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在本指南中，你将学习如何在 Python Requests 中使用代理，特别是在 网络爬虫 时，通过更改 IP 和地理位置来 绕过网站限制：

• 在 Python Request 中使用代理
• 安装依赖包
• 代理 IP 地址的组成部分
• 在 Requests 中直接设置代理
• 通过环境变量设置代理
• 通过自定义方法和代理数组实现代理轮换
• 在 Python 中使用 Bright Data 的代理服务
• 总结

在 Python Request 中使用代理

安装依赖包

使用 pip install 来安装以下 Python 包，以便向网页发送请求并收集链接：

• requests：用于向目标网站发送 HTTP 请求。
• beautifulsoup4：用于解析 HTML 和 XML 文档以提取所有链接。

代理 IP 地址的组成部分

代理服务器的三个主要组成部分包括：

1. 协议（Protocol）：通常为 HTTP 或 HTTPS。
2. 地址（Address）：可以是 IP 地址或域名。
3. 端口号（Port number）：范围是 0 到 65535 之间，例如 2000。

因此，一个完整的代理 IP 地址可能是：https://192.167.0.1:2000 或
https://proxyprovider.com:2000。

在 Requests 中直接设置代理

本指南介绍了三种在 requests 中设置代理的方式。第一种方式是在 requests 模块内直接指定代理参数：

1. 在 Python 脚本中导入 Requests 和 Beautiful Soup 包。
2. 创建一个名为 proxies 的字典，用于存放代理服务器信息。
3. 在 proxies 字典中，分别定义 HTTP 和 HTTPS 对应的代理地址。
4. 定义要爬取的网页 URL，可以使用 https://www.bright.cn 作为示例。
5. 使用 request.get() 方法发送 GET 请求到目标网页，并带上网址和 proxies 字典，这样返回值会存储在 response 变量中。
6. 将 response.content 和 html.parser 传给 BeautifulSoup() 用于提取网页上的链接。
7. 使用 find_all("a") 方法查找网页上的所有链接标签。
8. 使用 link.get("href") 提取每个链接的 href 属性。

示例代码如下：

# import packages.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Define proxies to use.
proxies = {
    'http': 'http://proxyprovider.com:2000',
    'https': 'https://proxyprovider.com:2000',
}

# Define a link to the web page.
url = "https://example.com/"

# Send a GET request to the website.
response = requests.get(url, proxies=proxies)

# Use BeautifulSoup to parse the HTML content of the website.
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

# Find all the links on the website.
links = soup.find_all("a")

# Print all the links.
for link in links:
    print(link.get("href"))

以上脚本运行后会输出如下结果：

通过环境变量设置代理

如果想为所有请求使用相同的代理，最好在终端窗口中设置环境变量：

export HTTP_PROXY='http://proxyprovider.com:2000'
export HTTPS_PROXY='https://proxyprovider.com:2000'

这样一来，你就可以在脚本中去掉有关代理的定义了：

# import packages.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Define a link to the web page.
url = "https://example.com/"

# Send a GET request to the website.
response = requests.get(url)

# Use BeautifulSoup to parse the HTML content of the website.
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

# Find all the links on the website.
links = soup.find_all("a")

# Print all the links.
for link in links:
    print(link.get("href"))

通过自定义方法和代理数组实现代理轮换

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当网站收到来自同一个 IP 地址的大量请求时，可能会进行阻拦或封禁。通过轮换不同的代理，可以有效地应对这些限制。

具体步骤如下：

1. 导入以下 Python 库：Requests、BeautifulSoup 和 Random。
2. 创建一个代理列表，形式为 http://proxyserver.com:port，以便轮换使用：

# List of proxies
proxies = [
    "http://proxyprovider1.com:2010", "http://proxyprovider1.com:2020",
    "http://proxyprovider1.com:2030", "http://proxyprovider2.com:2040",
    "http://proxyprovider2.com:2050", "http://proxyprovider2.com:2060",
    "http://proxyprovider3.com:2070", "http://proxyprovider3.com:2080",
    "http://proxyprovider3.com:2090"
]

1. 创建一个名为 get_proxy() 的自定义方法。它会用 random.choice() 从代理列表中随机选取一个代理，并以字典形式返回（包含 HTTP 和 HTTPS 两个键）。每次发送新请求时，都调用这个方法获取新代理：

# Custom method to rotate proxies
def get_proxy():
    # Choose a random proxy from the list
    proxy = random.choice(proxies)
    # Return a dictionary with the proxy for both http and https protocols
    return {'http': proxy, 'https': proxy}

1. 创建一个循环，使用轮换代理发送多次 GET 请求。每次请求都会随机调用 get_proxy() 方法来获取代理。
2. 使用 BeautifulSoup 对返回的网页内容进行解析，并提取网页上的所有链接内容。
3. 捕获并打印在请求过程中可能发生的异常。

完整示例代码如下：

# import packages
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random

# List of proxies
proxies = [
    "http://proxyprovider1.com:2010", "http://proxyprovider1.com:2020",
    "http://proxyprovider1.com:2030", "http://proxyprovider2.com:2040",
    "http://proxyprovider2.com:2050", "http://proxyprovider2.com:2060",
    "http://proxyprovider3.com:2070", "http://proxyprovider3.com:2080",
    "http://proxyprovider3.com:2090"
]

# Custom method to rotate proxies
def get_proxy():
    # Choose a random proxy from the list
    proxy = random.choice(proxies)
    # Return a dictionary with the proxy for both http and https protocols
    return {'http': proxy, 'https': proxy}


# Send requests using rotated proxies
for i in range(10):
    # Set the URL to scrape
    url = 'https://www.bright.cn/'
    try:
        # Send a GET request with a randomly chosen proxy
        response = requests.get(url, proxies=get_proxy())

        # Use BeautifulSoup to parse the HTML content of the website.
        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

        # Find all the links on the website.
        links = soup.find_all("a")

        # Print all the links.
        for link in links:
            print(link.get("href"))
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        # Handle any exceptions that may occur during the request
        print(e)

在 Python 中使用 Bright Data 的代理服务

Bright Data 拥有超过 7200 万个 住宅代理 IP 以及超过 770,000 个 数据中心代理。你可以将 Bright Data 的数据中心代理 集成到 Python Requests 中。
当你注册了 Bright Data 账号后，可以按照以下步骤创建你的第一个代理：

1. 在欢迎页面点击 View proxy product 以查看 Bright Data 不同类型的代理服务：
2. 选择 Datacenter Proxies 来创建新的代理，然后在弹出的页面填写你的信息，并保存：
3. 代理创建完成后，控制台会显示你在脚本中使用的所需参数，如主机、端口、用户名、密码等：
4. 将这些参数复制到你的脚本中，并使用 username-(session-id)-password@host:port 的格式来拼接代理 URL。

注意：
session-id 是一个随机数，可以用 Python 的 random 库生成。

下面示例展示了如何在 Python 中使用一个来自 Bright Data 的代理：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random

# Define parameters provided by Brightdata
host = 'brd.superproxy.io'
port = 33335
username = 'username'
password = 'password'
session_id = random.random()

# format your proxy
proxy_url = ('http://{}-session-{}:{}@{}:{}'.format(username, session_id,
                                                     password, host, port))

# define your proxies in dictionary
proxies = {'http': proxy_url, 'https': proxy_url}

# Send a GET request to the website
url = "https://example.com/"
response = requests.get(url, proxies=proxies)

# Use BeautifulSoup to parse the HTML content of the website
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

# Find all the links on the website
links = soup.find_all("a")

# Print all the links
for link in links:
    print(link.get("href"))

运行此代码后，你就能通过 Bright Data 的 代理服务 成功地发送请求。

总结

通过 Bright Data 的 Web 平台，你可以获取到遍布全球各个国家和城市的可信代理，用于任何需要的项目。立即免费试用 Bright Data 的 代理服务 吧！