بروكسي لجمع الأخبار: كيفية جمع البيانات بدون حظر

```html

تعتبر مواقع الأخبار واحدة من أكثر الموارد حماية على الإنترنت. Cloudflare، تحديد معدل الطلبات، حظر IP - كل هذا يجعل جمع الأخبار تحديًا تقنيًا خطيرًا. في هذا الدليل، سنستعرض كيفية إعداد البروكسي بشكل صحيح لجمع البيانات بشكل مستقر من بوابات الأخبار، ونوع البروكسي الذي يجب اختياره لمهام مختلفة، وكيفية تجاوز أنظمة الحماية الحديثة.

لماذا تحظر مواقع الأخبار جمع البيانات

تعتبر بوابات الأخبار حساسة بشكل خاص لجمع البيانات الآلي لعدة أسباب. أولاً، المحتوى هو الأصل الرئيسي لهم، والذي ي monetiz عبر الإعلانات والاشتراكات. يسمح جمع البيانات بشكل جماعي للمنافسين بنسخ المواد ويقلل من الزيارات الفريدة. ثانياً، الحمل العالي من الروبوتات يزيد من تكاليف الخوادم وCDN.

تستخدم مواقع الأخبار الحديثة حماية متعددة الطبقات:

Cloudflare وما شابه - يتحقق من JavaScript، بصمات TLS للمتصفح، أنماط السلوك
تحديد معدل الطلبات - يحد من عدد الطلبات من IP واحد (عادة 10-50 طلب في الدقيقة)
حظر بناءً على User-Agent - يحظر رؤوس المكتبات القياسية (Python-requests، curl)
CAPTCHA - تظهر عند النشاط المشبوه
حظر جغرافي - بعض بوابات الأخبار متاحة فقط من دول معينة

العلامات الشائعة التي تستخدمها مواقع الأخبار لاكتشاف جمع البيانات: نفس IP يقوم بالكثير من الطلبات المتتالية، عدم وجود JavaScript، ترتيب غير قياسي لرؤوس HTTP، سرعة الطلبات السريعة جداً (لا يمكن للإنسان فتح 10 صفحات في الثانية)، عدم وجود ملفات تعريف الارتباط وreferrer.

مهم: جمع بيانات مواقع الأخبار يقع في منطقة رمادية. تحقق دائمًا من robots.txt وTerms of Service للموارد المستهدفة. للاستخدام التجاري للبيانات، يُوصى باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الرسمية أو إبرام اتفاقيات شراكة.

ما هو نوع البروكسي الذي يجب اختياره لجمع الأخبار

يعتمد اختيار نوع البروكسي على نطاق المهمة، والميزانية، ومستوى الحماية لمواقع الويب المستهدفة. دعونا نستعرض ثلاثة خيارات رئيسية وملاءمتها لجمع الأخبار.

نوع البروكسي	السرعة	التكلفة	متى تستخدم
بروكسي مراكز البيانات	عالية (50-100 مللي ثانية)	منخفضة	مواقع بدون Cloudflare، حجم بيانات كبير، اختبار
بروكسي سكنية	متوسطة (200-500 مللي ثانية)	مرتفعة	مواقع مع Cloudflare، حماية صارمة، استهداف جغرافي
بروكسي موبايل	متوسطة (300-600 مللي ثانية)	مرتفعة جداً	أقصى حماية، النسخ المحمولة لمواقع الأخبار

بروكسي مراكز البيانات لجمع الأخبار

مناسبة لجمع بيانات مواقع الأخبار بدون حماية صارمة: إصدارات إقليمية، مدونات، بوابات معلومات صغيرة. المزايا: سرعة عالية (مهمة عند جمع بيانات من مئات المصادر)، تكلفة منخفضة (يمكن استئجار مجموعة من 50-100 IP)، اتصال مستقر.

العيوب: يتم اكتشافها بسهولة بناءً على ASN (الانتماء لمركز البيانات)، وغالبًا ما تكون مدرجة في القوائم السوداء لمواقع كبيرة، ولا تتجاوز Cloudflare Challenge في 70% من الحالات. استخدم بروكسي مراكز البيانات لجمع بيانات RSS، sitemap.xml، نقاط نهاية API أو لجمع البيانات الوصفية (العناوين، تواريخ النشر) دون تحميل المحتوى الكامل.

بروكسي سكنية - المعيار الذهبي

البروكسي السكنية هي عناوين IP لمستخدمين حقيقيين في المنازل، مقدمة من مزودي خدمة الإنترنت. بالنسبة لمواقع الأخبار، تبدو كزوار عاديين، وهو أمر حاسم عند العمل مع الموارد المحمية.

عندما تكون البروكسي السكنية ضرورية: جمع بيانات من بوابات الأخبار الكبيرة (CNN، BBC، Reuters، RBK، كوميرسانت)، مواقع خلف Cloudflare أو حماية مشابهة، جمع البيانات من دول معينة (استهداف جغرافي)، جلسات طويلة مع تسجيل الدخول. تمر البروكسي السكنية اختبارات JavaScript الخاصة بـ Cloudflare، ولها سمعة IP نظيفة، وتدعم الجلسات الثابتة (تثبيت IP لمدة 10-30 دقيقة).

نصيحة عملية: استخدم البروكسي السكنية مع تدوير زمني (جلسات ثابتة)، وليس حسب الطلبات. على سبيل المثال، يعمل IP واحد لمدة 10 دقائق، يجمع 20-30 مقالة، ثم يتغير. يبدو هذا أكثر طبيعية من تغيير IP في كل طلب.

بروكسي موبايل لحالات خاصة

تستخدم بروكسي الموبايل IP لمشغلي الهواتف المحمولة (MTS، Beeline، Tele2). لديهم أقصى ثقة، حيث يستخدم الملايين الإنترنت المحمول لقراءة الأخبار. استخدمها لجمع بيانات النسخ المحمولة لمواقع الأخبار (غالبًا ما تكون لديها حماية مبسطة)، مواقع ذات حماية صارمة للغاية، صفحات AMP من Google News.

خاصية بروكسي الموبايل: يتغير IP بشكل تلقائي (تستخدم مشغلات الهواتف المحمولة CGNAT)، يمكن أن يكون IP واحد لدى مئات المستخدمين في نفس الوقت، مما يجعل الحظر بلا معنى. العيب هو التكلفة العالية، لذا استخدمها بشكل محدد، فقط لأكثر الأهداف حماية.

تجاوز Cloudflare وأنظمة مكافحة الروبوتات الأخرى

Cloudflare هو العدو الرئيسي لجمع بيانات مواقع الأخبار. حوالي 40% من بوابات الأخبار الكبيرة تستخدم Cloudflare للحماية من الروبوتات. المكتبات القياسية (requests، urllib) لا تتجاوز الاختبار، حيث يقوم Cloudflare بتحليل بصمة TLS، تنفيذ JavaScript، ترتيب رؤوس HTTP، أنماط السلوك.

استراتيجيات تجاوز Cloudflare

1. متصفحات بدون واجهة (Selenium، Playwright، Puppeteer)

تحاكي متصفحًا حقيقيًا مع تنفيذ JavaScript. ترى Cloudflare بصمة TLS الصحيحة لـ Chrome/Firefox وتسمح بالطلب. العيوب: بطيء (2-5 ثوانٍ لكل صفحة)، يتطلب الكثير من الموارد (RAM، CPU).

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

# إعداد البروكسي لـ Selenium
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--proxy-server=http://username:password@proxy.example.com:8080')
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')

driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get('https://news-site.com/article')

# ننتظر تحميل JavaScript
driver.implicitly_wait(10)
html = driver.page_source
driver.quit()

2. مكتبات مع بصمة TLS (curl_cffi، tls-client)

تحاكي بصمة TLS لمتصفح حقيقي دون تشغيل متصفح بدون واجهة. تعمل أسرع من Selenium بمعدل 10-20 مرة، لكنها لا تنفذ JavaScript. مناسبة للمواقع التي لديها تحقق أساسي من Cloudflare (بدون تحدي JS).

from curl_cffi import requests

proxies = {
    'http': 'http://username:password@proxy.example.com:8080',
    'https': 'http://username:password@proxy.example.com:8080'
}

response = requests.get(
    'https://news-site.com/article',
    proxies=proxies,
    impersonate='chrome110'  # محاكاة بصمة TLS لـ Chrome 110
)

print(response.text)

3. خدمات تجاوز Cloudflare (scraperapi، scrapingbee)

واجهات برمجة التطبيقات المدفوعة التي تتجاوز Cloudflare تلقائيًا. ترسل URL، ويعيدون HTML جاهز. المزايا: لا حاجة لفهم التفاصيل التقنية، تدوير البروكسي تلقائيًا، معالجة CAPTCHA. العيوب: مكلفة عند الأحجام الكبيرة (من 50 دولارًا شهريًا مقابل 100 ألف طلب).

رؤوس HTTP الصحيحة

حتى مع البروكسي، من المهم إرسال رؤوس صحيحة، وإلا سيكتشف الموقع الروبوت بناءً على User-Agent غير القياسي أو عدم وجود Accept-Language.

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'ar-SA,ar;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'DNT': '1',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'Sec-Fetch-Dest': 'document',
    'Sec-Fetch-Mode': 'navigate',
    'Sec-Fetch-Site': 'none',
    'Cache-Control': 'max-age=0'
}

قم بتحديث User-Agent بشكل دوري - استخدم أحدث إصدارات المتصفحات. يمكنك التحقق من بصمتك على مواقع مثل whoer.net أو browserleaks.com.

إعداد تدوير IP وإدارة الطلبات

تدوير البروكسي بشكل صحيح هو المفتاح لجمع البيانات بشكل مستقر دون حظر. تراقب مواقع الأخبار تكرار الطلبات من IP واحد، وتجاوز الحد يؤدي إلى حظر مؤقت أو دائم.

أنواع تدوير البروكسي

تدوير حسب الطلبات - كل طلب يمر عبر IP جديد. مناسب لجمع بيانات بسرعة من عدد كبير من المواقع المختلفة، يقلل من خطر الحظر بسبب تكرار الطلبات. العيوب: غير مناسب للمواقع ذات الجلسات (ملفات تعريف الارتباط، تسجيل الدخول)، قد يبدو مشبوهًا لبعض أنظمة الحماية.

تدوير حسب الوقت (جلسات ثابتة) - يتم استخدام IP واحد لفترة ثابتة (5-30 دقيقة)، ثم يتغير. مناسب لجمع بيانات من بوابة أخبار واحدة مع العديد من الصفحات، يحافظ على ملفات تعريف الارتباط والجلسات، يبدو مثل سلوك المستخدم الحقيقي. يُوصى به لمعظم مهام جمع الأخبار.

تدوير حسب الموقع الجغرافي - تغيير IP من دول/مدن مختلفة. يُستخدم لجمع المحتوى المعتمد على الموقع الجغرافي (أخبار إقليمية)، وتجاوز الحظر الجغرافي.

التردد الأمثل للطلبات

حتى مع تدوير البروكسي، لا يمكن إجراء الطلبات بشكل متكرر جدًا. الفترات الآمنة لمختلف أنواع المواقع:

بوابات الأخبار الكبيرة (RBK، كوميرسانت، فيدوموستي) - 2-5 ثوانٍ بين الطلبات من IP واحد
المواقع المتوسطة - 1-3 ثوانٍ
المدونات الصغيرة والإصدارات الإقليمية - 0.5-1 ثانية

أضف تأخيرات عشوائية (randomization) لجعل نمط الطلبات يبدو طبيعيًا:

import time
import random

def fetch_article(url, proxies):
    response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)
    
    # تأخير عشوائي من 2 إلى 5 ثوانٍ
    delay = random.uniform(2, 5)
    time.sleep(delay)
    
    return response.text

مثال على تدوير البروكسي من مجموعة

إذا كان لديك قائمة بالبروكسي، يمكنك تنفيذ تدوير بسيط يدويًا:

import itertools
import requests

# مجموعة البروكسي
proxy_list = [
    'http://user:pass@proxy1.example.com:8080',
    'http://user:pass@proxy2.example.com:8080',
    'http://user:pass@proxy3.example.com:8080',
]

# إنشاء متكرر لا نهائي
proxy_pool = itertools.cycle(proxy_list)

def get_next_proxy():
    proxy = next(proxy_pool)
    return {'http': proxy, 'https': proxy}

# الاستخدام
urls = ['https://news1.com/article', 'https://news2.com/article']

for url in urls:
    proxies = get_next_proxy()
    response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)
    print(f'Fetched {url} via {proxies["http"]}')

أمثلة على الكود: بايثون + Scrapy + بروكسي

Scrapy هو إطار عمل احترافي لجمع البيانات يدعم البروكسي، والوسائط، والتدوير ومعالجة الأخطاء بشكل افتراضي. دعونا نستعرض مثالًا كاملًا لجمع بيانات موقع إخباري مع تدوير البروكسي.

تثبيت الاعتمادات

pip install scrapy scrapy-rotating-proxies

إعداد Scrapy مع البروكسي (settings.py)

# settings.py

# تفعيل الوسائط لتدوير البروكسي
ROTATING_PROXY_LIST = [
    'http://user:pass@proxy1.example.com:8080',
    'http://user:pass@proxy2.example.com:8080',
    'http://user:pass@proxy3.example.com:8080',
]

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'rotating_proxies.middlewares.RotatingProxyMiddleware': 610,
    'rotating_proxies.middlewares.BanDetectionMiddleware': 620,
}

# إعدادات لتجاوز الحظر
CONCURRENT_REQUESTS = 8  # لا تزيد عن 8 طلبات متزامنة
DOWNLOAD_DELAY = 2  # تأخير 2 ثانية بين الطلبات
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True  # تأخير عشوائي

# User-Agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'

# محاولات إعادة عند الأخطاء
RETRY_TIMES = 3
RETRY_HTTP_CODES = [500, 502, 503, 504, 408, 429]

العنكبوت لجمع الأخبار

# news_spider.py

import scrapy
from datetime import datetime

class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'news_parser'
    
    # قائمة مواقع الأخبار لجمع البيانات
    start_urls = [
        'https://example-news.com/latest',
    ]
    
    def parse(self, response):
        # جمع قائمة المقالات على الصفحة الرئيسية
        articles = response.css('article.news-item')
        
        for article in articles:
            article_url = article.css('a.title::attr(href)').get()
            
            if article_url:
                # الانتقال إلى صفحة المقالة
                yield response.follow(article_url, callback=self.parse_article)
    
    def parse_article(self, response):
        # استخراج بيانات المقالة
        yield {
            'url': response.url,
            'title': response.css('h1.article-title::text').get(),
            'date': response.css('time.published::attr(datetime)').get(),
            'author': response.css('span.author::text').get(),
            'text': ' '.join(response.css('div.article-body p::text').getall()),
            'tags': response.css('a.tag::text').getall(),
            'scraped_at': datetime.now().isoformat(),
        }

تشغيل المجمع

# حفظ في JSON
scrapy crawl news_parser -o news_data.json

# حفظ في CSV
scrapy crawl news_parser -o news_data.csv

مجمع بسيط باستخدام requests + BeautifulSoup

إذا لم تكن هناك حاجة لمنطق معقد، يمكنك استخدام مجموعة requests + BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random

# إعداد البروكسي
proxies = {
    'http': 'http://user:pass@proxy.example.com:8080',
    'https': 'http://user:pass@proxy.example.com:8080'
}

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

def parse_news_article(url):
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # استخراج البيانات (المحددات تعتمد على الموقع)
        title = soup.find('h1', class_='article-title').text.strip()
        date = soup.find('time', class_='published')['datetime']
        text = ' '.join([p.text for p in soup.find_all('p', class_='article-text')])
        
        return {
            'url': url,
            'title': title,
            'date': date,
            'text': text
        }
    
    except Exception as e:
        print(f'Error parsing {url}: {e}')
        return None

# جمع بيانات قائمة المقالات
urls = [
    'https://news-site.com/article-1',
    'https://news-site.com/article-2',
]

for url in urls:
    article_data = parse_news_article(url)
    if article_data:
        print(article_data)
    
    # تأخير بين الطلبات
    time.sleep(random.uniform(2, 4))

الأخطاء الشائعة عند جمع الأخبار

حتى مع الإعداد الصحيح للبروكسي، غالبًا ما تتعرض المجمعات للحظر بسبب الأخطاء التقنية. دعونا نستعرض أكثر المشاكل شيوعًا وحلولها.

خطأ 1: تكرار الطلبات بشكل مفرط

الأعراض: HTTP 429 (طلبات كثيرة جدًا)، حظر مؤقت لـ IP، CAPTCHA. السبب: يقوم المجمع بإجراء 10-50 طلب في الثانية من IP واحد. الحل: أضف تأخيرات (time.sleep())، استخدم DOWNLOAD_DELAY في Scrapy، وحدد CONCURRENT_REQUESTS.

خطأ 2: استخدام بروكسي واحد لجميع الطلبات

الأعراض: يتم حظر البروكسي بسرعة، حتى مع التأخيرات. السبب: يقوم IP واحد بإجراء مئات الطلبات إلى موقع واحد. الحل: استخدم مجموعة بروكسي مع تدوير، لمواقع كبيرة - الحد الأدنى 10-20 بروكسي، للجلسات الثابتة غير IP كل 10-15 دقيقة.

خطأ 3: تجاهل ملفات تعريف الارتباط

تقوم العديد من مواقع الأخبار بإنشاء ملفات تعريف الارتباط عند الزيارة الأولى وتتحقق من وجودها في الطلبات اللاحقة. عدم وجود ملفات تعريف الارتباط هو علامة على الروبوت. الحل: استخدم requests.Session()COOKIES_ENABLED = True.

import requests

session = requests.Session()
session.proxies = {'http': 'http://proxy.com:8080', 'https': 'http://proxy.com:8080'}

# الطلب الأول - نحصل على ملفات تعريف الارتباط
response1 = session.get('https://news-site.com')

# الطلبات التالية ترسل ملفات تعريف الارتباط تلقائيًا
response2 = session.get('https://news-site.com/article')

خطأ 4: معالجة غير صحيحة لإعادة التوجيه

تستخدم مواقع الأخبار غالبًا إعادة التوجيه (301، 302) للإصدارات المحمولة، والنطاقات الإقليمية، وصفحات AMP. إذا لم يتبع المجمع إعادة التوجيه، فإنه يحصل على صفحة فارغة. الحل: في requests، يتم تضمينه افتراضيًا (allow_redirects=True)، تحقق من URL النهائي عبر response.url.

خطأ 5: جمع المحتوى الديناميكي دون JavaScript

تقوم العديد من مواقع الأخبار الحديثة بتحميل المحتوى عبر JavaScript (React، Vue). تحصل مكتبة requests على هيكل HTML فارغ بدون مقالات. الحل: استخدم Selenium/Playwright لتنفيذ JavaScript، تحقق من Network في DevTools - ربما يتم تحميل البيانات عبر API (يمكن جمعها مباشرة من JSON).

التوسع: جمع البيانات من مئات المصادر

عندما تحتاج إلى جمع البيانات من أكثر من موقع إخباري واحد، بل من مئات المصادر في وقت واحد (م aggregators الأخبار، مراقبة وسائل الإعلام)، تحتاج إلى بنية قابلة للتوسع.

جمع موزع باستخدام Scrapy Cloud

يسمح Scrapy Cloud (من مبتكري Scrapy) بتشغيل المجمعات في السحابة مع توسيع تلقائي. المزايا: لا حاجة لخوادم خاصة، تدوير تلقائي للبروكسي، مراقبة وسجلات. التكلفة: من 9 دولارات شهريًا للخطة الأساسية.

قوائم المهام (Celery + Redis)

للاستخدام الذاتي، استخدم Celery - نظام المهام الموزعة. الهيكل: يخزن Redis قائمة URL لجمع البيانات، ويأخذ عدة عمال (خوادم) المهام من القائمة ويجمعها بالتوازي، كل عامل يستخدم مجموعة بروكسي الخاصة به.

# tasks.py

from celery import Celery
import requests

app = Celery('news_parser', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def parse_article(url, proxy):
    proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}
    response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
    # جمع البيانات وحفظها
    return response.text

# إضافة المهام إلى القائمة
urls = ['https://news1.com/article', 'https://news2.com/article']
proxies = ['http://proxy1.com:8080', 'http://proxy2.com:8080']

for url in urls:
    proxy = random.choice(proxies)
    parse_article.delay(url, proxy)  # تنفيذ غير متزامن

المراقبة ومعالجة الأخطاء

عند جمع البيانات على نطاق واسع، تكون المراقبة حاسمة: عدد URL المعالجة، عدد الأخطاء، أي بروكسي تم حظره. استخدم Sentry لمراقبة أخطاء Python، وGrafana + Prometheus للقياسات (الطلبات في الثانية، وقت الاستجابة)، وتسجيل الدخول في ELK Stack (Elasticsearch، Logstash، Kibana).

نصيحة: أنشئ نظامًا للتحقق التلقائي من البروكسي. كل 5-10 دقائق، أرسل طلب اختبار عبر كل بروكسي إلى whoer.net أو httpbin.org. إذا لم يستجب البروكسي أو تم حظره - استبعده من المجموعة وأضف بروكسي جديد.

تحسين تكاليف البروكسي

عند جمع البيانات من مئات المصادر، يمكن أن تصل تكاليف البروكسي إلى آلاف الدولارات شهريًا. استراتيجيات التحسين: استخدم بروكسي مراكز البيانات لمواقع بسيطة (RSS، API)، والبروكسي السكنية فقط للأهداف المحمية، قم بتخزين البيانات - لا تجمع نفس المقالة مرتين، اجمع في ساعات غير ذروة (في الليل تكون الأحمال على المواقع أقل، مما يقلل من خطر الحظر).

مثال: لجمع بيانات من 500 موقع إخباري، يمكنك استخدام 80% من بروكسي مراكز البيانات (لـ RSS والمواقع البسيطة) و20% من البروكسي السكنية (لـ 100 من البوابات المحمية). سيؤدي ذلك إلى تقليل التكاليف بمعدل 3-5 مرات.

الخاتمة

جمع بيانات مواقع الأخبار هو مهمة تقنية معقدة تتطلب اختيار البروكسي بشكل صحيح، وإعداد التدوير، وتجاوز أنظمة مكافحة الروبوتات. الاستنتاجات الرئيسية من المقالة: لمواقع الأخبار المحمية (Cloudflare، تحديد صارم لمعدل الطلبات) استخدم البروكسي السكنية مع جلسات ثابتة، لجمع البيانات بشكل جماعي من مئات المصادر، استخدم بروكسي مراكز البيانات مع تدوير سريع، تأكد من إضافة تأخيرات بين الطلبات (2-5 ثوانٍ) ورؤوس HTTP الصحيحة، لتجاوز Cloudflare، استخدم متصفحات بدون واجهة (Selenium، Playwright) أو مكتبات مع بصمة TLS.

عند التوسع، استخدم أنظمة موزعة (Celery، Scrapy Cloud) ومراقبة الأخطاء. تذكر أن الجمع يجب أن يكون أخلاقيًا - احترم robots.txt، ولا تخلق حملًا زائدًا على الخوادم، واحترم حقوق الطبع والنشر على المحتوى.

إذا كنت تخطط لجمع بيانات من بوابات الأخبار الكبيرة المحمية بـ Cloudflare، نوصي باستخدام بروكسي سكنية - فهي توفر مستوى عالٍ من الثقة وأقل خطر للحظر. للمهام التي تتطلب السرعة وحجم البيانات (جمع بيانات RSS، نقاط نهاية API)، تناسب بروكسي مراكز البيانات.

```

كيفية استخراج الأخبار من المواقع بدون حظر: إعداد البروكسي وتجاوز الحماية