
Python代理抓取并验证使用多线程实现
这里没有使用队列只是采用多线程分发对代理量不大的网页还行但是几百几千性能就很差了,感兴趣的朋友可以了解下,希望对你有所帮助
没有使用队列,也没有线程池还在学习只是多线程
输出:
一共获取 31 个代理
********************************************************************************
开始创建线程处理.....
正在验证 : 122.10.48.13
正在验证 : 122.72.76.121
正在验证 : 122.72.11.129
正在验证 : 222.89.159.131
正在验证 : 218.5.74.174
正在验证 : 218.203.107.165
正在验证 : 219.224.101.81
正在验证 : 221.176.169.14
正在验证 : 112.5.254.85
正在验证 : 113.106.73.210
正在验证 : 114.247.21.212
正在验证 : 122.72.76.122
正在验证 : 219.239.26.23
正在验证 : 222.89.154.14
正在验证 : 58.67.147.197
正在验证 : 222.188.88.26
正在验证 : 103.247.16.241
正在验证 : 183.221.250.141
正在验证 : 183.221.250.137
正在验证 : 122.72.80.108
正在验证 : 122.72.76.125
正在验证 : 122.72.11.131
正在验证 : 122.72.80.101
正在验证 : 122.72.120.41
正在验证 : 122.72.120.38
正在验证 : 122.72.120.35
正在验证 : 218.203.105.26
正在验证 : 221.130.18.211
正在验证 : 110.77.236.48
正在验证 : 218.91.206.146
正在验证 : 211.162.16.210
成功采集 114.247.21.212 0.300999879837
成功采集 218.203.105.26 0.306999921799
成功采集 221.176.169.14 0.417000055313
成功采集 122.72.120.35 0.369999885559
采集失败 218.5.74.174 :timeout
成功采集 122.72.120.38 0.40900015831
成功采集 183.221.250.137 0.608999967575
成功采集 122.72.11.131 0.679999828339
成功采集 183.221.250.141 0.791000127792
成功采集 113.106.73.210 0.891000032425
成功采集 122.72.76.121 1.40299987793
成功采集 122.72.80.108 1.4470000267
成功采集 211.162.16.210 1.625
成功采集 122.72.76.125 1.6819999218
成功采集 112.5.254.85 1.74399995804
成功采集 122.72.80.101 1.79799985886
成功采集 122.72.11.129 2.00900006294
成功采集 122.72.120.41 1.99099993706
采集失败 222.188.88.26 :timeout
成功采集 122.72.76.122 3.49100017548
成功采集 218.91.206.146 3.66000008583
成功采集 122.10.48.13 3.91799998283
成功采集 222.89.154.14 3.93499994278
成功采集 222.89.159.131 3.99699997902
成功采集 221.130.18.211 3.99500012398
采集失败 219.224.101.81 :timeout采集失败 218.203.107.165 :timeout
采集失败 58.67.147.197 :timeout
采集失败 103.247.16.241 :timeout
采集失败 110.77.236.48 :timeout
成功采集 219.239.26.23 12.2809998989
获取有效代理 24 个,现在开始排序和保存
总共用时 13.2810001373
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29CDA 数据分析师必备技能全解析 在数据驱动决策的时代,CDA 数据分析师作为连接数据与业务价值的桥梁,需要具备多元化的技能体系 ...
2025-07-29解析 LSTM 训练后输出不确定:成因与破解之道 在深度学习处理序列数据的领域,长短期记忆网络(LSTM)凭借其捕捉长距离依赖关系 ...
2025-07-29χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中,假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段 ...
2025-07-29