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  Python是一种强大的编程语言,广泛应用于数据获取、数据分析等领域。requests模块是Python中一个非常常用的网络请求库,提供了简洁易用的API,能够轻松发送HTTP请求并处理响应。

  我们经常需要请求目标网站并获取数据。然而,有些网站有限制,例如设置了访问频率限制、验证码验证等。为了绕过这些限制,我们可以使用代理IP。

  代理服务器是位于用户与目标服务器之间的一台服务器,充当用户与目标服务器之间的中间人。当用户发送请求时,请求会先发送给代理服务器,代理服务器再将请求发送给目标服务器。同样,当目标服务器返回响应时,响应会先发送给代理服务器,代理服务器再将响应传递给用户。

  代理IP就是代理服务器的IP地址。使用代理IP时,我们不是直接访问目标服务器,而是先将请求发送给代理服务器,由代理服务器去请求目标服务器。这样,我们可以隐藏真实的IP地址,提高匿名性,同时也可以绕过一些限制。

  隐藏真实IP:在一些需要保护隐私的场景下,我们可以通过使用代理IP来隐藏真实的IP地址。例如,我们爬取一些需要登录的网站时,可以使用代理IP来隐藏自己的IP,避免被追踪。

  绕过访问限制:有些网站有限制,例如设置了访问频率限制、验证码验证等。我们可以通过使用代理IP来绕过这些限制,降低被封禁的风险。

  提高请求速度:当我们需要请求多个网站时,可以使用多个代理IP并发发送请求,从而提高请求速度。

  免费代理IP网站:有一些网站提供免费的代理IP列表,可以通过从这些网站上获取代理IP。常见的免费代理IP网站有:蝶鸟IP、开心代理等。

  付费代理IP服务:有一些公司提供付费的代理IP服务,通过购买这些代理IP,我们可以获取高质量的代理IP。常见的付费代理IP服务有:站大爷代理IP等。

  自建代理IP池:如果有一定的技术基础,我们也可以自己搭建代理IP池,定期从免费代理IP网站上获取代理IP,并进行验证和管理。

  requests模块提供了简洁易用的API,可以方便地添加代理IP。下面是一个使用requests模块添加代理IP的示例代码:

  上述代码中,首先定义了一个proxies字典,其中包含了代理IP。proxies字典的键分别为http和https,分别表示HTTP请求和HTTPS请求使用的代理IP。

  最后,处理响应urllib 设置代理ip,这里只是简单地将响应的内容打印出来。实际使用时,我们可以对响应进行解析、提取数据等操作。

  需要注意的是,代理IP的格式为或,其中ip为代理服务器的IP地址,port为代理服务器的端口号。

  本文介绍了如何使用requests模块添加代理IP。通过使用代理IP,我们可以隐藏真实的IP地址、绕过访问限制、提高请求速度等。在使用代理IP时,我们可以从免费代理IP网站获取代理IP,也可以购买付费代理IP服务,甚至可以自己搭建代理IP池。使用requests模块添加代理IP非常简单,只需定义一个proxies字典,并通过参数proxies指定代理IP即可。

  使用代理IP时,我们需要注意代理IP的可用性和匿名性,以及代理IP的规范格式。另外,代理IP只是一种绕过限制的手段,我们也应该遵守网站的规则和法律法规,不进行恶意爬取和非法操作。

  【10月更文挑战第4天】Requests 是基于 Python 开发的 HTTP 库,使用简单,功能强大。然而,随着 Python 3.6 的发布,出现了 Requests 的替代品 —— httpx。httpx 继承了 Requests 的所有特性,并增加了对异步请求的支持,支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2,能够发送同步和异步请求,适用于 WSGI 和 ASGI 应用。安装使用 httpx 需要 Python 3.6 及以上版本,异步请求则需要 Python 3.8 及以上。httpx 提供了 Client 和 AsyncClient,分别用于优化同步和异步请求的性能。

  本文介绍了Python的`socket`模块,讲解了其基本概念、语法和使用方法。通过简单的TCP服务器和客户端示例,展示了如何创建、绑定、监听、接受连接及发送/接收数据。进一步探讨了多用户聊天室的实现,并介绍了非阻塞IO和多路复用技术以提高并发处理能力。最后,讨论了`socket`模块在现代网络编程中的应用及其与其他通信方式的关系。

  【10月更文挑战第11天】 `re` 模块是 Python 内置的正则表达式处理工具,支持模式匹配、搜索、替换等功能。通过 `search`、`match`、`findall` 和 `sub` 等函数,结合正则表达式的元字符、分组、贪婪模式等特性,可高效完成文本处理任务。示例代码展示了基本用法,帮助快速上手。

  【10月更文挑战第11天】 Python 内置模块丰富,涵盖系统交互、时间处理、数学运算、正则表达式、数据序列化等功能,如 `sys`、`os`、`time`、`datetime`、`random`、`math`、`re`、`json`、`pickle` 和 `csv` 等,极大提升了开发效率和代码质量。

  Python实用记录(四):os模块-去后缀或者改后缀/指定目录下图片或者子目录图片写入txt/csv

  本文介绍了如何使用Python的os模块来操作文件,包括更改文件后缀、分割文件路径和后缀、将指定目录下的所有图片写入txt文档,以及将指定目录下所有子目录中的图片写入csv文档,并为每个子目录分配一个标签。

  python环境学习:pip介绍,pip 和 conda的区别和联系。哪个更好使用?pip创建虚拟环境并解释venv模块,pip的常用命令,conda的常用命令。

  本文介绍了Python的包管理工具pip和环境管理器conda的区别与联系。pip主要用于安装和管理Python包,而conda不仅管理Python包,还能管理其他语言的包,并提供强大的环境管理功能。文章还讨论了pip创建虚拟环境的方法,以及pip和conda的常用命令。作者推荐使用conda安装科学计算和数据分析包,而pip则用于安装无法通过conda获取的包。

  本文介绍了使用Python进行网络编程的两个重要技能:检查端口状态和根据IP地址解析主机名。通过`socket`库实现端口扫描和主机名解析的功能,并提供了详细的示例代码。文章最后还展示了如何整合这两部分代码,实现一个简单的命令行端口扫描器,适用于网络故障排查和安全审计。

  本文讲的是用 Python 实现每秒百万级请求,Python 社区近来针对性能做了很多优化。CPython 3.6 新的字典实现方式提升了解释器的总体性能。得益于更快的调用约定和字典查询缓存,CPython 3.7 会更快。

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  【10月更文挑战第14天】 本文旨在为Python开发者提供一个关于设计模式的全面指南,通过深入浅出的方式解析常见的设计模式,帮助读者在实际项目中灵活运用这些模式以提升代码质量和可维护性。文章首先概述了设计模式的基本概念和重要性,接着逐一介绍了几种常用的设计模式,并通过具体的Python代码示例展示了它们的实际应用。无论您是Python初学者还是经验丰富的开发者,都能从本文中获得有价值的见解和实用的技巧。 ####

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