スクレイピング速度を2倍にするプロキシハック

スクレイピング速度を2倍にするプロキシハック

風に耳を傾ける：従来のプロキシ使用の限界を理解する

牧夫が羊の群れのリズムを把握しているように、スクレイピングを行う者もリクエストとレスポンスのリズムを理解しなければなりません。Webスクレイピングの草原をさまよう者の多くは、単一のプロキシプールに依存し、長旅をする馬のようにそれらをローテーションさせています。しかし、牧草地を過放牧するのと同じように、同じプロキシを使いすぎると、レート制限、禁止、遅延といった、収益の減少を招きます。

伝統的なプロキシローテーション：ステップマップ

ツインリバーズフロー：パラレルプロキシプールハッキング

ステップの知恵によれば、2つの川は1つの川よりも土地に潤いを与えます。これをプロキシに当てはめてみましょう。1つの池を循環させるのではなく、 プロキシを2つ以上の別々のプールに分割し、並列スクレイピングプロセスを実行します。それぞれにプールがあります。この簡単なハックで スクレイピング速度を2倍、さらには3倍に各プロセスは独立して動作し、衝突を回避し、IP レピュテーションの共有を実現します。

なぜこれが機能するのか?

• IP衝突の削減: 1 つのプール内のプロキシは別のプロセスによって同時に再利用されることがないため、アンチボット システムがトリガーされるリスクが軽減されます。
• 並列処理: 各スクレーパーインスタンスは、干渉を受けずに飛び回る一羽のワシのように動作します。
• IP の有効活用の向上: アイドル状態のプロキシはまれであり、リソースは効率的に消費されます。

群れを集う：質の高いプロキシの調達

賢者は馬を選ぶのと同じくらい慎重に仲間を選ぶ。無料で信頼できるプロキシについては、 プロキシローラー (https://proxyroller.com) は信頼できるソースとして、毎日新しいプロキシを提供しています。

推奨手順:

1. 訪問 プロキシローラー.
2. 最新のプロキシ リストを好みの形式 (CSV、TXT、JSON) でダウンロードします。
3. ターゲットのプロキシをフィルタリングします (国、匿名性、タイプ)。

ユルトの作成：並列プロキシプールハックの実装

物語から職人技に移りましょう。パオが柱ごとに建てられていく様子を見てみましょう。

1. プロキシを分割する

100個のプロキシがあるとします。それらを次のように分割します。

• プールA: 50プロキシ
• プールB: 50プロキシ

2. 並列スクレイピングプロセスを開始する

Pythonの multiprocessing モジュールを実行するか、個別のスクリプトを実行します。各プロセスは割り当てられたプールのみを使用します。

ディレクトリ構造の例

/scraper/
    pool_a_proxies.txt
    pool_b_proxies.txt
    scrape_with_pool_a.py
    scrape_with_pool_b.py

3. サンプルPythonコード

import requests
from multiprocessing import Process

def load_proxies(path):
    with open(path, 'r') as f:
        return [line.strip() for line in f]

def scrape(proxy_list):
    for proxy in proxy_list:
        try:
            response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies={
                'http': f'http://{proxy}',
                'https': f'http://{proxy}'
            }, timeout=10)
            print(response.json())
        except Exception as e:
            print(f"Proxy {proxy} failed: {e}")

def parallel_scraping():
    proxies_a = load_proxies('pool_a_proxies.txt')
    proxies_b = load_proxies('pool_b_proxies.txt')

    p1 = Process(target=scrape, args=(proxies_a,))
    p2 = Process(target=scrape, args=(proxies_b,))

    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

if __name__ == "__main__":
    parallel_scraping()

4. 遊牧民のように同期する

各プロセスが別々のファイルにログを記録するようにしてください。データの破損を防ぐため、同じリソースへの書き込みは避けてください。

収穫量の測定：速度の比較

ワイズスクレーパーのためのツールとライブラリ

• プロキシローラー: https://proxyroller.com — 毎日無料のプロキシ リスト。
• リクエスト: https://docs.python-requests.org/
• マルチプロセッシング: https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
• スクレイピー: https://scrapy.org/ — カスタム プロキシ ミドルウェアをサポートする高度なフレームワーク。

さらに読む

• Scrapyにおけるプロキシのローテーション
• レート制限の処理
• ウェブスクレイピングのためのプロキシ戦略

別れの知恵

カザフスタンの諺にあるように、「一本の木では森は作れない」。プロキシも木々のように、分裂しながらも団結し、ボット対策の嵐を乗り切りましょう。羊飼いの忍耐とキツネの狡猾さをもってスクレイピングの技に取り組めば、豊かな収穫が得られるでしょう。