A. 怎么样使用python的Scrapy爬虫框架
有些人问，开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？这里按照我的经验随便扯淡一下：
上面说的爬虫，基本可以分3类：
1.分布式爬虫：Nutch
2.JAVA单机爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA单机爬虫：scrapy
第一类:分布式爬虫
爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：
1)海量URL管理
2)网速
现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：
1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
B. “2022 年”崔庆才 Python3 爬虫教程 - 代理的使用方法
前面我们介绍了多种请求库，如 urllib、requests、Selenium、Playwright 等用法，但是没有统一梳理代理的设置方法，本节我们来针对这些库来梳理下代理的设置方法。
在本节开始之前，请先根据上一节了解一下代理的基本原理，了解了基本原理之后我们可以更好地理解和学习本节的内容。
另外我们需要先获取一个可用代理，代理就是 IP 地址和端口的组合，就是 : 这样的格式。如果代理需要访问认证，那就还需要额外的用户名密码两个信息。
那怎么获取一个可用代理呢？
使用搜索引擎搜索 “代理” 关键字，可以看到许多代理服务网站，网站上会有很多免费或付费代理，比如快代理的免费 HTTP 代理：https://www.kuaidaili.com/free/ 上面就写了很多免费代理，但是这些免费代理大多数情况下并不一定稳定，所以比较靠谱的方法是购买付费代理。付费代理的各大代理商家都有套餐，数量不用多，稳定可用即可，我们可以自行选购。
另外除了购买付费 HTTP 代理，我们也可以在本机配置一些代理软件，具体的配置方法可以参考 https://setup.scrape.center/proxy-client，软件运行之后会在本机创建 HTTP 或 SOCKS 代理服务，所以代理地址一般都是 127.0.0.1: 这样的格式，不同的软件用的端口可能不同。
这里我的本机安装了一部代理软件，它会在本地 7890 端口上创建 HTTP 代理服务，即代理为 127.0.0.1:7890。另外，该软件还会在 7891 端口上创建 SOCKS 代理服务，即代理为 127.0.0.1:7891，所以只要设置了这个代理，就可以成功将本机 IP 切换到代理软件连接的服务器的 IP 了。
在本章下面的示例里，我使用上述代理来演示其设置方法，你也可以自行替换成自己的可用代理。
设置代理后，测试的网址是 http://httpbin.org/get，访问该链接我们可以得到请求的相关信息，其中返回结果的 origin 字段就是客户端的 IP，我们可以根据它来判断代理是否设置成功，即是否成功伪装了 IP。
好，接下来我们就来看下各个请求库的代理设置方法吧。
首先我们以最基础的 urllib 为例，来看一下代理的设置方法，代码如下：
运行结果如下：
这里我们需要借助 ProxyHandler 设置代理，参数是字典类型，键名为协议类型，键值是代理。注意，此处代理前面需要加上协议，即 http:// 或者 https://，当请求的链接是 HTTP 协议的时候，会使用 http 键名对应的代理，当请求的链接是 HTTPS 协议的时候，会使用 https 键名对应的代理。不过这里我们把代理本身设置为了 HTTP 协议，即前缀统一设置为了 http://，所以不论访问 HTTP 还是 HTTPS 协议的链接，都会使用我们配置的 HTTP 协议的代理进行请求。
创建完 ProxyHandler 对象之后，我们需要利用 build_opener 方法传入该对象来创建一个 Opener，这样就相当于此 Opener 已经设置好代理了。接下来直接调用 Opener 对象的 open 方法，即可访问我们所想要的链接。
运行输出结果是一个 JSON，它有一个字段 origin，标明了客户端的 IP。验证一下，此处的 IP 确实为代理的 IP，并不是真实的 IP。这样我们就成功设置好代理，并可以隐藏真实 IP 了。
如果遇到需要认证的代理，我们可以用如下的方法设置：
这里改变的只是 proxy 变量，只需要在代理前面加入代理认证的用户名密码即可，其中 username 就是用户名，password 为密码，例如 username 为 foo，密码为 bar，那么代理就是 foo:[email protected]:7890。
如果代理是 SOCKS5 类型，那么可以用如下方式设置代理：
此处需要一个 socks 模块，可以通过如下命令安装：
这里需要本地运行一个 SOCKS5 代理，运行在 7891 端口，运行成功之后和上文 HTTP 代理输出结果是一样的：
结果的 origin 字段同样为代理的 IP，代理设置成功。
对于 requests 来说，代理设置非常简单，我们只需要传入 proxies 参数即可。
这里以我本机的代理为例，来看下 requests 的 HTTP 代理设置，代码如下：
运行结果如下：
和 urllib 一样，当请求的链接是 HTTP 协议的时候，会使用 http 键名对应的代理，当请求的链接是 HTTPS 协议的时候，会使用 https 键名对应的代理，不过这里统一使用了 HTTP 协议的代理。
运行结果中的 origin 若是代理服务器的 IP，则证明代理已经设置成功。
如果代理需要认证，那么在代理的前面加上用户名和密码即可，代理的写法就变成如下所示：
这里只需要将 username 和 password 替换即可。
如果需要使用 SOCKS 代理，则可以使用如下方式来设置：
这里我们需要额外安装一个包 requests[socks]，相关命令如下所示：
运行结果是完全相同的：
另外，还有一种设置方式，即使用 socks 模块，也需要像上文一样安装 socks 库。这种设置方法如下所示：
使用这种方法也可以设置 SOCKS 代理，运行结果完全相同。相比第一种方法，此方法是全局设置的。我们可以在不同情况下选用不同的方法。
httpx 的用法本身就与 requests 的使用非常相似，所以其也是通过 proxies 参数来设置代理的，不过与 requests 不同的是，proxies 参数的键名不能再是 http 或 https，而需要更改为 http:// 或 https://，其他的设置是一样的。
对于 HTTP 代理来说，设置方法如下：
对于需要认证的代理，也是改下 proxy 的值即可：
这里只需要将 username 和 password 替换即可。
运行结果和使用 requests 是类似的，结果如下：
对于 SOCKS 代理，我们需要安装 httpx-socks 库，安装方法如下：
这样会同时安装同步和异步两种模式的支持。
对于同步模式，设置方法如下：
对于异步模式，设置方法如下：
和同步模式不同的是，transport 对象我们用的是 AsyncProxyTransport 而不是 SyncProxyTransport，同时需要将 Client 对象更改为 AsyncClient 对象，其他的不变，运行结果是一样的。
Selenium 同样可以设置代理，这里以 Chrome 为例来介绍其设置方法。
对于无认证的代理，设置方法如下：
运行结果如下：
代理设置成功，origin 同样为代理 IP 的地址。
如果代理是认证代理，则设置方法相对比较繁琐，具体如下所示：
这里需要在本地创建一个 manifest.json 配置文件和 background.js 脚本来设置认证代理。运行代码之后，本地会生成一个 proxy_auth_plugin.zip 文件来保存当前配置。
运行结果和上例一致，origin 同样为代理 IP。
SOCKS 代理的设置也比较简单，把对应的协议修改为 socks5 即可，如无密码认证的代理设置方法为：
运行结果是一样的。
对于 aiohttp 来说，我们可以通过 proxy 参数直接设置。HTTP 代理设置如下：
如果代理有用户名和密码，像 requests 一样，把 proxy 修改为如下内容：
这里只需要将 username 和 password 替换即可。
对于 SOCKS 代理，我们需要安装一个支持库 aiohttp-socks，其安装命令如下：
我们可以借助于这个库的 ProxyConnector 来设置 SOCKS 代理，其代码如下：
运行结果是一样的。
另外，这个库还支持设置 SOCKS4、HTTP 代理以及对应的代理认证，可以参考其官方介绍。
对于 Pyppeteer 来说，由于其默认使用的是类似 Chrome 的 Chromium 浏览器，因此其设置方法和 Selenium 的 Chrome 一样，如 HTTP 无认证代理设置方法都是通过 args 来设置的，实现如下：
运行结果如下：
同样可以看到设置成功。
SOCKS 代理也一样，只需要将协议修改为 socks5 即可，代码实现如下：
运行结果也是一样的。
相对 Selenium 和 Pyppeteer 来说，Playwright 的代理设置更加方便，其预留了一个 proxy 参数，可以在启动 Playwright 的时候设置。
对于 HTTP 代理来说，可以这样设置：
在调用 launch 方法的时候，我们可以传一个 proxy 参数，是一个字典。字典有一个必填的字段叫做 server，这里我们可以直接填写 HTTP 代理的地址即可。
运行结果如下：
对于 SOCKS 代理，设置方法也是完全一样的，我们只需要把 server 字段的值换成 SOCKS 代理的地址即可：
运行结果和刚才也是完全一样的。
对于有用户名和密码的代理，Playwright 的设置也非常简单，我们只需要在 proxy 参数额外设置 username 和 password 字段即可，假如用户名和密码分别是 foo 和 bar，则设置方法如下：
这样我们就能非常方便地为 Playwright 实现认证代理的设置。
以上我们就总结了各个请求库的代理使用方式，各种库的设置方法大同小异，学会了这些方法之后，以后如果遇到封 IP 的问题，我们可以轻松通过加代理的方式来解决。
本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/ProxyTest
C. 如何入门 Python 爬虫
Python入门程度的基础很简单：
1、简单的python语法，不需要什么很深的东西
2、请求库用法（requests、aiohttp等）
3、简单的抓包/抠URL
4、xpath、正则表达式的使用，且能在不用生成工具的情况下自己写出语句提取数据
以上四点已经足够让你爬一些简单的网站了，但仅仅是这个程度而已的话，就还没那些傻瓜式爬虫工具强呢。你还需要JavaScript/Android/iOS逆向知识（核心，杂七杂八的那些这里不一一列举，太多了），用于破加密请求参数、反爬等各种阻止你获取到数据的东西。
D. python爬虫项目实战：爬取用户的所有信息，如性别、年龄等
python爬虫项目实战：
爬取糗事网络用户的所有信息，包括用户名、性别、年龄、内容等等。
10个步骤实现项目功能，下面开始实例讲解：
1.导入模块
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
2.添加头文件，防止爬取过程被拒绝链接
def qiuShi(url,page):
################### 模拟成高仿度浏览器的行为 ##############
heads ={
'Connection':'keep-alive',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;
q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36
(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
}
headall = []
for key,value in heads.items():
items = (key,value)
headall.append(items)
opener = urllib.request.build_opener()
opener.addheaders = headall
urllib.request.install_opener(opener)
data = opener.open(url).read().decode()
################## end ########################################
3.创建soup解析器对象
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
x = 0
4.开始使用BeautifulSoup4解析器提取用户名信息
############### 获取用户名 ########################
name = []
unames = soup.find_all('h2')
for uname in unames:
name.append(uname.get_text())
#################end#############################
5.提取发表的内容信息
############## 发表的内容 #########################
cont = []
data4 = soup.find_all('div',class_='content')
data4 = str(data4)
soup3 = BeautifulSoup(data4,'lxml')
contents = soup3.find_all('span')
for content in contents:
cont.append(content.get_text())
##############end####################################
6.提取搞笑指数
#################搞笑指数##########################
happy = []
data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")
data2 = str(data2) # 将列表转换成字符串形式才可以使用
soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')
happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")
for happynumber in happynumbers:
happy.append(happynumber.get_text())
##################end#############################
7.提取评论数
############## 评论数 ############################
comm = []
data3 = soup.find_all('a',class_='qiushi_comments')
data3 = str(data3)
soup2 = BeautifulSoup(data3,'lxml')
comments = soup2.find_all('i',class_="number")
for comment in comments:
comm.append(comment.get_text())
############end#####################################
8.使用正则表达式提取性别和年龄
######## 获取性别和年龄 ##########################
pattern1 = '<div class="articleGender (w ?)Icon">(d ?)</div>'
sexages = re.compile(pattern1).findall(data)
9.设置用户所有信息输出的格局设置
################## 批量输出用户的所以个人信息 #################
print()
for sexage in sexages:
sa = sexage
print(' ' 17, '= = 第', page, '页-第', str(x+1) + '个用户 = = ',' ' 17)
print('【用户名】：',name[x],end='')
print('【性别】：',sa[0],' 【年龄】：',sa[1])
print('【内容】：',cont[x])
print('【搞笑指数】：',happy[x],' 【评论数】：',comm[x])
print(' ' 25,' 三八分割线 ',' ' 25)
x += 1
###################end##########################
10.设置循环遍历爬取13页的用户信息
for i in range(1,14):
url = ' https://www.qiushike.com/8hr/page/'+str(i)+'/'
qiuShi(url,i)
运行结果，部分截图：
E. 如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
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看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
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。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
F. Python爬虫笔记（二）requests模块get，post，代理
import requests
base_url = 'https://www..com'
response = requests.get(base_url)
url=请求url，
headers =请求头字典，
params = 请求参数字典。
timeout = 超时时长，
)---->response对象
服务器响应包含：状态行（协议，状态码）、响应头，空行，响应正文
字符串格式：response.text
bytes类型：response.content
response.headers['cookie']
response.text获取到的字符串类型的响应正文，
其实是通过下面的步骤获取的：
response.text = response.content.decode(response.encoding)
产生的原因：编码和解码的编码格式不一致造成的。
str.encode('编码')---将字符串按指定编码解码成bytes类型
bytes.decode('编码')---将bytes类型按指定编码编码成字符串。
a、response.content.decode('页面正确的编码格式')
<meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8">
b、找到正确的编码，设置到response.encoding中
response.encoding = 正确的编码
response.text--->正确的页面内容。
a、没有请求参数的情况下，只需要确定url和headers字典。
b、get请求是有请求参数。
在chrome浏览器中，下面找query_string_params,
将里面的参数封装到params字典中。
c、分页主要是查看每页中，请求参数页码字段的变化，
找到变化规律，用for循环就可以做到分页。
requests.post(
url=请求url，
headers = 请求头字典，
data=请求数据字典
timeout=超时时长
)---response对象
post请求一般返回数据都是json数据。
（1）response.json()--->json字符串所对应的python的list或者dict
（2）用 json 模块。
json.loads(json_str)---->json_data(python的list或者dict)
json.mps(json_data)--->json_str
post请求能否成功，关键看**请求参数**。
如何查找是哪个请求参数在影响数据获取？
--->通过对比，找到变化的参数。
变化参数如何找到参数的生成方式，就是解决这个ajax请求数据获取的途径。
**寻找的办法**有以下几种：
（1）写死在页面。
（2）写在js中。
（3）请求参数是在之前的一条ajax请求的数据里面提前获取好的。
代理形象的说，他是网络信息中转站。
实际上就是在本机和服务器之间架了一座桥。
a、突破自身ip访问现实，可以访问一些平时访问不到网站。
b、访问一些单位或者团体的资源。
c、提高访问速度。代理的服务器主要作用就是中转，
所以一般代理服务里面都是用内存来进行数据存储的。
d、隐藏ip。
FTP代理服务器---21,2121
HTTP代理服务器---80,8080
SSL/TLS代理：主要用访问加密网站。端口：443
telnet代理 ：主要用telnet远程控制，端口一般为23
高度匿名代理：数据包会原封不动转化，在服务段看来，就好像一个普通用户在访问，做到完全隐藏ip。
普通匿名代理：数据包会做一些改动，服务器有可能找到原ip。
透明代理：不但改动数据，还会告诉服务，是谁访问的。
间谍代理：指组织或者个人用于记录用户传输数据，然后进行研究，监控等目的的代理。
proxies = {
'代理服务器的类型':'代理ip'
}
response = requests.get(proxies = proxies)
代理服务器的类型:http,https,ftp
代理ip:http://ip:port
G. python爬虫：带你了解爬虫应当怎么做
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python2
爬虫：从网页上采取数据
爬虫模块：urllib,urllib2,re,bs4,requests,scrapy,xlml
1.urllib
2.request
3.bs4
4.正则re
5种数据类型
(1)数字Number
(2)字符串String
(3)列表List[] 中文在可迭代对象就是unicode对象
(4)元组Tuple()
(5)字典Set{}
爬虫思路：
1.静态 urlopen打开网页------获取源码read
2.requests(模块) get/post请求----获取源码 text()方法 content()方法(建议)
3.bs4 能够解析HTML和XML
-- coding:utf-8 –
from bs4 import BeautifulSoup
1
html=“
2018.1.8 14:03
”
soup=BeautifulSoup(html,‘html.parser’) #解析网页
print soup.div
2从文件中读取
html=’’
soup=BeautifulSoup(open(‘index.html’),‘html.parser’)
print soup.prettify()
4.获取所需信息
H. 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。
I. python 爬虫如何设置爬取一定时间停止
fromtimeimportsleep
n=0
whilen<=100:
print(n)#动作
sleep(60)#暂停60秒
n=n+1