哎，说到爬虫这事儿，真是又爱又恨。数据抓得爽的时候感觉自己能征服世界，可一旦IP被ban，立马打回原形，盯着403页面发愣。别问我怎么知道的，都是泪。后来折腾代理IP池，才算摸到点门道——这玩意儿根本不是“可选配件”，而是爬虫的续命神器。

很多人觉得搞代理IP池特复杂，得租服务器、写调度算法、搞健康检查……停，别想那么远。其实刚开始真不用整得太 fancy。你甚至可以先从零搭建一个最小可用的版本，再慢慢迭代。比如，先从免费代理源开始抓，虽然质量参差不齐，但用来练手和应对低频率请求完全足够。

去哪找免费代理？西刺、快代理、89ip，这些网站经常更新，随手写个正则就能扒一批下来。不过这些IP大多不太稳定，响应慢还是小事，十有六七都用不了。所以你得验证——光收集不验证，等于吃饭不嚼直接咽。

验证代理是否可用，最简单的办法就是写个脚本，让每个IP都去访问一下httpbin或者知乎什么的，能返回200就算过关。这里有个小技巧：别用单线程验，效率太低，Python里用aiohttp或者concurrent.futures并发一下，几百个IP几十秒就能筛完。验完可用的先存下来，txt/json/csv都行，第一版IP池就这么成了。

但免费代理终究靠不住，稍微认真点的项目建议还是上付费代理。芝麻、蘑菇、站大爷这些服务商都提供API，按时更新IP列表，稳定性和速度好得多。一个月几十到几百，比被封号或者降权划算多了。

有了IP列表，接下来就是怎么用的问题。最傻的办法是随机选一个IP发请求，成不成功看运气。好一点的做法是给每个IP记录状态：最近响应时间、是否超时、成功次数……接着优先选用得顺手的。不过说实在的，如果不是超高并发场景，轮询或者随机选也够用了。

我一般喜欢用Redis做IP池的存储，不为别的，就因为快，还支持过期时间和发布订阅。每个IP存个hash，字段包括地址、端口、协议类型、最近使用时间、成功率。再写个调度器，每隔几分钟把失效的IP踢掉，补充新IP进来。

哦对了，协议类型很重要。HTTP代理和SOCKS5代理用法不一样，requests发请求的时候记得适配，不然会报错。比如SOCKS5的需要装个PySocks，接着设置proxy为socks5://ip:port。

有些网站反爬狠，光换IP不够，还得模拟浏览器指纹。但这和代理池是两个维度的事，今天先不展开。你只要记住：IP池解决的是“频率”问题，而指纹解决的是“身份”问题。

健康检查一定要做成异步定时任务，别每次用代理前现验——那样延迟太高。我的习惯是每隔5分钟跑一次检查脚本，把超时超过3秒的或者连续失败3次的IP标记为失效，但不立即删除，过几个小时再验一次，避免误杀。

说到误杀，有些代理会间歇性抽风，这时候要有重试机制。比如一个请求先用IP1发，如果超时或者返回状态码不对，自动换IP2再试，最多重试3次。这个逻辑最好封装在请求函数里，对上层透明。

代码结构方面，不用搞得太复杂。我通常三个文件就搞定：一个proxypool.py负责爬取和验证代理，一个storage.py负责读写Redis，一个scheduler.py做定时任务。再写个get_proxy()方法，每次调用返回当前最佳IP。完事。

如果你的爬虫是分布式部署的，那IP池最好也做成服务。用Flask或者FastAPI写个简单接口，暴露/get和/report两个端点。爬虫节点每次抓数据前先调用/get拿IP，用完根据结果调用/report汇报成功或失败，中心服务再据此调整IP权重。

真要说提升稳定性，还得注意代理的类型。透明代理、匿名代理、高匿代理——差别大了去了。高匿代理不会在headers里暴露客户端真实IP，最适合爬虫。怎么判断匿名程度？找个显示IP的网站试一下，或者看代理返回的headers里有没有VIA、X-FORWARDED-FOR这类字段。

末尾聊一个坑：IP池的维护成本。别以为搭完就一劳永逸了，代理IP是消耗品，每天都有新的失效、新的加入。最好弄个监控看板，显示当前可用IP数量、平均响应时间、失败率之类的。Grafana+Prometheus能搞，懒得折腾的话写个脚本日志里打出来也行。

说到底，代理IP池就是个“养兵千日，用兵一时”的东西。平时勤维护，爬虫才能稳定跑。如果某天发现抓取效率突然下降，先别怪代码，去IP池里瞅一眼，说不定又是供应商偷偷换了端口。

好了，絮叨这么多，核心就一句：动手试，别空想。从最简单的文本存储开始，跑通了再慢慢优化。爬虫这事儿，细节里全是魔鬼。