def get_proxies(): print('-------------------使用了代理-------------------') proxy_url = 'http://api.tianqiip.com/getip?secret=2giruncwjw038ex2&type=json&num=1&time=3&port=1' data = requests.get(proxy_url).json()['data'][0] proxy = data['ip'] + ":" + str(data['port']) proxies = { 'http://': proxy, 'https://': proxy } return proxies

这是一个 Python 函数，功能是获取代理 IP，使用方法如下：

1. 在 Python 环境中导入 requests 库。

2. 将这个函数复制到你的 Python 代码中。

3. 调用该函数即可获得一个代理 IP。

具体实现过程如下：

1. 首先，定义一个名为 get_proxies 的函数。

2. 在函数体中，先打印一条提示信息，说明使用了代理。

3. 然后，定义一个变量 proxy_url，用于存储获取代理 IP 的 API 地址。

4. 使用 requests 库向 API 地址发送请求，并将返回结果转换为 JSON 格式。

5. 从 JSON 数据中提取出代理 IP 和端口号，并拼接成字符串形式。

6. 定义一个字典 proxies，用于存储代理 IP。

7. 返回代理 IP 字典 proxies。

需要注意的是，这个函数使用的是天气 IP 获取代理 IP，需要传入 secret 参数才能获取到代理 IP。如果你想使用其他代理 IP，需要修改 proxy_url 变量为其他代理 IP 的 API 地址，并按照相应的 API 参数进行请求。

相关问题

if __name__=="__main__": headers = headers_steam() proxies = getProxyIp() with open('./items/lvemo1.txt', 'r', encoding="utf-8-sig") as f: lines = f.readlines() # 解析每一行账户信息并将其存储到一个列表中 # print(lines) items = {} for line in lines: # print(line) value,key = line.strip().split(' ') items[key] = int(value) item = items while (1): for key in item: market_hash_name = key goodsid = items[key] print('current_item-----------------------------',market_hash_name) url = get_steam_url(market_hash_name) # print(url) items_information = get_item_information_from_steam(headers,proxies,url) check_price_float(items_information,goodsid)将其改成多进程

可以通过multiprocessing模块创建多个进程，每个进程处理一个账户信息。下面是一个示例代码，使用multiprocessing模块创建多个进程处理账户信息：

import multiprocessing

def process_item(line):
    """处理单个账户信息"""
    value, key = line.strip().split('	')
    items[key] = int(value)
    while True:
        # 处理账户信息的代码
        pass

if __name__ == '__main__':
    # 读取账户信息
    with open('./items/lvemo1.txt', 'r', encoding="utf-8-sig") as f:
        lines = f.readlines()

    # 解析每一行账户信息并将其存储到一个列表中
    items = {}
    for line in lines:
        process_item(line)

    # 创建进程池，每个进程处理一个账户信息
    pool = multiprocessing.Pool(processes=len(items))
    for line in lines:
        pool.apply_async(process_item, args=(line,))
    pool.close()
    pool.join()

在上述示例中，我们将处理单个账户信息的代码封装在process_item函数中，然后使用multiprocessing.Pool类创建了一个进程池，每个进程处理一个账户信息。在主进程中，我们首先读取账户信息并解析，然后使用进程池处理每个账户信息。

需要注意的是，在Windows操作系统下，创建新的进程时需要在if __name__ == '__main__':语句块中进行，否则会出现无法启动进程的错误。

import requests import openpyxl from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent':'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;Win64;x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 114.0.0.0Safari / 537.36' } def send_requests(): url = 'https://www.qidian.com/rank/yuepiao/' resp = requests.get(url,headers=headers,proxies={'HTTP':'114.231.82.96'}) return resp.text def parase_html(data): bs = BeautifulSoup(data,'lxml') tatol_books = bs.find('div',class_='book-img-text') books = tatol_books.find_all('li') # print(books) for item in books: book1_url = item.find('div',class_='book-mid-info')('h2') book_url = book1_url.find('a') print(book_url) def start(): result = send_requests() parase_html(result) if __name__ == '__main__': start()，为什么这段代码报错？错在什么地方？请详细说明；改如何改正这代码

这段代码报错是因为在 `parase_html` 函数中，第 14 行的 `book1_url` 变量获取的是一个列表，而不是一个 BeautifulSoup 对象，所以在接下来的一行中，使用 `find` 方法会报错。

要改正这段代码，可以将第 14 行的 `book1_url` 改为 `book_mid_info`，即：

book_mid_info = item.find('div',class_='book-mid-info')
book_url = book_mid_info.find('h2').find('a')

这样就可以正确获取书籍的链接了。