동시성 제어로 프록시 요청 확장하기

동시성 제어의 중요성

대규모 스크래핑에서 동시 요청 수를 적절히 제어하는 것은 성공률과 효율에 직접적으로 영향을 미칩니다.

Python 비동기 동시성

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url, semaphore, proxy):
    async with semaphore:
        async with session.get(url, proxy=proxy) as response:
            return await response.text()

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(20)  # 최대 20 동시 요청
    proxy = "http://user:pass@gate.proxyhat.com:8080"
    urls = [f"https://example.com/product/{i}" for i in range(1000)]

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url, semaphore, proxy) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

Node.js 동시성

import pLimit from 'p-limit';
const limit = pLimit(20);
const results = await Promise.all(
    urls.map(url => limit(() => fetch(url)))
);

Go 동시성

sem := make(chan struct{}, 20)
var wg sync.WaitGroup
for _, url := range urls {
    wg.Add(1)
    go func(u string) {
        defer wg.Done()
        sem <- struct{}{}
        defer func() { <-sem }()
        scrape(u)
    }(url)
}
wg.Wait()

핵심 요약

• 동시성 제어는 대규모 스크래핑의 핵심입니다.
• 대상과 프록시 풀에 맞는 적절한 동시 요청 수를 설정하십시오.
• ProxyHat은 높은 동시 연결을 지원합니다.