Come filtrare gli elenchi di proxy gratuiti per velocità e anonimato

“La canna che si piega al vento è più forte della possente quercia.” Così parlavano i saggi lungo il Nilo, insegnandoci il valore dell'adattabilità – un'intuizione altrettanto rilevante nelle pianure alluvionali di internet quanto sulle rive del fiume Egitto. Quando si filtrano elenchi di proxy gratuiti, il professionista saggio deve piegarsi ai venti mutevoli della velocità e dell'anonimato, adattando strumenti e metodi per distinguere la verità dall'illusione.

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Capire le liste proxy gratuite: Mirage e Oasis

Le liste di proxy gratuiti sono numerose, ma come nel deserto, non tutte le oasi offrono acqua pura. Molti proxy sono lenti, inaffidabili o, peggio ancora, compromessi. La sfida è filtrare queste liste alla ricerca di proxy che siano veloci come il vento del deserto e imperscrutabili come la Sfinge.

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Criteri chiave: velocità e anonimato

Criterio	Descrizione	Importanza
Velocità	Latenza e larghezza di banda del proxy	Riduce i ritardi
Anonimato	Possibilità di nascondere l'IP del client, prevenire perdite	Garantisce la privacy
Tempo di attività	Percentuale di tempo in cui il proxy è disponibile	Affidabilità
Posizione	Posizione geografica del server proxy	Bypassare i blocchi geografici
Supporto HTTPS	Capacità di incanalare il traffico sicuro	Sicurezza

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Processo di filtraggio passo dopo passo

1. Raccolta dell'elenco dei proxy

Proverbio: “Chi si fida della mappa di uno sconosciuto può vagare tra le dune per sempre.”
Ottieni elenchi di proxy solo da fonti affidabili. Evita elenchi pubblicati su forum aperti o aggregatori non verificati, poiché spesso sono infetti.

Fonti consigliate:
– Elenco proxy gratuiti (SSLProxies.org)
– Spys.One
– ProxyScrape

Mancia: Scarica gli elenchi in formato CSV o TXT per semplificarne l'elaborazione.

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2. Analisi e filtraggio iniziale

Aneddoto: All'inizio, testavo manualmente un'infinità di proxy: un esercizio inutile. L'automazione è stata il papiro su cui ho finalmente scritto la mia salvezza.

Utilizzo di Python per analizzare e deduplicare

importa pandas come pd # Carica elenco proxy df = pd.read_csv('proxies.csv', names=['IP', 'Porta', 'Codice', 'Paese', 'Anonimato', 'Https']) # Deduplica df = df.drop_duplicates(subset=['IP', 'Porta']) # Filtro per supporto HTTPS e elevato anonimato filtered = df[(df['Https'] == 'yes') & (df['Anonimato'].str.contains('elite', case=False))] filtered.to_csv('filtered_proxies.csv', index=False)

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3. Test di velocità

Saggezza antica: “Anche il cavallo più veloce è inutile se corre nella direzione sbagliata.”
Esegui test di velocità sui proxy misurando la latenza e la larghezza di banda.

Test di velocità automatizzato

Python richieste E tempo I moduli possono essere utilizzati per controllare i tempi di risposta.

richieste di importazione tempo di importazione proxy = [('123.123.123.123', '8080'), ('124.124.124.124', '3128')] # Elenco di esempi def test_proxy(ip, porta): proxy = f"http://{ip}:{porta}" proxy = {'http': proxy, 'https': proxy} prova: inizio = time.time() risposta = requests.get("https://httpbin.org/ip", proxy=proxies, timeout=5) latenza = time.time() - inizio se response.status_code == 200: latenza di ritorno eccetto: restituisci None fastest = [] per ip, porta in proxy: latenza = test_proxy(ip, porta) se latenza e latenza < 1: # Filtro per proxy con latenza inferiore a 1 secondo fastest.append((ip, porta, latenza)) stampa(ordinato(più veloce, chiave=lambda x: x[2]))

Test di larghezza di banda (facoltativo, avanzato)

Per quanto riguarda la larghezza di banda, scarica un file di dimensioni fisse e programma il trasferimento. Tieni presente che test frequenti potrebbero causare il blocco del tuo IP.

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4. Verifica del livello di anonimato

Esistono tre tipi principali di proxy:

Tipo di anonimato	Comportamento	Rivela l'IP del client?	Rivela l'utilizzo del proxy?
Trasparente	Passa IP reale	SÌ	SÌ
Anonimo	Nasconde l'IP reale, mostra l'utilizzo del proxy	NO	SÌ
Elite (Alto)	Nasconde l'IP reale, nessun flag proxy	NO	NO

Test dell'anonimato

Utilizzare servizi come Chi è.net O API IP per controllare:

def check_anonymity(ip, port): proxy = f"http://{ip}:{port}" proxies = {'http': proxy, 'https': proxy} try: resp = requests.get("https://httpbin.org/get", proxies=proxies, timeout=5) data = resp.json() # Controlla se sono presenti intestazioni come 'Via' o 'X-Forwarded-For' headers = data['headers'] se 'Via' non è presente nelle intestazioni e 'X-Forwarded-For' non è presente nelle intestazioni: restituisce 'Elite' elif 'X-Forwarded-For' nelle intestazioni: restituisce 'Anonimo' altrimenti: restituisce 'Trasparente' eccetto: restituisce 'Non riuscito'

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5. Monitoraggio e manutenzione continui

Storia: Come le sabbie mobili, le prestazioni dei proxy cambiano nel tempo. Ciò che funziona oggi potrebbe fallire domani.

Pianificazione di test regolari

Automatizza i controlli periodici (ad esempio, orari o giornalieri) utilizzando cron job o l'Utilità di pianificazione di Windows. Rimuovi i proxy inattivi o lenti dall'elenco di lavoro.

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Tabella riassuntiva: flusso di lavoro di filtraggio

Fare un passo	Strumento/Metodo	Azione chiave	Produzione
Raccogli l'elenco	Manuale/Automatico	Scarica da fonti attendibili	Elenco proxy non elaborati
Analizza e deduplica	Python/Panda	Rimuovi duplicati, righe non valide	Elenco proxy ripulito
Test di velocità	Python/Richieste	Misura la latenza	Proxy veloci (latenza <1s)
Test di anonimato	httpbin/IP-API	Controlla se sei elite/anonimo	Proxy altamente anonimi
Manutenzione	Automazione	Ripetizioni regolari	Elenco proxy aggiornato e affidabile

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Esempio pratico: script di filtraggio completo

Di seguito è riportato uno script semplificato che illustra il flusso di lavoro completo per filtrare i proxy in termini di velocità e anonimato.

importa pandas come pd importa richieste importa tempo # Carica e pulisci l'elenco dei proxy df = pd.read_csv('proxies.csv', names=['IP', 'Port', 'Codice', 'Paese', 'Anonimato', 'Https']) df = df.drop_duplicates(subset=['IP', 'Porta']) df = df[(df['Https'] == 'yes') & (df['Anonimato'].str.contains('elite', case=False))] # Testa velocità e anonimato def test_proxy(ip, porta): proxy = f"http://{ip}:{porta}" proxy = {'http': proxy, 'https': proxy} prova: inizio = tempo.tempo() resp = richieste.get("https://httpbin.org/get", proxy=proxy, timeout=5) latenza = time.time() - avvia intestazioni = resp.json()['headers'] se latenza < 1 e 'Via' non è presente nelle intestazioni e 'X-Forwarded-For' non è presente nelle intestazioni: restituisce latenza eccetto: restituisce None df['Latenza'] = df.apply(lambda riga: test_proxy(riga['IP'], riga['Porta']), asse=1) filtrato = df[df['Latenza'].notnull()] filtrato = filtered.sort_values('Latenza') filtered.to_csv('elite_fast_proxies.csv', indice=False)

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Riepilogo della saggezza: il setaccio e il ruscello

Come nell'antica arte di cercare l'oro nel Nilo, pazienza e un filtraggio metodico sono i tuoi migliori alleati. Utilizzando fonti affidabili, automatizzando i test e concentrandoti sui due pilastri della velocità e dell'anonimato, puoi garantire che la tua roulotte digitale sia veloce, sicura e invisibile sulle infinite sabbie di internet.