，那么对于IP的效果性要做好心理准备的。
F. python爬虫需要什么基础
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests
负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis
这三种工具就可以了。
G. python中，进行爬虫抓取怎么样能够使用代理IP
在python中用爬虫再用到代理服务器，有两个办法，①直接在布署该python爬虫的电脑上设置代理服务器，这样从该电脑上出站的信息就只能由代理服务器处理了，爬虫的也不例外，可以搜"windows设置代理服务器"、"Linux设置代理服务器"。通常是”设置->网络->连接->代理“。
②若想让python单独使用这个代理服务器，可以搜一下"python proxy config"，"python配置代理服务器"，有一些库支持简单的BM代理服务器连接。
H. 代理池配合 python 爬虫是怎么实现的
在网络科技迅速发展的今天，代理IP这种既高效又便捷的上网方式被越来越多的人所了解，熟悉并使用，受到很大欢迎。其中代理ip在网络爬虫这一领域是特别有名气的，可以说，每一位爬虫工作者都不可或缺的使用到代理ip。
到底Python爬虫是什么?想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都刷一下。怎么办呢?你能随便从某个地方开始，一点点爬显然效率过低，此刻你需要在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。在这里过程中，因为频繁爬取网站信息，你很可能遭遇IP被封，此刻你需要http代理ip来解决。
I. 使用scrapy爬虫设置了ip代理报错是怎么回事
一些网站为控制流量和防止受到攻击，设置了单ip一分钟内允许的最大请求数是很正常的。您在网上找到的使用代理来解决ip受限的问题，在大多数情况下确实是可行的。 之所以说是大多数，是因为您使用ip代理来发出的http请求其实已经被黑客们广泛使用...
J. Python都需要那些技术
Python就是编程语言，不需要其他技术
只是说Python能搞很多事
比如学web 数据分析 人工智能
你搞对应的方向可能需要用到Python