在现代化的世界里,很多国际学术数据库对我们的日常工作研究中起着非常重要的作用。比如:
写课程论文、开展课题研究、做科研;
检索成果、获取数据支撑研究;
跟踪技术前沿、分析产品研发;
……
这些科研、教育、学术相关的从业者都离不开国际学术数据库的数据,而美国和欧盟都在推“开放获取”(Open Access),比如Plan S计划,要求公费研究成果必须免费公开。数据提醒:到2025年,预计超过50%的学术论文会是OA(Open Access)模式。

但问题来了,使用国内的IP访问这些数据库动不动因为地域限制访问不了,甚至直接给你屏蔽了。
那该如何获取这些数据呢?
这时候,海外代理IP就成了必需品,借用海外代理IP,就是能高效采集公开数据。那,具体怎么做呢?别急,跟着我的步骤,一步一步为你详细拆解清楚。走你~

啥是海外代理IP?简单讲,就是位于国外的IP地址,通过代理服务器来中转你的网络流量。比方说,你想访问美国的数据库,就用一个美国的代理IP,这样数据库才会以为你是”自己人“,把数据交给你带走。


↑ 他们家带宽监控
拿到自己的API key,不用说,直接上代码。
Pythonimport requests
def get_proxy():
# 用青果海外IP API获取一个代理,返回格式如 "123.123.12.1:8888"
proxy_url = "https://overseas.proxy.qg.net/get?key=yourkey&num=1&area=&isp=&format=txt&seq=\r\n&distinct=false"
try:
resp = requests.get(proxy_url, timeout=5)
if resp.status_code == 200:
proxy = resp.text.strip().splitlines()[0]
return {
'http': f'http://{proxy}',
'https': f'http://{proxy}'
}
except Exception as e:
print(f"代理IP获取失败: {e}")
return None先从简单入手,学术数据采集前,得测试环境。Chrome浏览器为例:
这步是环境准备,确认海外代理ip有效。
import requests # 导入requests库,用于发HTTP请求
import random # 用于随机延时
import time # 用于sleep
def get_proxy():
"""从青果网络海外代理IP API获取一个代理"""
proxy_url = "https://overseas.proxy.qg.net/get?key=yourkey&num=1&area=&isp=&format=txt&seq=\r\n&distinct=false" # 替换yourkey为你自己的API key
response = requests.get(proxy_url) # 调用API获取IP
if response.status_code == 200:
proxy_ip = response.text.strip() # 假设返回格式是 IP:PORT
return {
'http': f'http://{proxy_ip}',
'https': f'http://{proxy_ip}'
}
else:
raise Exception("获取代理失败,状态码: " + str(response.status_code))
# 步骤1: 获取代理
proxies = get_proxy()
# 步骤2: 发送请求。目标URL是PubMed的搜索页面(公开的)
url = 'https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=AI' # 搜索AI相关的论文
try:
response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10) # 用代理发GET请求,超时10秒防卡住
# 步骤3: 检查响应
if response.status_code == 200: # 200表示成功
print("成功访问!内容长度:", len(response.text)) # 打印内容长度确认
# 这里你可以解析HTML,比如用BeautifulSoup提取数据
else:
print("出问题了,状态码:", response.status_code) # 调试用
except Exception as e:
print("异常:", e) # 捕获错误,比如代理失效
# 加点延时防封
time.sleep(random.uniform(1, 5))小小tips:如果用爬虫框架如Scrapy,配置更简单:在settings.py加HTTP_PROXY = 'http://ip:port',但动态获取的话,可以写中间件调用get_proxy。
用他们的Entrez API。安装biopython(pip install biopython)。
from Bio import Entrez # 导入Entrez模块
Entrez.email = 'your_email@example.com' # 必须填邮箱,遵守规则
handle = Entrez.esearch(db='pubmed', term='machine learning', retmax=10) # 搜索机器学习,10条
record = Entrez.read(handle) # 读取结果
for id in record['IdList']:
print(id) # 打印PMID注意:Entrez不支持直接proxies,但你可以用requests作为底层,改配置。或者在外层用青果网络代理IP的环境跑。
该说不说,大数据采集,还是要注意点规矩,别给自己找麻烦,比如严格遵守相关平台的政策,让你抓取再抓取,付费有版权的别搞;比如频率别太频繁了,每IP每次间隔 10-15 秒都行,别逞一时之快到时候直接gameover了。
以上就是全流程啦。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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