在Python网络请求中，HTTP代理是突破访问限制、隐藏真实IP和实现分布式采集的核心工具。本文将从基础配置到高级策略，系统梳理代理使用方法及反反爬技巧。

一、基础代理配置

1. requests库快速实现
通过proxies参数直接指定代理地址，支持HTTP/HTTPS协议：

python

import requests

proxies = {

"http": "http://123.123.123.123:8080",

"https": "http://123.123.123.123:8080"

}

response = requests.get("https://example.com", proxies=proxies)

若代理需认证，格式为http://username:password@ip:port。

2. urllib标准库实现
通过ProxyHandler和Opener实现全局代理：

python

from urllib.request import ProxyHandler, build_opener, install_opener

proxy = ProxyHandler({"http": "http://123.123.123.123:8080"})

opener = build_opener(proxy)

install_opener(opener) # 后续所有urlopen请求自动使用代理

response = opener.open("https://example.com")

二、代理池与动态切换

1. 代理验证机制
通过测试请求筛选有效代理，避免无效IP浪费资源：

python

def check_proxy(proxy):

try:

response = requests.get("http://httpbin.org/ip", proxies={"http": proxy}, timeout=5)

return response.status_code == 200

except:

return False

2. 动态代理池
结合随机选择实现IP轮换，降低被封风险：

python

import random

proxy_pool = ["http://ip1:port", "http://ip2:port"]

current_proxy = random.choice(proxy_pool)

response = requests.get(url, proxies={"http": current_proxy})

三、反反爬高级策略

1. 请求头伪装
配合fake_useragent库动态生成User-Agent，模拟真实浏览器行为：

python

from fake_useragent import UserAgent

ua = UserAgent()

headers = {"User-Agent": ua.random}

requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)

2. 访问频率控制
通过随机延迟避免高频请求触发反爬：

python

import time

import random

time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机等待1-3秒

四、异常处理与优化

1. 重试机制
对瞬态错误（如429、5XX）实施指数退避重试：

python

from requests.exceptions import ProxyError

def retry_request(url, max_retries=3):

for _ in range(max_retries):

try:

return requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)

except ProxyError:

time.sleep(2 ** _) # 指数退避

return None

2. 性能优化

  • 异步请求：使用aiohttp库实现高并发代理请求。
  • 代理缓存：通过Redis缓存有效代理，减少重复验证开销。

五、合规使用建议

  1. 遵守robots.txt协议，避免对目标服务器造成过大压力。
  2. 选择高匿代理，确保目标网站无法识别代理行为。
  3. 控制采集频率，建议单个IP每秒不超过1次请求。

通过以上方法，开发者可灵活应对IP封禁、提升数据采集效率，同时降低法律风险。实际项目中，建议结合免费代理测试与付费服务，构建稳定可靠的代理体系。

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