其实，在github上我们可以找到好多代理池，说白了都不知道是第几手数据了，都是爬取多个网站然后进行数据清洗，或redis或存库或flask实现http的api，但是，笔者需求很单纯，每日几百个稳定代理即可，然而即使榜首的7Kstar也未能满足笔者的需求，算咯，自己来吧。
经常写爬虫用代理池的小伙伴应该也清楚免费代理的质量之低，首先推荐个大佬的代理服务，而本次的代理池也基于它去完成的。
那么开始我们今天的主题，如何成为一个合格的代理池！
代理存活检测模块
def alive(url):
proxy = {'http': url.replace('https', 'http'),
'https': url.replace('http', 'https')
}
try:
print("当前检测代理：{}".format(url))
r = requests.get('https://www.baidu.com/',proxies=proxy,headers=headers,timeout=3)
if r.status_code==200:
return 200
except:
pass
我们可以借助常见的网站去尝试代理访问来判断代理是否存活，但有些代理可以访问百度但不一定可以访问你的目标站点，所以可以根据自己的需求变更存活检测规则。
数据获取与处理模块
数据获取模块采用了我们刚刚推荐的站点，而且它的机制是每隔10s会刷新一边数据，棒呆！我们根据这个特性每隔十秒获取一次数据。
def getinfo():
try:
response1 = requests.get(url1, headers=headers)
response2 = requests.get(url2, headers=headers)
response3 = requests.get(url3, headers=headers)
r=(response1.text+response2.text+response3.text).replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','')
res = re.findall('<buttonclass="btnbtn-smbtn-copy"data-url="(.*?)"', r)
return res
except:
print('网络不稳定，摸鱼ing......')
数据存储模块会对返回结果进行存活判断，然后将有用数据丢到了一个临时文件，为什么要加这一层过渡呢？当然是让它承担日志功能与去重前备份。
def saveinfo(i,q):
if alive(i):
print('获得有效代理：{}'.format(i))
fa=open('proxiestmp.txt','a')
fa.write(i+'\n')
fa.close()
else:
pass
q.put(i)
数据梳理模块我们根据刚刚的临时文件进行set处理去重。
def setinfo():
fw=open('proxies.txt','w')
fw.writelines(set(open('proxiestmp.txt','r').readlines()))
fw.close()
最后当然是一个多进程并发的调度，为什么要加入多进程？不是会sleep10s等待么？我们需要考虑到一次拿到数据后存活判断的耗时，如果这10s内没有完成存活检测（因为代理的质量原因网络延时是一定存在的）就会对下次请求造成延误，所以我们的多进程并发就是针对的代理存活检测模块，保证每10s一个单位时间内如期完成任务。
#进程池管理模块
def poolmana(res):
p = Pool(30)
q = Manager().Queue()
for i in res:
p.apply_async(saveinfo, args=(i,q,))
p.close()
p.join()
数据清洗模块
为什么要数据清理，因为一段时间不用，代理极有可能死掉了，那就重新再检测一遍存活咯。
def wash(i,q):
if alive(i):
fw = open('proxies.txt', 'a')
fw.write(i + '\n')
fw.close()
q.put(i)
这种东西，谁愿意等呢，多进程安排~
#进程池管理模块
def poolmana(res):
p = Pool(10)
q = Manager().Queue()
print('代理池数据清洗开始......\n耗时取决于当前代理池大小......\n请耐心等待......')
for i in res:
i=i.replace('\n','')
p.apply_async(wash, args=(i,q,))
p.close()
p.join()
考虑到某些不可描述的以为，在数据清洗前会帮你们做个备份啦，另外还会重新从临时文件去重一次，防止遗漏。
def run():
setinfo()
fr=open('proxies.txt','r+')
res=fr.readlines()
fr.truncate()
fr.close()
fc=open('proxiesback.txt','w')
fc.writelines(res)
fc.close()
poolmana(res)
print('代理池清洗完毕......')
API接口
哼哼，希望大家想起它的时候，会认为我做的是轮子而不是成品，所以额外开发了个接口供其它平台调度，将会返回一个极高质量的代理列表。
def run():
fr=open('proxies.txt', 'r')
read=fr.readlines()
fr.close()
res=[]
for i in read:
r=i.replace('\n','')
res.append(r)
return res
运行展示
是的，默认采集600次，大家根据自己的需求调整就是。
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By Tide_RabbitMask | V 1.0
代理池拓展开始......
预计等待时间100分钟......
预计采集有效去重代理数量600-600000+......
当前第1次采集
当前检测代理：http://127.0.0.1:80
跑出的结果以日志形式存放在tmp文件，然后去重后存入proxies.txt。
然后，使用刚刚的api模块调用即可，这毕竟是个轮子，如果你想的话，花五分钟丢flask做个http接口亦可，而我这里的需求是用来给爬虫平台做调度的,所以如此设计。
GetProxies项目地址：
https://github.com/rabbitmask/GetProxies
那么，玩的开心。
