如何利用爬虫与数据分析指导选择首篇小说类型：第三章通过免费代理网站建立ip池

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
 
# 获取代理服务器列表
def get_proxy_list(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        proxy_list = soup.find_all('td', class_='proxy')
        port_list = soup.find_all('td', class_='port')
        proxies = []
        for proxy, port in zip(proxy_list, port_list):
            proxies.append(f"http://{proxy.text}:{port.text}")
        return proxies
    else:
        return []
 
# 使用随机代理尝试访问网页
def try_with_random_proxy(url, proxies):
    if proxies:
        proxy = random.choice(proxies)
        try:
            response = requests.get(url, proxies={'http': proxy})
            if response.status_code == 200:
                return response.text
        except requests.exceptions.ConnectionError:
            return try_with_random_proxy(url, proxies)
    return None
 
# 示例使用
url = 'http://example.com/free-proxy-list'  # 免费代理网站URL
proxies = get_proxy_list(url)
html_content = try_with_random_proxy('http://www.example.com/novel/chapter/3', proxies)
 
# 此处可以进行数据分析和解析小说内容的代码

这个代码示例展示了如何使用Python的requests库结合BeautifulSoup进行网页爬取，以及如何从一个提供免费代理服务器的网站上抓取代理列表，并使用这些代理尝试访问一个指定的网页。这个过程是网络爬虫和数据分析工作中常见的一个环节，对于学习这些技术的开发者有参考价值。