2023年爬虫有哪些好用的付费代理IP?芝麻代理品易代理快代理熊猫代理……

简介: 打铁还需自身硬!

在我加班到凌晨2点的时候,第N次收到HTTP代理返回:

项目是没办法接着做了,回家也是不可能回家的,烦得很一时半会还没想走,这种情况谁懂?

开始知乎摸鱼,翻到这个:

哈?这不就是1*88源头厂家的意思?????

说这个我可就立马福尔摩斯附体了啊,今天我可非得找到你这个家伙!

中间曲折的过程我就不重复说了,直接给我上链接(bushi)!

是这个:

他们家是IDC转型做HTTP代理服务提供商,自营代理服务器+自研代理技术,总的来说就是有设备又有技术,大厂也是长期合作的。

机智如我第一时间看到了这个:

好家伙,这都敢放官网上直接说啊。

教员说得好,实践出真知!

联系了客服小可爱,问我要不要测试企业池,专门针对企业开发的HTTP代理池子,会更优质一点。

噢?有什么是我个VIP用户不能用的?企业池?整上!

不过得等第二天喊我那喜欢开源节流的老板来过个验证了。

过个度。

时间来到第二天,打工人打工混,咱主打的就是废话不多说,开测:


👆为部分测试图

别的不说,测试完下来,这简直就是一家神仙HTTP代理服务提供商啊,测试完整体服务不说一级棒,也是顶好的。

无论是从可用率,成功率、连接速度、带宽什么的,都和他们宣传上面说的数字也大差不差。可以说HTTP代理池子的质量很是那个。

剩下的就是价格方面了,我看了这位大佬写的这系列:

然后核对确认以后再综合了过往使用的几家HTTP代理,他们家的价格确实很合适,配上这么高质量的HTTP代理,很难不下手。

和老板对了一下项目成本,当即换了他们家的。

事实证明,项目跑下来,他们家的企业池子(我们购买的也就是企业池子),我不敢说一定有220W+,但是是有150W+的,有没有更多,我就不知道了,毕竟我们公司用的也没那么大量。上限就有待有缘人去测试了。

可能很多人看到这边会说:

咦,你这不妥妥的广告?

我想说的是,打铁还需自身硬!如果这是个烂苹果我夸出花来也还是个烂苹果,适合不适合你,你自己看别人推,网上搜风评都不如你自己去实践,去测试!

以上。

相关文章
|
16天前
|
数据采集
动态代理与静态代理在爬虫解析的优缺点
随着科技和互联网的发展,越来越多企业需要使用代理进行数据抓取。本文介绍了HTTP动态代理与静态代理的区别,帮助您根据具体需求选择最佳方案。动态代理适合大规模、高效率的爬取任务,但稳定性较差;静态代理则适用于小规模、高稳定性和速度要求的场景。选择时需考虑目标、数据量及网站策略。
38 4
|
3月前
|
数据采集 中间件 定位技术
新手爬虫er必刷!如何使用代理IP全攻略!
在爬虫开发中,代理IP是规避IP封锁和请求频率限制的重要工具,通过分散请求压力并模拟不同地理位置,提高数据抓取稳定性和成功率。本文详细介绍了代理IP的基本概念、选择服务的关键因素、获取及使用方法,包括Python中的Requests库和Scrapy框架的具体应用,以及IP管理与轮换策略,帮助新手掌握代理IP的使用技巧。
|
4月前
|
数据采集
爬虫抓取数据过程中代理IP频繁掉线:以Kookeey为例的解决方案
在数据抓取过程中,代理IP不可或缺,但其频繁掉线问题严重影响效率。本文以Kookeey为例,探讨解决之道:1)深入理解掉线原因,审慎选择稳定的服务商; 2)保持代理IP更新并合理配置使用参数; 3)在程序中集成错误处理与重试逻辑; 4)必要时升级至更优质的服务; 5)主动与服务商沟通寻求支持; 6)探索替代抓取策略,如调整抓取节奏或采用分布式架构。这些措施有助于显著提升抓取成功率及稳定性。
|
4月前
|
数据采集 XML 前端开发
Python爬虫实战:利用代理IP爬取百度翻译
Python 爬虫实战:利用代理 IP 爬取百度翻译
224 2
|
6月前
|
数据采集 网络协议
做爬虫数据采集需要哪种类型代理
在爬虫数据采集时,选择HTTP/HTTPS代理或SOCKS代理(特别是SOCKS5)以处理不同协议和提升匿名性。私密代理提供更高安全性和速度,而共享代理更具成本效益。高匿代理能最大程度隐藏真实IP和代理使用,降低被封锁风险。选择应基于任务需求和目标网站反爬策略。
|
6月前
|
数据采集 数据中心
适合爬虫开发用的性价比高的代理推荐
在爬虫开发中,代理用于隐藏真实IP并规避限制。考虑性价比,共享代理适合初学者或低预算项目,虽稳定性稍弱;独享代理提供更高性能和稳定性,适合复杂任务;住宅代理因其真实IP特性,适合高隐蔽性需求,但价格较高;数据中心代理速度快但易被识别,需谨慎使用。选择时要结合任务需求、服务质量和提供商信誉,确保满足爬虫需求。
|
1月前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
106 6
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
219 4
|
4月前
|
数据采集 存储 搜索推荐
打造个性化网页爬虫:从零开始的Python教程
【8月更文挑战第31天】在数字信息的海洋中,网页爬虫是一艘能够自动搜集网络数据的神奇船只。本文将引导你启航,用Python语言建造属于你自己的网页爬虫。我们将一起探索如何从无到有,一步步构建一个能够抓取、解析并存储网页数据的基础爬虫。文章不仅分享代码,更带你理解背后的逻辑,让你能在遇到问题时自行找到解决方案。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,这篇文章都会为你打开一扇通往数据世界的新窗。
|
5月前
|
数据采集 存储 JSON
从零到一构建网络爬虫帝国:HTTP协议+Python requests库深度解析
【7月更文挑战第31天】在网络数据的海洋中,使用Python的`requests`库构建网络爬虫就像探索未知的航船。HTTP协议指导爬虫与服务器交流,收集信息。HTTP请求包括请求行、头和体,响应则含状态行、头和体。`requests`简化了发送各种HTTP请求的过程。
95 4