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python爬蟲刷訪問量 2019 7月

系統 1984 0

看著自己少得可憐的訪問量,突然有一個想用爬蟲刷訪問量的想法,主要也是抱著嘗試的心態,學習學習。

其實市面上有一些軟件可以代刷流量 比如 流量精靈,使用感確實比我們自己寫的代碼要好一些

第一版:網上借鑒了一下?????????? 以下代碼運行在 python3

            
import urllib.request
import time
# 使用build_opener()是為了讓python程序模仿瀏覽器進行訪問
opener = urllib.request.build_opener()
opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')]

# 專刷某個頁面
print('開始刷了哦:')
tempUrl = 'https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/88966839'
for j in range(2000):
 try:
  opener.open(tempUrl)
  time.sleep(7)
  print('%d %s' % (j, tempUrl))
 except urllib.error.HTTPError:
  print('urllib.error.HTTPError')
  time.sleep(1)
 except urllib.error.URLError:
  print('urllib.error.URLError')
  time.sleep(1)
          

該代碼主要就是利用爬蟲打開網頁來進行訪問量的刷新,但是,該方法遇到了瓶頸,當刷新到一定訪問量時,csdn的服務器會阻止該ip的訪問,也就刷新不了訪問量了。

所以,也就衍生了第二版。

我們可以在? https://www.xicidaili.com 網站上看到很多代理ip,使用這些代理ip,可以防止csdn服務器阻止訪問。

首先,編寫了一個獲取代理ip的文件,經我本人實驗,國內http代理ip較為穩定,所以我們爬取
'https://www.xicidaili.com/wt/1

頁面的代理ip信息,并將它們存儲在proxy文件里,以下代碼是基于 python2的,注意不要弄錯版本

            
proxy_IP.py文件
import urllib2
import BeautifulSoup

User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
header = {}
header['User-Agent'] = User_Agent

url = 'https://www.xicidaili.com/wt/1'
req = urllib2.Request(url, headers=header)
res = urllib2.urlopen(req).read()
soup = BeautifulSoup.BeautifulSoup(res)
ips = soup.findAll('tr')
f = open("proxy", "w")
for x in range(1,len(ips)):
 ip = ips[x]
 tds = ip.findAll("td")
 ip_temp = tds[1].contents[0]+","+tds[2].contents[0]+"\n"

 print tds[1].contents[0]+"\t"+tds[2].contents[0]
 f.write(ip_temp)
          

通過執行以上代碼,我們就可以獲得大量代理ip,接下來就是使用這些ip進行對博客的訪問。

            
csdnfake.py
import urllib2
import socket
import time
import random

socket.setdefaulttimeout(3)

user_agent_list = [
 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
      'Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3',
 'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)',
 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)',
 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
 'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',
 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',
 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SE 2.X MetaSr 1.0; SE 2.X MetaSr 1.0; .NET CLR 2.0.50727; SE 2.X MetaSr 1.0)',
 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0',
 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',
]
f = open("proxy")
lines = f.readlines()
proxys = []

for i in range(0,len(lines)):
 ip = lines[i].strip().split(",")
 proxy_host = "http://"+ip[0]+":"+ip[1]
 print "http://"+ip[0]+":"+ip[1]
 proxy_temp = {"http": proxy_host}
 proxys.append(proxy_temp)
urls = {"https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/88966839",
  "https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/88930018",
  "https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/88642949",
  "https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/84568170",
  "https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/84451279",
  "https://blog.csdn.net/Lin_QC/article/details/84927503",
  }

j=1
for i in range(100):
 for proxy in proxys:
  for url in urls:
   try:
    user_agent = random.choice(user_agent_list)
    proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxy)
    opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)
    urllib2.install_opener(opener)
    req = urllib2.Request(url)
    c = urllib2.urlopen(req)
    print ("sucessful",j)
    j+=1
    time.sleep(5) 
   except Exception, e:
    print proxy
    print e
    continue
          

user_agent_list是一堆瀏覽器的代理頭,可以模仿瀏覽器訪問博客。

每次訪問休息五秒,主要是因為過快的訪問對csdn無效。

效果,刷過訪問量的博客和沒刷的差距明顯

總結

以上所述是小編給大家介紹的python爬蟲刷訪問量 2019 7月,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持!
如果你覺得本文對你有幫助,歡迎轉載,煩請注明出處,謝謝!


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