巨量代理代理IP测试，最新代理IP质量测试-阿里云开发者社区

巨量代理代理IP测试，最新代理IP质量测试

2023-09-27 115

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简介： 希望这篇测试文章，能够帮到那些在观望HTTP代理哪家强的人。

在当今互联网大数据时代，数据采集日益发展，HTTP代理在其中扮演着重要的角色。和其他产品一样，在使用HTTP代理的时候我们也会遇到诸如：稳定性、匿名程度、响应速度、IP池可用率等问题，如何对HTTP代理进行测试，才能满足我们的需求？

目前市面上很多HTTP代理都有提供试用，购买之前大部分人都会试用，但是我们很经常看到，很多uu在互动社区评判HTTP代理服务提供商提供的产品购买后使用效果不尽如人意。具体如何，真的很难让人辩驳。

这次我购买了巨量代理进行测试供大家参考。那一起看看测试结果吧！

1.测试HTTP代理的注意事项

在测试之前，我们需要注意的是：

测试环境应该符合实际应用环境
测试频率要符合我们日常做数据采集的使用习惯
测试IP的节点范围要广
不同应用场景下的不同需求，需要选择适合的测试方法和指标

2.HTTP代理测试项目

无论测试哪家HTTP代理，逃不开这几项：可用率、响应速度、稳定性、匿名度、安全性测试，以此来全面评估这家HTTP代理的质量。

响应速度

通过测量HTTP代理与目标服务器之间的响应时间，评估HTTP代理的连接速度。在测试的时候，可以统计一下所有的时间，然后测算平均响应时间。如果这个HTTP代理能够更快地传输请求和接收响应，证明这个HTTP代理速度越快。

可用率

一个可用性高的HTTP代理意味着它在大部分时间内都能正常工作，并且能够顺利传递请求和响应。我这设置成30秒，意思就是使用这个HTTP代理访问网站超过30秒还是得不到响应，就默认为这个HTTP代理无效了。

假设我们一次性提取1000个HTTP代理，如果这1000个HTTP代理在我们使用的时候，有50个超过30秒得到不到响应/无法传递请求，则认为这个可用率为（1000-50）➗1000=95%。

稳定性

在数据抓取的时候，我们会用到大量的HTTP代理，一个稳定的HTTP代理能够长时间保持连接，并且不会频繁断开或出现连接错误，才能有效助力我们数据抓取。

带宽

对于大部分的用户来说，HTTP代理的带宽高低也很影响使用体验，而影响HTTP代理的带宽高低的因素蛮多的，如：HTTP代理的使用人数、厂商对HTTP代理带宽的限制、代理服务器的性能等。

3.测评环境

良好的测试环境，需要在稳定的网络环境下测试，以及，至少跑得动的设备，手动加狗头。

这次测评，我是使用 python 30个线程池进行多线程测试，其中电脑配置如下：

4.测试链接

依然是我们的度同学

5.测试数量

基于概率，选择提取1000个HTTP代理进行测试。

6.测试过程

这次，我把响应速度和可用率结合在一起，测试巨量代理对百度站点的连通性和请求延迟。

有效性+延迟部分代码如下：

# 测试代理ip有效性核心代码deftest_proxy_usability(proxy_ip,thread_id):
target_url='http://www.baidu.com'headers= {
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36"    }
proxies= {
'http': f'http://{proxy_ip}',
'https': f'http://{proxy_ip}'    }
try:
status="失败"resp=session.get(target_url,headers=headers, proxies=proxies, timeout=5)
ifresp.status_code==200:
status="成功"else:
passexceptExceptionase:
pass

状态码‘200’就是访问成功，证明这个HTTP代理是有效的。

测试运行如下：

稳定性：利用平均响应速度方差分析，我们可以发现稳定性如何较高。

计算公式如下：

S^2=1/n[（x1-x）^2+（x2-x）^2+……+（xn-x）^2]

简单来说，excel的里面的方差计算公式VAR()可以帮助我们秒计算。善用excel~

带宽测试部分代码如下：

#测试带宽核心代码deftest_proxy_bandwidth(auth_key,ip,proxies,thread_id,source_url):
res= {
"thread_id":thread_id,
"ip":ip.replace('\n',''),
"target_url":source_url,
    }
file_size=10*1024*1024# 10 MBstart_time=time.time()
downloaded_size=0try:
response=requests.get(source_url, proxies=proxies, stream=True, timeout=30)
dirname=f"./{auth_key}_{ip}"withopen(f'{dirname}', 'wb') asf:
forchunkinresponse.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)
downloaded_size+=len(chunk)
f.flush()
ifdownloaded_size>=file_size:
breakelapsed_time=time.time() -start_timedownload_speed=downloaded_size/elapsed_time/1024# KB/sexceptExceptionase:
elapsed_time=time.time() -start_timedownload_speed=downloaded_size/elapsed_time/1024# MB/s