一个强大到超乎你的想象的异步IP池项目——async-proxy-pool
随着大型网站反扒机制的增强，更改IP登陆已经成为一种最高效的方式，为此打造一款超强IP池项目，采用最新最快的Python技术——异步（Async ）。编写了一个免费的异步爬虫代理池，以 Python asyncio 为基础，充分利用 Python 的异步性能，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，速度堪比GO语言。
项目介绍
本项目通过爬虫抓取互联网上免费代理网站的IP，并且进行异步检测是否可用，如果可用就放入数据库。定时对数据库中的代理进行维护，然后通过web api的形式供外部使用。
项目运行环境
项目使用了 sanic，一个异步网络框架。所以建议运行 Python 环境为 Python3.5+，并且 sanic 不支持 Windows 系统，Windows 用户可以考虑使用 Ubuntu on Windows。
总体架构
项目主要几大模块分别是爬取模块，存储模块，校验模块，调度模块，接口模块。
爬取模块crawler.py
负责爬取代理网站，并将所得到的代理存入到数据库，每个代理的初始化权值为 INIT_SCORE。
存储模块database.py
封装了 Redis 操作的一些接口，提供 Redis 连接池。
校验模块validator.py
验证代理 IP 是否可用，如果代理可用则权值 +1，最大值为 MAX_SCORE。不可用则权值 -1，直至权值为 0 时将代理从数据库中删除。
调度模块scheduler.py
负责调度爬取器和校验器的运行。
接口模块webapi.py
使用 sanic 提供 WEB API （服务器提供接口）。
如何使用
安装 Redis
项目数据库使用了 Redis，Redis 是一个开源（BSD 许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。所以请确保运行环境已经正确安装了 Redis。安装方法请参照官网指南。
项目源码
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安装依赖
$ pip install -r requirements.txt
使用API获取代理
运行代码后，访问http://127.0.0.1:5000/进入主页，如果显示'Welcome'，证明成功启动。
访问http://127.0.0.1:5000/get可以获取一个可用代理。
也可以在程序代码中用相应的语言获取，例如:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import lxml
def get_proxy():
r = requests.get('http://127.0.0.1:5000/get')
proxy = BeautifulSoup(r.text, "lxml").get_text()
return proxy
Sanic 性能测试
使用 wrk 进行服务器压力测试。基准测试 30 秒, 使用 12 个线程, 并发 400 个 http 连接。测试 http://127.0.0.1:3289/
$ wrk -t12 -c400 -d30s http://127.0.0.1:3289/
Running 30s test @ http://127.0.0.1:3289/
12 threads and 400 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 34.63ms 12.66ms 96.28ms 58.07%
Req/Sec 0.96k 137.29 2.21k 73.29%
342764 requests in 30.10s, 49.69MB read
Requests/sec: 11387.89
Transfer/sec: 1.65MB
⭐️ Requests/sec: 11387.89
我们看到了什么？平均每秒钟11387.89个请求，就问你们怕不怕。机器性能更好一下，就是一波DOS攻击了。
实际代理性能测试
实测效果
https://taobao.com（测试淘宝）
测试代理： http://localhost:3289/get/20
测试网站： https://taobao.com/
测试次数： 1000
成功次数： 984
失败次数： 16
成功率： 0.984
https://baidu.com（测试百度）
测试代理： http://localhost:3289/get/20
测试网站： https://baidu.com
测试次数： 1000
成功次数： 975
失败次数： 25
成功率： 0.975
</pre>
https://zhihu.com（测试知乎）
测试代理： http://localhost:3289/get/20
测试网站： https://zhihu.com
测试次数： 1000
成功次数： 1000
失败次数： 0
成功率： 1.0
</pre>
可以看到其实性能是非常棒的，成功率极高。
最后，想学习Python的小伙伴们！
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