При разработке Python-скриптов для парсинга или автоматизации часто сталкиваешься с проблемами: бан по IP, ограничение частоты запросов и постоянные капчи. Особенно это заметно при сборе данных с e-commerce площадок, социальных сетей или сайтов с динамическим контентом.

Free test:https://www.rapidproxy.io/?ref=pet

В одном из недавних проектов я протестировал несколько решений для прокси, и в итоге остановился на RapidProxy. Он показал себя более стабильным и гибким в работе с высоконагруженными задачами.

Технические плюсы RapidProxy
√ Покрытие 220+ регионов — можно выбирать страну, город и даже провайдера.
√ 90+ миллионов реальных резидентских IP — проходят там, где дата-центровые IP блокируются.
√ Поддержка HTTP(S) и SOCKS5 — легко интегрируется в requests, aiohttp, Scrapy или Selenium.
√ Оплата за трафик, а не за время — от $0.65 за GB, без ограничения по сроку использования.
√ Обход капч и блокировок — при правильной настройке запросов антибот-системы срабатывают крайне редко.

Пример использования в Python с requests
python
 import requests
proxy_host = "xx.rapidproxy.io"  # взять из личного кабинета
proxy_port = "port"
proxy_user = "your_username"
proxy_pass = "your_password"
proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}
url = "https://httpbin.org/ip"
resp = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
print(resp.json())

Где это помогает

√ Мониторинг цен на маркетплейсах
√ Сбор данных из соцсетей с многопоточными аккаунтами
√ Проверка рекламы и SEO-аналитика
√ Сбор рыночной статистики и конкурентной информации

Если у вас в Python-проектах возникают проблемы с блокировками IP, частыми капчами или региональными ограничениями, рекомендую попробовать RapidProxy. У них есть бесплатный тестовый период, которого достаточно, чтобы проверить качество и скорость сервиса.