爬虫报错TypeError: stat: path should be string, bytes, os.PathLike or integer, not function，如何解决？

问题遇到的现象和发生背景

用PyCharm爬取https://www.dieniao.com的免费代理IP时，出现错误TypeError: stat: path should be string, bytes, os.PathLike or integer, not function。用的环境是Anaconda

问题相关代码，请勿粘贴截图

#免费获取代理IP
import requests
import urllib3
from lxml import etree
import pandas as pd
from sqlalchemy import false

ip_list = []                                                #创建保存IP地址的列表
urllib3.disable_warnings()

def get_ip(url,headers):
    #发送网络请求
    response = requests.get(url,headers=headers,verify = false)
    response.encoding = 'utf-8'                             #设置编码方式
    if response.status_code == 200:                         #判断请求是否成功
        html = etree.HTML(response.text)                    #解析HTML
        #获取所有带有IP的li标签
        li_all = html.xpath('//li[@class="f-list col-lg-12 col-md-12 col-sm-12 col-xs-12"]')
        for i in li_all:                                            #遍历每行内容
            ip = i.xpath('span[@class="f-address"]/text()')[0]  #获取IP
            port = i.xpath('span[@class="f-port"]/text()')[0]   #获取端口
            ip_list.append(ip+':'+port)                         #将IP与端口组合并添加至列表当中
            print('代理ip为：', ip, '对应端口为：', port)
#头部信息
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'}
if __name__ == '__main__':
    ip_table = pd.DataFrame(columns=['ip'])                     #创建临时表格数据
    for i in range(1,5):
        #获取免费代理IP的请求地址
        url = 'https://www.dieniao.com/FreeProxy/{page}.html'.format(page=i)
        get_ip(url,headers)
    ip_table['ip'] = ip_list                        #将提取的IP保存至Excel文件的IP列
    #生成xlsx文件
    ip_table.to_excel('ip.xlsx', sheet_name='data')

想让程序正常运行，爬取到IP

这一行写错了参数值，是False不是false,f要大写，
response = requests.get(url, headers=headers, verify=False)
另外函数get_ip要写上return ip_list返回数据。修改代码如下：

import requests
import urllib3
from lxml import etree
import pandas as pd
from sqlalchemy import false

ip_list = []  # 创建保存IP地址的列表
urllib3.disable_warnings()


def get_ip(url, headers):
    #发送网络请求
    response = requests.get(url, headers=headers, verify=False)
    response.encoding = 'utf-8'  # 设置编码方式
    if response.status_code == 200:  # 判断请求是否成功
        html = etree.HTML(response.text)  # 解析HTML
        #获取所有带有IP的li标签
        li_all = html.xpath(
            '//li[@class="f-list col-lg-12 col-md-12 col-sm-12 col-xs-12"]')
        for i in li_all:  # 遍历每行内容
            ip = i.xpath('span[@class="f-address"]/text()')[0]  # 获取IP
            port = i.xpath('span[@class="f-port"]/text()')[0]  # 获取端口
            ip_list.append(ip+':'+port)  # 将IP与端口组合并添加至列表当中
            print('代理ip为：', ip, '对应端口为：', port)
    return ip_list

#头部信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'}
if __name__ == '__main__':
    ip_table = pd.DataFrame(columns=['ip'])  # 创建临时表格数据
    iplst=[]
    for i in range(1, 5):
        #获取免费代理IP的请求地址
        url = 'https://www.dieniao.com/FreeProxy/{page}.html'.format(page=i)
        ip_list=get_ip(url, headers)
        iplst+=ip_list
    ip_table['ip'] = iplst  # 将提取的IP保存至Excel文件的IP列
    #生成xlsx文件
    ip_table.to_excel('ip.xlsx', sheet_name='data')

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