1 引言
在数字化时代，数据作为核心资源蕴含重要价值，网络爬虫成为企业洞察市场趋势、学术研究探索未知领域的重要技术手段。然而爬虫实践中常面临技术挑战，例如某电商企业通过爬虫获取竞品数据时，因高频请求触发目标平台 IP 封锁机制导致采集中断。
IP 代理在网络爬虫中发挥关键作用：通过分布式请求分散访问压力，可规避单 IP 高频访问限制并突破地域内容获取限制；同时能隐藏真实 IP 地址降低法律风险，模拟多用户行为特征优化反爬虫策略，有效平衡数据获取需求与网络访问规则。这种技术工具通过突破技术限制、提升采集效率、保障数据安全等多维价值，成为网络爬虫体系中的重要组成部分。
本文将介绍代理IP在网络爬虫中的重要性，并结合实际应用。
2 代理IP的优势
强大的架构性能：采用高性能分布式集群架构，具备无限并发能力，不限制并发请求，能完美满足多终端使用需求，为各类业务稳定运行提供坚实保障。
丰富的功能配置：支持多种代理认证模式，同时兼容 HTTP、HTTPS 以及 socks5 协议。还提供 API 接口调用与可视化监控统计功能，为用户业务开展提供极大便利。
优质的资源保障：拥有千万级优质住宅代理 IP 池，实时更新来自 200 多个国家的真实家庭住宅 IP。这些 IP 具有高效率、低延迟的特点，且能提供超高私密性，有力保障数据安全。
个性化的定制服务：兼顾个人和企业用户的专属需求，支持根据业务场景定制独享 IP。 这个团队提供 24 小时服务与技术支持，全方位满足用户多样化业务需求。
3 获取代理IP账号
这里我们可以选择进入官网网站，获取账号
在测试前，我们记得实名认证一下，这样我们就可以享受500M测试的额度了，接下来我们简单演示一下使用账密认证的形式获取代理~
在获取代理前，我们首先要创建一下子账号，这里的用户名和密码都要采用字母+数字
接下来我们就可以获取代理信息了，前往获取代理，然后选择账密认证。这里选择所需的地区、子用户、粘性会话、代理协议以及我们需要的其他参数，我这里默认
生成代理信息，完成前面的设置后，我们将获得代理信息。请复制提供的详细信息并在您的代理软件中配置使用。
套餐选择一般有两个选项动态住宅代理和静态住宅代理，当然我相信很多人是不了解这两个的，这里我简单的介绍一下
动态住宅代理的 IP 地址处于不断变化之中，这使得它在模拟多样化用户行为、规避网站访问限制等方面表现出色，像网络爬虫、广告验证等场景常能看到它的身影。其成本往往根据使用量或时长而定，相对较为灵活，价格一般不算高，还能为用户提供较好的匿名性保护，不过在速度和稳定性上可能会有一些波动。
静态住宅代理有着固定不变的 IP 地址，在速度和稳定性方面更具优势，适用于对网络质量要求高的网站测试、电商监控等场景。由于其资源的特殊性，价格通常偏高，而且因为 IP 固定，相对容易被追踪，匿名性稍弱。
此外官方还设置了许多使用教程，感兴趣的小伙伴可自行查阅！
接下来让我们进入爬取实战环节。
4 爬取实战案例—（某电商网站爬取）
4.1 网站分析
这是一个海外电商平台，今天我想要获取下面图中一些信息，这里选取的关键词是：IPhone 16
接下来我们想要获取商品的：title、price、link，如何获取呢，我们可以选择点击键盘上的F12,之后我们就可以按照下面的示例，进行选中对应的块了
这里我们选择通过soup.find_all(‘div’, class_=‘product-tuple-listing’)来查找所有的商品块
每个商品块包含了：
上面是简单的网站结构分析，下面我们进行实战
4.2 编写代码
1、首先我们需要导入库，这里我们导入requests和bs4，这两种库
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
2、其次设置请求头，如下
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',}
3、模拟浏览器请求。很多网站会根据请求头来判断请求是否来自浏览器，以防止自动化脚本等的访问。这里你也可以选择多设置几个
4、之后我们确定目标 URL，这里是可以变动的，但是如果变动过大的话，后面对应的结构也得变动
5、获取页面的内容，requests.get(url, headers=headers)：发送 GET 请求到 Snapdeal 网站，获取网页内容。
response.text：获取返回的 HTML 内容。BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)：使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容。'html.parser' 是解析器，BeautifulSoup 会将 HTML 内容转换成一个可以通过 Python 代码进行操作的对象。
response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
6、定义提取商品信息的函数，这里使用find_all函数
def extract_product_info(): products = [] product_elements = soup.find_all('div', class_='product-tuple-listing')
这里设置products = []：初始化一个空列表，用来存储商品信息。
soup.find_all('div', class_='product-tuple-listing')：通过 BeautifulSoup 找到所有符合条件的 div 元素，这些 div 元素是每个商品的容器。根据页面的结构，每个商品信息都被包含在一个 div 标签中，其类名为 product-tuple-listing。
7、接下来就是for循环遍历了
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',}
url = 'https://www.snapdeal.com/search?keyword=iPhone%2016&santizedKeyword=Sony&catId=0&categoryId=0&suggested=false&vertical=p&noOfResults=20&searchState=&clickSrc=go_header&lastKeyword=&prodCatId=&changeBackToAll=false&foundInAll=false&categoryIdSearched=&cityPageUrl=&categoryUrl=&url=&utmContent=&dealDetail=&sort=rlvncy'
response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
def extract_product_info(): products = []
product_elements = soup.find_all('div', class_='product-tuple-listing')
for product in product_elements: title = product.find('p', class_='product-title').text.strip() if product.find('p', class_='product-title') else None price = product.find('span', class_='lfloat product-price').text.strip() if product.find('span', class_='lfloat product-price') else None link = product.find('a', href=True)['href'] if product.find('a', href=True) else None
if title and
price and link: product_info = { 'title': title, 'price': price, 'link': f'https://www.snapdeal.com{link}', } products.append(product_info)
return products
products = extract_product_info()for product in products: print(f"Title: {product['title']}") print(f"Price: {product['price']}") print(f"Link: {product['link']}") print("-" * 40)
上面就是整个代码的核心步骤，下面我给出完整的代码
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',}
url = 'https://www.snapdeal.com/search?keyword=iPhone%2016&santizedKeyword=Sony&catId=0&categoryId=0&suggested=false&vertical=p&noOfResults=20&searchState=&clickSrc=go_header&lastKeyword=&prodCatId=&changeBackToAll=false&foundInAll=false&categoryIdSearched=&cityPageUrl=&categoryUrl=&url=&utmContent=&dealDetail=&sort=rlvncy'
response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
def extract_product_info(): products = []
product_elements = soup.find_all('div', class_='product-tuple-listing')
for product in product_elements: title = product.find('p', class_='product-title').text.strip() if product.find('p', class_='product-title') else None price = product.find('span', class_='lfloat product-price').text.strip() if product.find('span', class_='lfloat product-price') else None link = product.find('a', href=True)['href'] if product.find('a', href=True) else None
if title and price and link: product_info = { 'title': title, 'price': price, 'link': f'https://www.snapdeal.com{link}', } products.append(product_info)
return products
products = extract_product_info()for product in products: print(f"Title: {product['title']}") print(f"Price: {product[
'price']}") print(f"Link: {product['link']}") print("-" * 40)
下面是运行的结果：
4.3 优化代码
接下来我们使用代理再试试，下面是官方为我们提供的关于Demo示例，从代码来看，还是十分简洁明了的
import requestsif __name__ == '__main__':proxyip = "http://username_custom_zone_US:password@us.ipwo.net:7878"url = "http://ipinfo.io"proxies = {'http': proxyip,}data = requests.get(url=url, proxies=proxies)print(data.text)
接下来我们再根据提供的代码示例，从而优化我们的代码，下面是完整的代码阐述
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',}
proxyip = " " proxies = { 'http': proxyip,}
url = 'https://www.snapdeal.com/search?keyword=iPhone%2016&santizedKeyword=Sony&catId=0&categoryId=0&suggested=false&vertical=p&noOfResults=20&searchState=&clickSrc=go_header&lastKeyword=&prodCatId=&changeBackToAll=false&foundInAll=false&categoryIdSearched=&cityPageUrl=&categoryUrl=&url=&utmContent=&dealDetail=&sort=rlvncy'
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
def extract_product_info(): products = []
product_elements = soup.find_all('div', class_='product-tuple-listing')
for product in product_elements: title = product.find('p', class_='product-title').text.strip() if product.find('p', class_='product-title') else None price = product.find('span', class_='lfloat product-price').text.strip() if product.find('span', class_='lfloat product-price') else None link = product.find('a', href=True)['href'] if product.find('a', href=True) else None
if title and price and link: product_info = { 'title': title, 'price': price, 'link': f'https://www.snapdeal.com{link}', } products.append(product_info)
return products
products = extract_product_info()for product in products: print(f"Title: {product['title']}")
print(f"Price: {product['price']}") print(f"Link: {product['link']}") print("-" * 40)
下面是运行结果：
5 总结
通过本文的介绍，我们可以清楚的了解并认识到代理在网络数据采集是十分重要的，针对snapdeal电商平台的商品数据采集，发现了IPWO的强大之处，使我们进行网络数据采集的时候，效率大大的提高~
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