之前（Python爬虫之构建代理池）我们已经说过将代理数据使用Redis进行存储管理，我们需要一个数据库模块来和Redis进行交互操作，管理代理池中的代理。如果你还没有做好准备工作，请先移步Python爬虫之构建代理池。
设计思路
我们的代理池中存储着大量的代理，这些代理质量性参差不齐，有的代理可能一开始可以用，后来却不可用了。我们从代理池中获取代理时，应该优先返回那些可用性高的代理，其次，对于长期不可用的代理，应该将其从代理池中清除。
所以我们可以给代理进行评分，可用性越高的代理，评分越高，对于评分低于某一标准的代理进行删除，我们可以这样设计：
- 代理的最高评分我们设置为100，100代表稳定可用的代理。
- 当代理初次被加入代理池时，我们给的初始评分60。
- 如果代理在一次检测中可用，立马将代理分数置于100。
- 如果代理在一次检测中不可用，将代理的分数减1，当代理分数小于50时，将代理删除。
Tip：这个分数标准可以自己进行设定。
开发
在MyProxyPool项目中新建redisdb.py：
import redis
from random import choice
import re
# ============= 分数配置 =================
# 最大分数
MAX_SCORE = 100
# 最小分数
MIN_SCORE = 50
# 初始分数
INIT_SCORE = 60
# ============= redis配置 =================
# 主机
REDIS_HOST = 'localhost'
# 端口
REDIS_PORT = 6379
# 密码
REDIS_PASSWORD = None
# 键
REDIS_KEY = 'proxies'
class RedisCli:
def __init__(self, host=REDIS_HOST, port = REDIS_PORT, password = REDIS_PASSWORD):
'''
初始化
:param host: redis地址
:param port: redis端口
:param password: redis密码
'''
self.db = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True)
def add(self, proxy, score=INIT_SCORE):
'''
添加代理，设置默认分数
:param proxy: 代理
:param score: 分数
:return: 添加结果
'''
# 正则匹配代理格式是否正确
if not re.match(r'\d+.\d+.\d+.\d+:\d+', proxy):
print('代理 %s 无效 ==> 丢弃' % proxy)
return
# 判断代理池中是否已经存在
if not self.db.zscore(REDIS_KEY, proxy):
# 添加代理
print('新增代理 %s ' % proxy)
return self.db.zadd(REDIS_KEY, score, proxy)
def random(self):
'''
随机获取有效代理
:return: 随机代理
'''
# 尝试获取最高分数的代理集合
result = self.db.zrangebyscore(REDIS_KEY,MAX_SCORE,MAX_SCORE)
if len(result):
# 如果有最高分数的代理，随机选择返回
return choice(result)
else:
# 获取分数排名前一百的代理
result = self.db.zrevrange(REDIS_KEY, 0, 100)
if len(result):
# 如果有，随机返回
return choice(result)
else:
return None
def decrease(self, proxy):
'''
将代理值减一分，分数小于最小值时，移除代理。
:param proxy: 代理
:return: 修改后的代理分数
'''
score = self.db.zscore(REDIS_KEY, proxy)
if score and score > MIN_SCORE:
# 如果分数大于最低分，将分数减一
print('代理 %s 当前分数 %d ==> 减1 ==> %d' % (proxy, score, score - 1))
return self.db.zincrby(REDIS_KEY, proxy, -1)
else:
# 否则移除代理
print('代理 %s 当前分数 %d ==> 移除' % (proxy, score))
return self.db.zrem(REDIS_KEY, proxy)
def exists(self, proxy):
'''
代理是否存在
:param proxy: 代理
:return: 是否存在
'''
return self.db.zscore(REDIS_KEY, proxy) is not None
def set_max(self, proxy):
'''
将代理设置为最大分数
:param proxy: 代理
:return: 设置结果
'''
print('代理 %s 可用 ==> 设置为 %d' % (proxy, MAX_SCORE))
return self.db.zadd(REDIS_KEY, MAX_SCORE, proxy)
def count(self):
'''
获取代理数量
:return: 数量
'''
return self.db.zcard(REDIS_KEY)
def all(self):
'''
获取全部代理
:return: 全部代理
'''
return self.db.zrangebyscore(REDIS_KEY, MIN_SCORE, MAX_SCORE)
if __name__ == '__main__':
# 进行一些测试
redis_cli = RedisCli()
proxy = '118.25.220.214:3128'
redis_cli.add(proxy)
redis_cli.set_max(proxy)
redis_cli.decrease(proxy)
print(redis_cli.exists(proxy))
print(redis_cli.count())
print(redis_cli.all())
redis_cli.add('140.227.60.114:3128')
redis_cli.add('213.128.7.72:53281')
redis_cli.add('37.187.149.129:1080')
redis_cli.set_max('140.227.60.114:3128')
print(redis_cli.random())
这里我们使用了Redis 有序集合(sorted set)：
- Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
- 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
- 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
- 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
