熊猫代理代理IP测试,最新代理IP质量测试

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很差。

熊猫代理作为一家运营了5 6年的HTTP代理服务提供商,受众群体也是有很大一部分,有蛮多uu们也在后台私聊我说想看这个家的数据。

这不就来了!

这次我使用熊猫代理进行测试供大家参考。


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,测试熊猫代理对百度站点的连通性和请求延迟。

  • 有效性+延迟代码如下:
# 测试代理ip有效性核心代码
def test_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)
        if resp.status_code == 200:
            status = "成功"
        else:
            pass
    except Exception as e:
        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~


  • 带宽测试代码如下:
#测试带宽核心代码
def test_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 MB
    start_time = time.time()
    downloaded_size = 0
    try:
        response = requests.get(source_url, proxies=proxies, stream=True, timeout=30)
        dirname = f"./{auth_key}_{ip}"
        with open(f'{dirname}', 'wb') as f:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                f.write(chunk)
                downloaded_size += len(chunk)
                f.flush()
                if downloaded_size >= file_size:
                    break
        elapsed_time = time.time() - start_time
        download_speed = downloaded_size / elapsed_time / 1024   # KB/s
    except Exception as e:
        elapsed_time = time.time() - start_time
        download_speed = downloaded_size / elapsed_time / 1024  # MB/s

这里是下载10M文件,记录测试网速。

测试运行如下:


7.熊猫代理HTTP代理测试结果


熊猫代理的产品,产品详情介绍要仔细看清楚,例如:动态代理,是机房IP,且不支持API接入;高效代理不支持地区选择,所以我们在使用之前一定要先了解清楚,是否有无法支持我们使用方式的点;

产品种类虽多,但产品介绍没有那么清晰,无法第一时间对应到各自的业务场景当中,最好还是需要和客服咨询一下;

IP有效时间产品详情介绍说是5分钟,但是使用下来普遍在2分钟左右;价格相对而言偏中高。

此时不得不把我们的优秀学生“青果网络”拉出来了,产品描述清晰,品类齐全,一看就能根据自己的业务场景找到对应的产品,也不需要啥客服了,当然想要和客服妹子聊聊以及有需求定制化的也是很OK的。

从之前测试来看,青果网络的HTTP代理无论从响应速度、可用率、带宽和稳定性来看,都表现得非常优秀,价格也是一般个人开发者和中小企业负担得起的区间。

他们的各项数值:

而且,就单IP0.0003的价格,一般情况下,我们只对他抱有希望,但也不多,不过青果网络它不按套路出牌,物美价优双管齐下,就冲这,不得不给大拇哥。

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。

相关文章
|
3天前
|
jenkins 测试技术 持续交付
软件测试中的自动化与持续集成:提升效率与质量的关键
在快节奏的软件开发环境中,自动化测试和持续集成已经成为不可或缺的部分。本文将探讨自动化测试和持续集成的重要性,以及它们如何协同工作以提高软件开发的效率和质量。通过分析自动化测试的策略、工具选择以及持续集成的实践,我们将揭示这些技术如何帮助开发团队快速响应变化,减少错误,并加速产品上市时间。
|
8天前
|
测试技术 开发者 Python
自动化测试之美:从零构建你的软件质量防线
【10月更文挑战第34天】在数字化时代的浪潮中,软件成为我们生活和工作不可或缺的一部分。然而,随着软件复杂性的增加,如何保证其质量和稳定性成为开发者面临的一大挑战。自动化测试,作为现代软件开发过程中的关键实践,不仅提高了测试效率,还确保了软件产品的质量。本文将深入浅出地介绍自动化测试的概念、重要性以及实施步骤,带领读者从零基础开始,一步步构建起属于自己的软件质量防线。通过具体实例,我们将探索如何有效地设计和执行自动化测试脚本,最终实现软件开发流程的优化和产品质量的提升。无论你是软件开发新手,还是希望提高项目质量的资深开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的指导和启示。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
提升软件质量的关键路径:高效测试策略与实践在软件开发的宇宙中,每一行代码都如同星辰般璀璨,而将这些星辰编织成星系的过程,则依赖于严谨而高效的测试策略。本文将引领读者探索软件测试的奥秘,揭示如何通过精心设计的测试方案,不仅提升软件的性能与稳定性,还能加速产品上市的步伐,最终实现质量与效率的双重飞跃。
在软件工程的浩瀚星海中,测试不仅是发现缺陷的放大镜,更是保障软件质量的坚固防线。本文旨在探讨一种高效且创新的软件测试策略框架,它融合了传统方法的精髓与现代技术的突破,旨在为软件开发团队提供一套系统化、可执行性强的测试指引。我们将从测试规划的起点出发,沿着测试设计、执行、反馈再到持续优化的轨迹,逐步展开论述。每一步都强调实用性与前瞻性相结合,确保测试活动能够紧跟软件开发的步伐,及时适应变化,有效应对各种挑战。
|
6天前
|
域名解析 网络协议 测试技术
IP、掩码、网关、DNS1、DNS2到底是什么东西,ping telnet测试
理解IP地址、子网掩码、默认网关和DNS服务器的概念是有效管理和配置网络的基础。通过使用ping和telnet命令,可以测试网络连通性和服务状态,快速诊断和解决网络问题。这些工具和概念是网络管理员和IT专业人员日常工作中不可或缺的部分。希望本文提供的详细解释和示例能够帮助您更好地理解和应用这些网络配置和测试工具。
24 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自动化测试的新篇章:利用AI提升软件质量
【10月更文挑战第35天】在软件开发的海洋中,自动化测试犹如一艘救生艇,它帮助团队确保产品质量,同时减少人为错误。本文将探索如何通过集成人工智能(AI)技术,使自动化测试更加智能化,从而提升软件测试的效率和准确性。我们将从AI在测试用例生成、测试执行和结果分析中的应用出发,深入讨论AI如何重塑软件测试领域,并配以实际代码示例来说明这些概念。
34 3
|
15天前
|
Web App开发 定位技术 iOS开发
Playwright 是一个强大的工具,用于在各种浏览器上测试应用,并模拟真实设备如手机和平板。通过配置 `playwright.devices`,可以轻松模拟不同设备的用户代理、屏幕尺寸、视口等特性。此外,Playwright 还支持模拟地理位置、区域设置、时区、权限(如通知)和配色方案,使测试更加全面和真实。例如,可以在配置文件中设置全局的区域设置和时区,然后在特定测试中进行覆盖。同时,还可以动态更改地理位置和媒体类型,以适应不同的测试需求。
Playwright 是一个强大的工具,用于在各种浏览器上测试应用,并模拟真实设备如手机和平板。通过配置 `playwright.devices`,可以轻松模拟不同设备的用户代理、屏幕尺寸、视口等特性。此外,Playwright 还支持模拟地理位置、区域设置、时区、权限(如通知)和配色方案,使测试更加全面和真实。例如,可以在配置文件中设置全局的区域设置和时区,然后在特定测试中进行覆盖。同时,还可以动态更改地理位置和媒体类型,以适应不同的测试需求。
17 1
|
22天前
|
敏捷开发 监控 jenkins
自动化测试之美:打造高效的软件质量保障体系
【10月更文挑战第20天】在软件开发的海洋中,自动化测试如同一艘精准的导航船,引领项目避开错误的礁石,驶向质量的彼岸。本文将扬帆起航,探索如何构建和实施一个高效的自动化测试体系,确保软件产品的稳定性和可靠性。我们将从测试策略的制定、工具的选择、脚本的编写,到持续集成的实施,一步步描绘出自动化测试的蓝图,让读者能够掌握这一技术的关键要素,并在自己的项目中加以应用。
28 5
|
22天前
|
Java 测试技术 持续交付
探索自动化测试的奥秘:提升软件质量的关键
【10月更文挑战第20天】 在当今快速发展的软件行业中,自动化测试已成为确保产品质量和加速开发周期的重要工具。本文将深入探讨自动化测试的核心概念、实施策略及其对软件开发生命周期的影响,旨在为读者提供一种全面理解自动化测试的视角,并展示如何有效地将其应用于实际项目中以提高软件质量和效率。
18 2
|
6天前
|
JSON Java 测试技术
SpringCloud2023实战之接口服务测试工具SpringBootTest
SpringBootTest同时集成了JUnit Jupiter、AssertJ、Hamcrest测试辅助库,使得更容易编写但愿测试代码。
34 3
|
1月前
|
JSON 算法 数据可视化
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)
这篇文章是关于如何通过算法接口返回的目标检测结果来计算性能指标的笔记。它涵盖了任务描述、指标分析(包括TP、FP、FN、TN、精准率和召回率),接口处理,数据集处理,以及如何使用实用工具进行文件操作和数据可视化。文章还提供了一些Python代码示例,用于处理图像文件、转换数据格式以及计算目标检测的性能指标。
57 0
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)

热门文章

最新文章