为什么GitHub项目抓取需要代理IP？

很多开发者习惯从GitHub抓取开源项目数据，比如分析热门仓库、监控代码更新或收集项目信息。但直接用自己的IP频繁访问GitHub，很容易触发限流机制，轻则暂时限制请求，重则封禁IP。这是因为平台对单一IP的请求频率有严格监控。

使用代理IP的核心目的，是让请求看起来像是来自全球不同地区的普通用户，从而分散请求压力，避免被目标服务器识别为爬虫行为。尤其是抓取大量数据时，代理IP轮换成了关键步骤。

合法爬取GitHub的基本原则

在讨论技术前，必须明确合法爬取的边界。GitHub提供了API接口，官方更鼓励开发者通过API获取数据。但即使使用API，也有请求频率限制（例如每小时数千次）。如果需求超出API限额，或需要抓取非API提供的数据，则需谨慎遵守以下原则：

尊重robots.txt：检查GitHub的robots.txt文件，了解哪些路径允许爬取。

控制访问频率：即使使用代理IP，也应模拟人类操作间隔，避免瞬间高并发请求。

识别API限制：官方API返回的HTTP头信息会包含剩余请求次数，程序应主动处理限流情况。

代理IP轮换的最佳实践方案

单纯拥有代理IP还不够，智能轮换策略才是成功抓取的保障。

1. 住宅IP优于数据中心IP

数据中心IP通常来自云服务商，容易被识别并封禁。住宅IP则来自真实家庭网络，信誉度高，更适合长期稳定的抓取任务。例如，ipipgo提供全球9000万+家庭住宅IP，能有效降低被识别风险。

2. 动态轮换触发条件

不要固定每N次请求更换IP。更聪明的做法是：

• 根据HTTP状态码轮换：遇到429（请求过多）或403（禁止访问）立即更换IP。
• 根据响应时间轮换：响应突然变慢可能是被限流的征兆。
• 定时轮换：例如每5-10分钟更换一次，无论是否触发错误。

3. 会话保持与IP一致性

某些操作（如模拟登录后的抓取）需要同一IP维持一段时间。此时可选择ipipgo的静态住宅IP，在指定时间内保持IP不变，平衡匿名性与连续性需求。

实战代码示例：Python爬虫与代理集成

以下是一个结合代理轮换的Python请求示例，使用requests库和ipipgo代理服务：

import requests
import time
from itertools import cycle

 假设从ipipgo获取了一批代理IP列表
proxies_list = [
    "http://user:pass@proxy1.ipipgo.com:8080",
    "http://user:pass@proxy2.ipipgo.com:8080",
     ... 更多代理
]
proxy_pool = cycle(proxies_list)

def fetch_github_repo(url):
    for attempt in range(5):   重试机制
        proxy = next(proxy_pool)
        try:
            response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy}, timeout=10)
            if response.status_code == 200:
                return response.text
            elif response.status_code == 429:
                print("触发限流，切换代理并等待")
                time.sleep(30)   等待后继续
        except Exception as e:
            print(f"代理 {proxy} 失败: {e}")
        time.sleep(1)   请求间隔
    return None

 调用示例
repo_data = fetch_github_repo("https://github.com/octocat/Hello-World")

此代码实现了代理池循环使用、错误重试和基础限流处理。实际应用中，还应添加User-Agent轮换等辅助手段。

常见问题QA

Q: 抓取GitHub项目会违法吗？
A: 抓取公开数据通常不违法，但违反GitHub服务条款可能导致封号。建议优先使用官方API，并控制抓取频率。

Q: 为什么使用ipipgo的住宅IP？
A: 住宅IP来自真实家庭网络，相比数据中心IP更不易被标记为爬虫。ipipgo覆盖240多个国家地区的住宅IP，适合模拟真实用户分布。

Q: 遇到403错误该如何处理？
A: 立即更换代理IP，并检查User-Agent是否合理。同时延长请求间隔时间，模拟人类操作节奏。

Q: 静态IP和动态IP如何选择？
A: 短期抓取任务可用动态IP轮换；需要保持会话的长期任务，建议选用ipipgo静态住宅IP，避免频繁登录验证。

为什么你的爬虫会卡死？

很多刚接触爬虫的朋友都遇到过这种情况：程序运行得好好的，突然就“卡住”不动了，既不报错也不继续执行，就像掉进了一个无底洞。这十有八九是网络请求没有设置超时导致的。想象一下，你给朋友打电话，对方一直不接也不挂断，你就只能一直举着手机干等。爬虫程序也是同理，向一个服务器发送请求后，如果对方服务器响应极慢、网络线路质量差，或者干脆就不回应了，你的程序线程就会被一直挂起，最终导致整个爬虫项目卡死。

尤其是在使用代理IP时，这个问题会更加突出。代理服务器本身也是一个中间环节，它的稳定性和速度直接影响了你的请求。一个不稳定的代理IP可能会让你的请求石沉大海。为你的网络请求设置合理的超时时间，不是可选项，而是保证爬虫健壮性的必选项。

认识Python请求的两大超时：Connect与Read

在Python的requests库中，超时设置并非一个笼统的概念，它主要细分为两种类型，理解它们的区别至关重要。

• 连接超时（Connect Timeout）：这是指你的程序尝试与目标服务器建立连接所等待的最长时间。这个过程包括DNS解析、TCP握手等。如果在这个时间内连接未能成功建立，就会抛出ConnectTimeout异常。
• 读取超时（Read Timeout）：这是指连接建立后，你的程序从服务器接收数据所等待的最长时间。服务器可能很慢地发送数据（比如一个很大的文件），或者发送一部分数据后就停止了。如果超过这个时间还没有收到完整响应，就会抛出ReadTimeout异常。

你可以把它们比作去图书馆借书：连接超时相当于你走到图书馆门口的时间，如果路太远或门关了，你就放弃了；读取超时相当于你告诉管理员要借哪本书后，等待他找书的时间，如果他找得太慢，你也会选择离开。

实战：为你的请求加上“双保险”

在代码中设置超时非常简单，但却能极大提升程序的可靠性。requests库允许你为一个请求同时指定连接超时和读取超时。

基本用法示例：

import requests

 分别设置连接超时和读取超时
try:
    response = requests.get('http://example.com', timeout=(3.05, 10))
     timeout参数是一个元组：(连接超时时间， 读取超时时间)
    print(response.status_code)
except requests.exceptions.ConnectTimeout:
    print("连接超时！服务器在3.05秒内没有响应我们的连接请求。")
except requests.exceptions.ReadTimeout:
    print("读取超时！连接已建立，但服务器在10秒内没有返回数据。")
except requests.exceptions.Timeout:
    print("总的请求超时了！")

这段代码为请求设置了“双保险”：尝试建立连接的时间最多为3.05秒，一旦连接成功，等待服务器返回数据的时间最多为10秒。任何一步超时，程序都会捕获异常并继续执行，而不是无限期地卡死。

结合代理IP：如何设置合理的超时值？

当通过代理IP（例如使用ipipgo的代理服务）发送请求时，网络路径变长了：你的请求要先到达代理服务器，再由代理服务器转发给目标网站。这意味着，连接超时需要包含连接到代理服务器的时间，而读取超时则需要包含代理服务器与目标网站通信并返回数据的总时间。

使用代理IP时，超时值的设置需要更加宽容一些。一个常见的策略是：

• 连接超时：设置在5-10秒。这给了足够的时间与ipipgo遍布全球的代理节点建立稳定连接。
• 读取超时：根据目标网站的响应速度和你要获取的数据量来定，通常设置在15-30秒。对于需要处理大量数据的API，甚至可以设置得更长。

使用ipipgo代理的示例代码：

import requests

 配置ipipgo代理（以HTTP代理为例）
proxies = {
    'http': 'http://username:password@gateway.ipipgo.com:8080',
    'https': 'https://username:password@gateway.ipipgo.com:8080'
}

try:
     结合代理和超时设置
    response = requests.get(
        'http://httpbin.org/ip',
        proxies=proxies,
        timeout=(8, 25)   连接超时8秒，读取超时25秒
    )
    print("请求成功！", response.json())
except requests.exceptions.Timeout as e:
    print(f"请求超时：{e}")
except Exception as e:
    print(f"其他错误：{e}")

ipipgo作为全球代理IP服务商，其网络节点经过优化，通常能提供稳定低延迟的连接。设置合理的超时，主要是为了应对极端情况，确保你的爬虫脚本在遇到个别不稳定节点或目标网站临时故障时，能够优雅地处理并继续工作，而不是全军覆没。

高级技巧：为不同请求设置不同超时策略

一个成熟的爬虫项目不会对所有请求“一视同仁”。你可以根据请求的重要性和目标网站的特点，实施更精细的超时策略。

1. 全局设置与局部覆盖： 你可以使用Session对象设置全局超时，并为特殊请求单独指定。

s = requests.Session()
s.timeout = (5, 15)   为Session中所有请求设置默认超时

 大多数请求使用默认超时
resp1 = s.get('http://example.com/page1')

 对某个特别重要的API，给予更长的读取时间
resp2 = s.get('http://api.example.com/big-data', timeout=(5, 60))

2. 重试机制： 超时并不意味着彻底失败。对于因网络波动造成的超时，结合重试机制是更好的选择。你可以使用tenacity或urllib3库来实现自动重试。

from tenacity import retry, stop_after_attempt, retry_if_exception_type
import requests.exceptions

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),   最多重试3次
    retry=retry_if_exception_type(requests.exceptions.Timeout)   仅因超时异常重试
)
def request_with_retry(url):
    return requests.get(url, timeout=(5, 10))

 调用函数，如果超时会自动重试最多3次
try:
    response = request_with_retry('http://example.com')
except requests.exceptions.Timeout:
    print("经过3次重试后仍然超时，需要检查网络或目标网站。")

这种策略特别适合与ipipgo这类高质量的代理IP服务配合使用。因为ipipgo拥有庞大的IP池，偶尔遇到单个IP超时，通过重试机制，下一次请求很可能就被调度到一个更优质的IP节点上，从而成功完成任务。

常见问题QA

Q1: 超时时间是不是设置得越短越好？

不是。设置过短的超时（如0.1秒）会导致大量原本可以成功的请求被误判为失败。你的爬虫会变得非常“急躁”，无法正常抓取数据。超时的目的是防止卡死，而不是追求极限速度。应该根据网络环境和目标网站的实际情况，设置一个合理的、平衡的值。

Q2: 我设置了超时，但程序还是卡住了，可能是什么原因？

这种情况比较少见，但有可能发生。一种可能是代码逻辑问题，比如在获取到响应后，在处理响应数据（如解析一个巨大的XML或JSON）时陷入了死循环，这与网络请求超时是两码事。另一种可能是使用的底层库存在罕见bug。确保你的requests库是最新版本，通常可以避免这类问题。

Q3: 使用ipipgo的代理IP后，超时时间应该如何调整？

由于ipipgo的代理服务器在全球有多个节点，通常会选择离你或目标网站最近的节点，延迟较低。连接超时可以保持一个常规值（如5秒）。读取超时则主要取决于目标网站本身的响应速度，与代理IP关系不大。你可以先使用一个保守的值（如20秒），然后根据实际请求的成功率日志进行微调。

总结

为Python爬虫设置connect和read超时，是编写稳健、高效爬虫的基本功。它能有效避免程序因网络问题而陷入僵局，确保你的爬虫任务能够持续、自动化地运行。当结合像ipipgo这样拥有全球住宅IP资源、全协议支持的高质量代理服务时，合理的超时与重试策略更能发挥强大威力，让你能从容应对复杂的网络环境，最大化提升数据采集的效率和成功率。

什么是CrewAI？多智能体协作框架入门

想象一下，你有一个团队，每个成员都有独特的技能。程序员负责写代码，设计师负责美化界面，测试员负责找bug。CrewAI就是这样一个"虚拟团队"的构建框架，只不过成员都是AI智能体。每个智能体被赋予特定角色和能力，通过协作完成复杂任务。

在传统单智能体系统中，一个AI需要处理所有事情，就像让一个人既当厨师又当服务员还当收银员。而CrewAI将任务分解，让专业的人做专业的事。比如，一个智能体专门负责数据收集，另一个负责分析，第三个负责生成报告，它们通过消息传递协同工作。

这种协作模式的优势很明显：任务处理更专业，效率更高，而且能够应对更复杂的场景。就像现实生活中团队合作往往比单打独斗效果更好一样，多智能体协作能够发挥每个AI的特长，实现1+1>2的效果。

为什么代理IP在多智能体协作中如此重要

当多个智能体同时工作时，它们都需要访问网络资源。如果所有智能体都使用同一个IP地址，很容易触发目标网站的防护机制。这就好比一个公司所有员工共用一台电话往外打，对方很容易识别这是来自同一来源的密集访问。

使用代理IP服务如ipipgo，可以为每个智能体分配独立的IP地址。ipipgo整合全球240多个国家和地区的住宅IP资源，这意味着你的每个智能体都可以拥有真实家庭网络环境的IP身份。这种分布式的访问模式更加自然，不容易被识别为自动化程序。

特别是在需要从多个地理位置获取数据的场景中，代理IP的作用更加明显。通过ipipgo的全球IP资源，你可以让智能体A使用美国IP获取当地信息，智能体B使用日本IP收集数据，智能体C使用欧洲IP进行分析。这种地理分布的协作更加高效，也能获得更全面的视角。

CrewAI在实际场景中的应用案例

市场调研与分析：可以配置三个智能体分工合作。第一个智能体负责收集竞品信息，第二个分析价格策略，第三个生成综合报告。通过ipipgo的代理IP，每个智能体可以从不同地理位置的视角获取数据，确保信息的全面性和真实性。

内容创作与优化：一个智能体负责搜集热点话题，另一个进行内容创作，第三个负责SEO优化。使用代理IP可以让内容创作更加贴近目标受众的地域特点，提高内容的针对性和有效性。

数据监控与预警：多个智能体可以同时监控不同平台的数据变化，一旦发现异常立即触发预警机制。ipipgo的全协议支持和稳定的连接质量，确保了监控任务的连续性和可靠性。

如何为CrewAI配置代理IP服务

为CrewAI配置代理IP其实很简单，主要分为以下几个步骤：

需要在代码中为每个智能体指定代理设置。以Python为例，可以在创建智能体时加入代理配置参数：

根据任务需求选择合适的代理类型。ipipgo提供动态和静态两种IP选择：

需要设置合理的请求频率和超时时间。即使使用代理IP，过于频繁的请求仍然可能引起注意。建议根据目标网站的承受能力调整请求间隔。

常见问题解答

问：CrewAI必须使用代理IP吗？
答：不是必须，但强烈推荐。不使用代理IP的话，多智能体的并发请求很容易被目标网站识别和限制。使用ipipgo的代理IP服务可以显著提高任务的成功率和稳定性。

问：如何选择适合的代理IP类型？
答：根据具体任务需求决定。如果需要频繁更换IP身份，选择动态IP；如果需要保持同一身份进行长期操作，静态IP更合适。ipipgo两种类型都提供，可以根据需要灵活选择。

问：代理IP会影响CrewAI的性能吗？
答：优质的代理IP服务如ipipgo不会影响性能，反而能提升任务成功率。关键是要选择响应速度快、稳定性好的服务商，避免因代理问题导致任务中断。

问：一个CrewAI项目需要多少个代理IP？
答：这取决于智能体数量和任务强度。建议为每个活跃的智能体配置独立的代理IP，避免IP重复使用带来的风险。ipipgo丰富的IP资源可以满足各种规模项目的需求。

driver.find_element_by_xpath被弃用，开发者该如何应对？

如果你最近更新了Selenium库，可能会在运行脚本时看到一个令人头疼的警告信息，提示诸如`driver.find_element_by_xpath`、`driver.find_element_by_id`等方法已经过时。这并非你的代码逻辑出了问题，而是Selenium在4.0及以上版本中，为了统一和简化API，正式弃用了旧版的元素定位方法。这对于大量使用代理IP进行自动化操作的开发者来说，意味着需要更新现有的代码库。

核心的改变在于，Selenium引入了统一的`find_element`方法，通过`By`类来指定定位策略。这实际上让代码变得更加清晰和一致。对于代理IP用户，特别是使用ipipgo这类高质量IP服务的开发者，及时更新代码能确保自动化任务的稳定性和可维护性，避免因库版本升级导致脚本突然失效。

新旧方法对比：一看就懂的代码示例

让我们直接来看看如何将旧代码升级到新标准。以前，你可能这样写：

旧版写法（已弃用）:

element = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='content']")

element = driver.find_element_by_id("username")

新版标准写法:

from selenium.webdriver.common.by import By

element = driver.find_element(By.XPATH, "//div[@class='content']")

element = driver.find_element(By.ID, "username")

可以看到，新方法将定位方式（如By.XPATH）和定位器（如字符串"//div[@class='content']"）作为两个参数传入，结构更清晰。`By`类支持所有常见的定位策略，下表是一个快速参考：

结合代理IP使用新API的实战技巧

在使用代理IP进行自动化时，网络环境的稳定性至关重要。无论是数据采集、账号管理还是广告验证，一个稳定可靠的代理IP是成功的基础。将代码升级到新API的如何无缝集成ipipgo的代理IP服务呢？

以下是一个示例，展示了如何在初始化WebDriver时，配置ipipgo的代理IP，并使用新的元素定位方法：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType

配置ipipgo代理IP信息
ipipgo_proxy = "http://your-ipipgo-username:your-password@proxy-host:proxy-port"

设置代理选项
proxy = Proxy()
proxy.proxy_type = ProxyType.MANUAL
proxy.http_proxy = ipipgo_proxy
proxy.ssl_proxy = ipipgo_proxy

将代理配置应用到Chrome选项
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--proxy-server=%s' % ipipgo_proxy)

初始化驱动并开始自动化
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("你的目标网址")

使用新的Selenium API定位元素
try:
    search_box = driver.find_element(By.NAME, "q")
    search_box.send_keys("ipipgo代理IP")
    submit_button = driver.find_element(By.XPATH, "//input[@type='submit']")
    submit_button.click()
except Exception as e:
    print("操作失败:", e)
finally:
    driver.quit()

在这个例子中，ipipgo代理IP的集成确保了网络请求通过一个纯净的住宅IP发出，有效降低了被目标网站识别为自动程序的风险。ipipgo提供的全协议支持和全球住宅IP资源，使得开发者可以灵活应对各种复杂的网络环境。

常见问题解答（QA）

Q1: 我更新了代码，但脚本运行变慢了，这和代理IP有关吗？
A: 脚本速度主要受两个因素影响：一是本地代码的执行效率，二是网络延迟。新版的`find_element`方法本身不会降低速度。如果感觉变慢，建议首先检查网络连接，特别是你所使用的代理IP的速度和稳定性。ipipgo提供的高可用IP资源池可以有效优化网络延迟问题。

Q2: 除了Chrome，其他浏览器如Firefox的配置方法一样吗？
A: 核心的API更新是一样的，所有浏览器驱动都遵循Selenium 4的标准。区别在于浏览器特定的选项设置。对于Firefox，你需要使用`webdriver.FirefoxOptions()`和`webdriver.FirefoxProfile()`来设置代理。但定位元素的新方法 `find_element(By.XX, "value")` 是通用的。

Q3: 我必须立即修改所有旧代码吗？
A: 旧方法目前只是被弃用（Deprecated），意味着它们仍然可以工作，但会收到警告。Selenium在未来版本中可能会彻底移除它们。为了代码的长期稳定性和可维护性，建议在下次维护时进行批量替换，这是一个一劳永逸的好习惯。

Q4: 使用代理IP后，如何确保元素定位的成功率？
A: 代理IP的质量直接影响到请求的响应时间和成功率。如果IP质量差，可能导致页面加载超时，进而元素定位失败。选择像ipipgo这样提供高匿名性、高稳定性的代理服务商是关键。在代码中合理设置显式等待（WebDriverWait），而不是固定的`sleep`时间，可以大大提高脚本的健壮性。

总结

Selenium API的更新是技术发展的必然，拥抱变化能让我们的自动化工具更加强大。将`driver.find_element_by_xpath`升级为`driver.find_element(By.XPATH, "value")`是一个简单的过程，却能带来更好的代码质量。在这个过程中，配合使用ipipgo这样可靠的代理IP服务，可以为你的自动化项目提供一个稳定、高效的网络基础，确保任务顺利执行。记住，好的工具加上好的资源，是成功的一半。

requests库代理设置详解

requests是Python中最常用的HTTP库，其代理配置非常简单。对于需要频繁更换IP的场景，使用ipipgo的代理服务能有效避免被目标网站封禁。

基本HTTP/HTTPS代理设置

只需在请求中传递proxies参数即可：

import requests

proxies = {
    'http': 'http://用户名:密码@代理服务器:端口',
    'https': 'https://用户名:密码@代理服务器:端口'
}

response = requests.get('http://httpbin.org/ip', proxies=proxies)

使用ipipgo代理的完整示例

ipipgo提供全协议支持，以下是使用住宅IP的示例：

import requests

 从ipipgo获取的代理信息
ipipgo_proxy = {
    'http': 'http://your-ipipgo-username:password@proxy.ipipgo.com:8080',
    'https': 'https://your-ipipgo-username:password@proxy.ipipgo.com:8080'
}

try:
    response = requests.get('目标网址', proxies=ipipgo_proxy, timeout=10)
    print(f"请求成功，使用的IP地址：{response.json()['origin']}")
except Exception as e:
    print(f"请求失败：{e}")

会话级别的代理设置

如果需要保持会话，可以使用Session对象：

session = requests.Session()
session.proxies.update(ipipgo_proxy)

 后续所有请求都会自动使用代理
response1 = session.get('网址1')
response2 = session.get('网址2')

urllib3库代理配置技巧

urllib3是requests库的底层依赖，直接使用urllib3时，代理设置略有不同。

基本代理配置

import urllib3

http = urllib3.ProxyManager(
    'http://用户名:密码@代理服务器:端口/',
    headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
)

response = http.request('GET', '目标网址')

高级配置示例

urllib3支持更细粒度的控制：

import urllib3

 使用ipipgo代理并设置连接池
ipipgo_proxy_url = 'http://your-username:password@proxy.ipipgo.com:8080'

proxy_manager = urllib3.ProxyManager(
    ipipgo_proxy_url,
    num_pools=5,   连接池数量
    maxsize=10,    每个池最大连接数
    timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=10.0)
)

response = proxy_manager.request('GET', '目标网址')

Selenium浏览器代理配置大全

Selenium通过浏览器驱动进行网络请求，代理设置需要针对不同浏览器进行配置。

Chrome浏览器代理设置

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

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--proxy-server=http://代理服务器:端口')

driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get("目标网址")

带认证的代理设置

对于需要用户名密码认证的ipipgo代理：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType

proxy = Proxy()
proxy.proxy_type = ProxyType.MANUAL
proxy.http_proxy = "代理服务器:端口"
proxy.ssl_proxy = "代理服务器:端口"

 处理认证（需要配合插件或扩展）
capabilities = webdriver.DesiredCapabilities.CHROME
proxy.add_to_capabilities(capabilities)

driver = webdriver.Chrome(desired_capabilities=capabilities)

Firefox浏览器代理设置

from selenium import webdriver

profile = webdriver.FirefoxProfile()
profile.set_preference("network.proxy.type", 1)
profile.set_preference("network.proxy.http", "代理服务器")
profile.set_preference("network.proxy.http_port", 端口)
profile.set_preference("network.proxy.ssl", "代理服务器")
profile.set_preference("network.proxy.ssl_port", 端口)

driver = webdriver.Firefox(firefox_profile=profile)

不同场景下的代理选择策略

根据业务需求选择代理类型

代理IP轮换策略

对于需要大量IP轮换的场景，可以结合ipipgo的API实现自动切换：

import requests
import time

def get_ipipgo_proxy_list():
     调用ipipgo API获取代理列表
     返回格式：['ip:port', 'ip:port', ...]
    pass

proxy_list = get_ipipgo_proxy_list()
current_proxy_index = 0

def get_next_proxy():
    global current_proxy_index
    proxy = proxy_list[current_proxy_index]
    current_proxy_index = (current_proxy_index + 1) % len(proxy_list)
    return {
        'http': f'http://{proxy}',
        'https': f'https://{proxy}'
    }

 使用轮换代理发送请求
for i in range(10):
    proxies = get_next_proxy()
    response = requests.get('目标网址', proxies=proxies)
    time.sleep(1)   控制请求频率

常见问题与解决方案

Q1: 代理连接超时怎么办？

A: 检查代理服务器地址和端口是否正确，确认网络连接正常。ipipgo代理服务提供99.9%的可用性保证，如遇问题可尝试更换IP节点。

Q2: 如何验证代理是否生效？

A: 通过访问http://httpbin.org/ip等IP查询服务，对比返回的IP地址是否与预期一致。

Q3: 代理认证失败如何解决？

A: 确认用户名密码正确，检查认证格式是否符合要求。ipipgo代理支持多种认证方式，可根据文档选择适合的方案。

Q4: Selenium代理设置不生效怎么办？

A: 检查浏览器启动参数是否正确，确认代理协议与浏览器兼容。对于复杂场景，建议使用ipipgo提供的专用浏览器扩展。

通过合理配置代理IP，结合ipipgo高质量的住宅IP资源，可以有效提升网络请求的成功率和稳定性。在实际使用中，建议根据具体需求选择合适的代理方案，并做好错误处理和日志记录。