파이썬 requests와 aiohttp에서 프록시 설정: 5분 만에 설정하기

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파서 개발, 데이터 수집 자동화 또는 웹 서비스 테스트를 위해 Python에서 프록시 서버를 사용하는 경우가 많습니다. requests 및 aiohttp 라이브러리는 프록시 작업을 위한 유연한 메커니즘을 제공하지만, 설정에는 중요한 세부 사항이 있습니다. 이 가이드에서는 동기 및 비동기 접근 방식을 살펴보고, HTTP 및 SOCKS5 프록시의 예제를 보여주며, IP 회전 및 오류 처리에 대해 논의합니다.

requests에서 프록시 기본 설정

requests 라이브러리는 Python에서 HTTP 요청의 표준입니다. 프록시 설정은 프록시 서버의 프로토콜 및 주소를 포함하는 사전인 proxies 매개변수를 통해 수행됩니다.

HTTP 프록시의 가장 간단한 예:

import requests

# 프록시 설정
proxies = {
    'http': 'http://123.45.67.89:8080',
    'https': 'http://123.45.67.89:8080'
}

# 프록시를 통해 요청 실행
response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies)
print(response.json())  # {'origin': '123.45.67.89'}

주의: HTTPS 요청의 경우에도 프록시 값에 http:// 프로토콜을 지정해야 합니다( https://가 아님). 이는 프록시 서버와의 연결이 HTTP를 통해 설정되고, 이후 CONNECT 메서드를 통해 HTTPS 트래픽을 위한 터널이 생성되기 때문입니다.

환경 변수 사용:

requests 라이브러리는 자동으로 HTTP_PROXY 및 HTTPS_PROXY 환경 변수에서 프록시를 읽습니다:

import os
import requests

# 환경 변수를 통한 설정
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://123.45.67.89:8080'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://123.45.67.89:8080'

# 프록시가 자동으로 적용됩니다
response = requests.get('https://httpbin.org/ip')
print(response.json())

이 접근 방식은 컨테이너화(Docker) 또는 시스템 수준에서 프록시가 설정될 때 편리합니다. 그러나 유연성을 위해서는 proxies 매개변수를 명시적으로 전달하는 것이 좋습니다.

requests에서 인증 및 SOCKS5

대부분의 상업용 프록시 서비스는 로그인 및 비밀번호로 인증을 요구합니다. requests에서는 URL 형식으로 자격 증명을 통해 이를 구현합니다.

인증이 있는 HTTP 프록시:

import requests

# 형식: http://username:password@host:port
proxies = {
    'http': 'http://user123:pass456@proxy.example.com:8080',
    'https': 'http://user123:pass456@proxy.example.com:8080'
}

response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies)
print(response.json())

SOCKS5 프록시 설정:

SOCKS5를 사용하려면 추가 라이브러리 requests[socks] 또는 PySocks가 필요합니다. 설치 방법:

pip install requests[socks]

SOCKS5 사용 예:

import requests

# 인증 없는 SOCKS5
proxies = {
    'http': 'socks5://123.45.67.89:1080',
    'https': 'socks5://123.45.67.89:1080'
}

# 인증 있는 SOCKS5
proxies_auth = {
    'http': 'socks5://user:pass@123.45.67.89:1080',
    'https': 'socks5://user:pass@123.45.67.89:1080'
}

response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies_auth)
print(response.json())

SOCKS5 프록시는 레지던트 프록시와 함께 사용할 때 특히 유용합니다. 이 프로토콜은 트래픽의 더 안전한 터널링을 제공하고 UDP를 지원합니다(일부 애플리케이션에 필요).

requests에서 프록시 회전

대량의 데이터를 파싱할 때 하나의 IP 주소를 사용하는 것은 차단으로 이어질 수 있습니다. 프록시 회전은 부하 분산 및 속도 제한 우회를 위해 IP를 순환적으로 변경하는 것입니다.

목록을 통한 간단한 회전:

import requests
import itertools

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

# 무한 반복 생성기 생성
proxy_pool = itertools.cycle(proxy_list)

# 회전으로 요청 실행
for i in range(10):
    proxy = next(proxy_pool)
    proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}
    
    try:
        response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies, timeout=5)
        print(f"요청 {i+1}: IP = {response.json()['origin']}")
    except Exception as e:
        print(f"프록시 {proxy}에서 오류 발생: {e}")

쿠키를 유지하기 위한 세션을 통한 회전:

import requests
from itertools import cycle

class ProxyRotator:
    def __init__(self, proxy_list):
        self.proxy_pool = cycle(proxy_list)
        self.session = requests.Session()
    
    def get(self, url, **kwargs):
        proxy = next(self.proxy_pool)
        self.session.proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}
        return self.session.get(url, **kwargs)

# 사용 예
proxy_list = [
    'http://user:pass@proxy1.example.com:8080',
    'http://user:pass@proxy2.example.com:8080',
]

rotator = ProxyRotator(proxy_list)

for i in range(5):
    response = rotator.get('https://httpbin.org/ip', timeout=5)
    print(f"요청 {i+1}: {response.json()['origin']}")

예측 불가능성을 위한 무작위 회전:

import requests
import random

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

def get_random_proxy():
    proxy = random.choice(proxy_list)
    return {'http': proxy, 'https': proxy}

# 각 요청에 대해 무작위 프록시 사용
for i in range(5):
    response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=get_random_proxy(), timeout=5)
    print(f"요청 {i+1}: {response.json()['origin']}")

무작위 회전은 요청 패턴을 추적하는 사이트에서 더 효과적입니다. 순차적인 IP 변경은 의심스러울 수 있지만, 무작위 선택은 다양한 사용자 행동을 모방합니다.

aiohttp에서 프록시 설정

aiohttp 라이브러리는 비동기 HTTP 요청을 위해 설계되었으며, 고부하 파서에 필수적입니다. 프록시 설정은 requests와 다르며, proxy 매개변수를 사용합니다(단수).

HTTP 프록시의 기본 예:

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_with_proxy():
    proxy = 'http://123.45.67.89:8080'
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://httpbin.org/ip', proxy=proxy) as response:
            data = await response.json()
            print(data)

# 실행
asyncio.run(fetch_with_proxy())

인증이 있는 프록시:

aiohttp에서는 인증을 aiohttp.BasicAuth 객체를 통해 전달하거나 URL에 직접 포함할 수 있습니다:

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_with_auth_proxy():
    # 옵션 1: URL에 자격 증명 포함
    proxy = 'http://user123:pass456@proxy.example.com:8080'
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://httpbin.org/ip', proxy=proxy) as response:
            print(await response.json())

# 옵션 2: BasicAuth를 통한 인증 (일부 프록시용)
async def fetch_with_basic_auth():
    proxy = 'http://proxy.example.com:8080'
    proxy_auth = aiohttp.BasicAuth('user123', 'pass456')
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://httpbin.org/ip', 
                                proxy=proxy, 
                                proxy_auth=proxy_auth) as response:
            print(await response.json())

asyncio.run(fetch_with_auth_proxy())

aiohttp에서 SOCKS5:

SOCKS5를 사용하려면 aiohttp-socks 라이브러리가 필요합니다:

pip install aiohttp-socks

import asyncio
from aiohttp_socks import ProxyConnector
import aiohttp

async def fetch_with_socks5():
    connector = ProxyConnector.from_url('socks5://user:pass@123.45.67.89:1080')
    
    async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
        async with session.get('https://httpbin.org/ip') as response:
            print(await response.json())

asyncio.run(fetch_with_socks5())

모바일 프록시를 사용하여 소셜 네트워크나 마켓플레이스를 파싱할 때는 aiohttp를 사용하는 것이 좋습니다. 비동기성 덕분에 수백 개의 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.

비동기 회전 및 프록시 풀

고부하 파서의 경우, 오류 처리 및 작동하지 않는 IP의 자동 교체가 포함된 효과적인 프록시 회전이 중요합니다. aiohttp에 대한 고급 패턴을 살펴보겠습니다.

프록시 풀 관리 클래스:

import aiohttp
import asyncio
from itertools import cycle
from typing import List, Optional

class ProxyPool:
    def __init__(self, proxy_list: List[str]):
        self.proxy_list = proxy_list
        self.proxy_cycle = cycle(proxy_list)
        self.failed_proxies = set()
    
    def get_next_proxy(self) -> Optional[str]:
        """다음 작동하는 프록시 가져오기"""
        for _ in range(len(self.proxy_list)):
            proxy = next(self.proxy_cycle)
            if proxy not in self.failed_proxies:
                return proxy
        return None  # 모든 프록시가 사용 불가
    
    def mark_failed(self, proxy: str):
        """프록시를 작동하지 않는 것으로 표시"""
        self.failed_proxies.add(proxy)
        print(f"프록시 {proxy}가 사용 불가로 표시되었습니다.")
    
    async def fetch(self, session: aiohttp.ClientSession, url: str, **kwargs):
        """오류 발생 시 자동으로 프록시를 변경하여 요청 실행"""
        max_retries = 3
        
        for attempt in range(max_retries):
            proxy = self.get_next_proxy()
            if not proxy:
                raise Exception("모든 프록시가 사용 불가합니다.")
            
            try:
                async with session.get(url, proxy=proxy, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10), **kwargs) as response:
                    return await response.json()
            except (aiohttp.ClientError, asyncio.TimeoutError) as e:
                print(f"프록시 {proxy}에서 오류 발생: {e}")
                self.mark_failed(proxy)
                continue
        
        raise Exception(f"{max_retries}번의 시도 후 요청을 수행할 수 없습니다.")

# 사용 예
async def main():
    proxy_list = [
        'http://user:pass@proxy1.example.com:8080',
        'http://user:pass@proxy2.example.com:8080',
        'http://user:pass@proxy3.example.com:8080',
    ]
    
    pool = ProxyPool(proxy_list)
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # 자동 회전으로 10개의 요청 실행
        tasks = [pool.fetch(session, 'https://httpbin.org/ip') for _ in range(10)]
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        
        for i, result in enumerate(results):
            if isinstance(result, Exception):
                print(f"요청 {i+1}에서 오류 발생: {result}")
            else:
                print(f"요청 {i+1}: IP = {result.get('origin')}")

asyncio.run(main())

동시성 제한을 통한 병렬 처리:

import aiohttp
import asyncio
from itertools import cycle

async def fetch_url(session, url, proxy, semaphore):
    async with semaphore:  # 동시 요청 제한
        try:
            async with session.get(url, proxy=proxy, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)) as response:
                data = await response.json()
                return {'url': url, 'ip': data.get('origin'), 'status': response.status}
        except Exception as e:
            return {'url': url, 'error': str(e)}

async def main():
    urls = [f'https://httpbin.org/ip' for _ in range(50)]  # 50개의 요청
    proxy_list = [
        'http://user:pass@proxy1.example.com:8080',
        'http://user:pass@proxy2.example.com:8080',
    ]
    proxy_cycle = cycle(proxy_list)
    
    # 제한: 동시 요청 10개 이하
    semaphore = asyncio.Semaphore(10)
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [
            fetch_url(session, url, next(proxy_cycle), semaphore)
            for url in urls
        ]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        # 결과 분석
        successful = [r for r in results if 'ip' in r]
        failed = [r for r in results if 'error' in r]
        
        print(f"성공적인 요청 수: {len(successful)}")
        print(f"실패한 요청 수: {len(failed)}")

asyncio.run(main())

asyncio.Semaphore를 사용하는 것은 프록시 작업 시 매우 중요합니다. 하나의 IP를 통해 너무 많은 동시 연결을 시도하면 대상 사이트나 프록시 제공업체에 의해 차단될 수 있습니다.

오류 및 타임아웃 처리

프록시 작업은 타임아웃, 연결 끊김, 프록시 서버의 거부와 같은 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 오류를 올바르게 처리하는 것은 파서의 안정성에 핵심입니다.

프록시 작업 시 일반적인 오류:

오류	원인	해결책
`ProxyError`	프록시 서버가 사용 불가	다른 프록시로 전환
`ConnectTimeout`	프록시가 제때 응답하지 않음	타임아웃을 늘리거나 프록시 변경
`ProxyAuthenticationRequired`	잘못된 로그인/비밀번호	자격 증명 확인
`SSLError`	SSL 인증서 문제	SSL 검증 비활성화 (권장하지 않음)
`TooManyRedirects`	프록시가 리디렉션 루프를 생성함	프록시 변경 또는 리디렉션 제한

requests에서 오류 처리:

import requests
from requests.exceptions import ProxyError, ConnectTimeout, RequestException

def fetch_with_retry(url, proxies, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(
                url, 
                proxies=proxies, 
                timeout=(5, 10),  # (연결 타임아웃, 읽기 타임아웃)
                allow_redirects=True,
                verify=True  # SSL 인증서 검증
            )
            response.raise_for_status()  # 4xx/5xx에서 예외 발생
            return response.json()
            
        except ProxyError as e:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: 프록시 사용 불가 - {e}")
        except ConnectTimeout as e:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: 연결 타임아웃 - {e}")
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: HTTP 오류 {e.response.status_code}")
            if e.response.status_code == 407:  # 프록시 인증 필요
                print("프록시 인증 오류!")
                break  # 인증 오류 시 재시도하지 않음
        except RequestException as e:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: 일반 오류 - {e}")
        
        if attempt < max_retries - 1:
            print("2초 후 재시도...")
            import time
            time.sleep(2)
    
    raise Exception(f"{max_retries}번의 시도 후 요청을 수행할 수 없습니다.")

# 사용 예
proxies = {'http': 'http://user:pass@proxy.example.com:8080', 'https': 'http://user:pass@proxy.example.com:8080'}
try:
    data = fetch_with_retry('https://httpbin.org/ip', proxies)
    print(data)
except Exception as e:
    print(f"치명적인 오류: {e}")

aiohttp에서 오류 처리:

import aiohttp
import asyncio
from aiohttp import ClientError, ClientProxyConnectionError

async def fetch_with_retry(session, url, proxy, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=10, connect=5)
            async with session.get(url, proxy=proxy, timeout=timeout) as response:
                response.raise_for_status()
                return await response.json()
                
        except ClientProxyConnectionError as e:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: 프록시 연결 오류 - {e}")
        except asyncio.TimeoutError:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: 타임아웃")
        except aiohttp.ClientHttpProxyError as e:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: 프록시 HTTP 오류 - {e}")
            if e.status == 407:
                print("프록시 인증 오류!")
                break
        except ClientError as e:
            print(f"{attempt + 1}번째 시도: 클라이언트 일반 오류 - {e}")
        
        if attempt < max_retries - 1:
            await asyncio.sleep(2)
    
    raise Exception(f"{max_retries}번의 시도 후 요청을 수행할 수 없습니다.")

async def main():
    proxy = 'http://user:pass@proxy.example.com:8080'
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        try:
            data = await fetch_with_retry(session, 'https://httpbin.org/ip', proxy)
            print(data)
        except Exception as e:
            print(f"치명적인 오류: {e}")

asyncio.run(main())

타임아웃 설정:

타임아웃을 올바르게 설정하는 것은 안정성에 매우 중요합니다. 권장 값은 다음과 같습니다:

연결 타임아웃: 5-10초 (프록시와의 연결 설정 시간)
읽기 타임아웃: 10-30초 (대상 사이트의 응답을 받는 시간)
총 타임아웃: 30-60초 (요청의 총 시간)

느린 레지던트 프록시의 경우, 연결에 대한 타임아웃을 20-30초로 늘리는 것이 좋습니다. 실제 제공업체를 통한 라우팅은 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.

모범 사례 및 최적화

프록시와 효과적으로 작업하려면 차단을 최소화하고 성능을 극대화하기 위한 규칙 세트를 준수해야 합니다.

1. 연결 재사용을 위한 세션 사용:

# requests: 세션은 TCP 연결을 재사용합니다
session = requests.Session()
session.proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}

for url in urls:
    response = session.get(url)  # requests.get()보다 빠름

# aiohttp: 세션은 비동기성에 필수적입니다
async with aiohttp.ClientSession() as session:
    tasks = [session.get(url, proxy=proxy) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

2. 현실적인 User-Agent 및 헤더 설정:

import requests

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': 'en-US,en;q=0.5',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'DNT': '1',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
}

proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}
response = requests.get('https://example.com', headers=headers, proxies=proxies)

3. 속도 제한(초당 요청 수) 설정:

import time
import requests

class RateLimiter:
    def __init__(self, max_requests_per_second):
        self.max_requests = max_requests_per_second
        self.interval = 1.0 / max_requests_per_second
        self.last_request_time = 0
    
    def wait(self):
        elapsed = time.time() - self.last_request_time
        if elapsed < self.interval:
            time.sleep(self.interval - elapsed)
        self.last_request_time = time.time()

# 사용 예: 초당 2개 요청 이하
limiter = RateLimiter(2)
proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}

for url in urls:
    limiter.wait()
    response = requests.get(url, proxies=proxies)

4. 프록시 모니터링 및 로깅:

import logging
from collections import defaultdict

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class ProxyMonitor:
    def __init__(self):
        self.stats = defaultdict(lambda: {'success': 0, 'failed': 0, 'total_time': 0})
    
    def log_request(self, proxy, success, response_time):
        stats = self.stats[proxy]
        if success:
            stats['success'] += 1
        else:
            stats['failed'] += 1
        stats['total_time'] += response_time
        
        # 10개의 요청마다 로깅
        total = stats['success'] + stats['failed']
        if total % 10 == 0:
            avg_time = stats['total_time'] / total
            success_rate = stats['success'] / total * 100
            logger.info(f"프록시 {proxy}: {total} 요청, 성공률 {success_rate:.1f}%, 평균 {avg_time:.2f}s")

monitor = ProxyMonitor()

# 요청 코드에서
import time
start = time.time()
try:
    response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
    monitor.log_request(proxy, True, time.time() - start)
except Exception as e:
    monitor.log_request(proxy, False, time.time() - start)
    logger.error(f"프록시 {proxy}에서 오류 발생: {e}")

5. DNS 캐싱으로 속도 향상:

# aiohttp에서 DNS 캐싱
import aiohttp
from aiohttp.resolver import AsyncResolver

resolver = AsyncResolver(nameservers=['8.8.8.8', '8.8.4.4'])
connector = aiohttp.TCPConnector(resolver=resolver, ttl_dns_cache=300)

async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
    # 요청은 5분 동안 DNS 캐시를 사용합니다
    async with session.get(url, proxy=proxy) as response:
        data = await response.json()

6. CAPTCHA 및 차단 처리:

팁: 403, 429 상태를 받을 경우, 다음을 권장합니다:

다른 서브넷의 IP로 프록시 변경
요청 간 지연 시간 증가 (5-10초까지)
User-Agent 및 기타 헤더 변경
이전 성공적인 세션의 쿠키 사용

프록시를 위한 requests와 aiohttp 비교

requests와 aiohttp 중 선택은 작업 및 데이터 양에 따라 다릅니다. 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

기준	requests	aiohttp
동기성	동기(차단)	비동기(비차단)
성능	~10-50 요청/초	~100-1000 요청/초
코드의 간결성	초보자에게 더 간단함	async/await에 대한 지식 필요
프록시 설정	`proxies` 사전	`proxy` 매개변수
SOCKS5 지원	`requests[socks]`를 통해	`aiohttp-socks`를 통해
메모리 사용량	적음 (단일 스레드)	더 많음 (여러 작업)
더 나은 사용처	간단한 스크립트, <100 요청	파서, >1000 요청

requests를 사용할 때:

단기 작업을 위한 간단한 스크립트
프로토타입 및 테스트
소량의 요청 (분당 100개 이하)
코드의 간결성과 가독성이 중요할 때
동기 라이브러리와의 통합

aiohttp를 사용할 때:

대량의 데이터 파싱 (수천 페이지)
실시간으로 많은 출처 모니터링
고부하 API 서비스
처리 속도가 중요한 경우
프록시를 통한 WebSocket 작업

성능 비교:

# 테스트: 프록시를 통한 100 요청

# requests (동기) - ~50초
import requests
import time

start = time.time()
proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}
for i in range(100):
    response = requests.get('https://httpbin.org/ip', proxies=proxies)
print(f"requests: {time.time() - start:.2f} 초")

# aiohttp (비동기) - ~5초
import aiohttp
import asyncio

async def fetch_all():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [
            session.get('https://httpbin.org/ip', proxy=proxy)
            for _ in range(100)
        ]
        await asyncio.gather(*tasks)

start = time.time()
asyncio.run(fetch_all())
print(f"aiohttp: {time.time() - start:.2f} 초")

데이터 센터 프록시를 사용하여 고속으로 파싱할 때 aiohttp는 requests에 비해 10-20배의 성능 우위를 보입니다. 이는 요청의 병렬 처리 덕분입니다.

결론

Python에서 requests 및 aiohttp 라이브러리를 통한 프록시 설정은 파서 개발, 데이터 수집 자동화 및 지리적 제한 우회에 필수적인 기술입니다. requests 라이브러리는 이해하기 쉬운 동기 API 덕분에 간단한 스크립트 및 프로토타입에 적합하며, aiohttp는 비동기 아키텍처를 통해 수천 개의 요청을 처리할 때 높은 성능을 제공합니다.

Python에서 프록시와 효과적으로 작업하기 위한 핵심 사항: 오류 및 타임아웃 처리, 부하 분산을 위한 IP 주소 회전 구현, 연결 재사용을 위한 세션 사용, 현실적인 헤더 및 User-Agent 설정, 프록시 서버의 성능 모니터링. SOCKS5 프록시의 경우 추가 라이브러리인 requests[socks] 또는 aiohttp-socks가 필요합니다.

파싱을 위한 프록시 유형을 선택할 때 작업의 특성을 고려하세요: 고부하 파서에 적합한 빠른 데이터 센터 프록시, 강력한 안티봇 시스템을 우회하고 소셜 미디어 작업을 위한 레지던트 프록시, 최대한의 익명성과 모바일 트래픽 모방이 필요한 작업을 위한 모바일 프록시.

고성능 파서를 개발하거나 여러 출처에서 데이터 수집을 자동화할 계획이라면 레지던트 프록시를 사용해 보시기 바랍니다. 이들은 높은 수준의 익명성을 제공하고 차단 위험을 최소화하며 대부분의 보호된 웹 서비스와 안정적으로 작동합니다. 기술적 작업에서 높은 처리 속도가 필요한 경우 데이터 센터 프록시도 적합합니다. 낮은 지연 시간과 높은 대역폭을 제공합니다.

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파이썬 requests 및 aiohttp에서 프록시 설정: 코드 예제와 함께하는 완벽 가이드