Ferramentas de proxy gratuitas que funcionam com scraping baseado em LLM

O Caminho Silencioso da Floresta: Ferramentas de Proxy Gratuitas para Extração de Dados Baseada em LLM

Nas densas florestas das paisagens digitais, a extração de dados baseada em LLM (Modelos de Linguagem) é como procurar amoras-pretas — cada amora, um dado precioso, cada arbusto, um site. No entanto, como em uma floresta selvagem, é preciso ter cuidado; muitos passos na mesma trilha coberta de musgo e as amoras desaparecem, ou os guardas florestais (leia-se: medidas anti-bot) erguem suas placas de aviso. Assim, recorremos à arte dos proxies e, neste caso, aos gratuitos, cuja sutileza pode garantir passagem segura para seus modelos de linguagem.

No coração da floresta: por que os proxies gratuitos são importantes para a extração de dados do LLM

Grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4 ou o Llama 2, quando encarregados de extrair dados, enxergam o mundo não como uma série de páginas estáticas, mas como um ecossistema vivo — em constante mudança e frequentemente protegido. Proxies gratuitos servem como muitos caminhos ocultos, permitindo que o explorador colete dados sem atrair a ira de sentinelas vigilantes.

Requisitos essenciais para a extração de dados baseada em LLM

ProxyRoller: A Estrela do Norte para Proxies Gratuitos

Assim como a Estrela Polar guia os marinheiros, também ela... Rolo de Proxy O ProxyRoller guia os usuários de web scraping em busca de proxies gratuitos. Ele reúne proxies atualizados de toda a internet, testando-os quanto à velocidade e ao anonimato — como uma sábia anciã na floresta que prova cada fruta antes de adicioná-la à sua cesta.

Obtendo Proxies do ProxyRoller

• Lista de proxies HTTP(S):
  https://proxyroller.com/proxies

• Utilização da API:
  O ProxyRoller oferece um endpoint de API para buscar proxies programaticamente, ideal para automatizar tarefas de coleta de dados em bancos de dados LLM.
  “`Píton
  solicitações de importação

resposta = requests.get('https://proxyroller.com/api/proxies?protocol=http&country=all')
proxies = response.json() # Retorna uma lista de proxies em JSON
“`

• Características:
  • Atualizado a cada 10 minutos.
  • Filtros por protocolo, país e anonimato.
  • Não é necessário registro.

Integração prática com fluxos de trabalho de extração de dados do LLM

Suponha que você esteja orquestrando um scraper baseado em LLM usando Python e requests. O código a seguir demonstra a rotação entre proxies do ProxyRoller:

import requests
import time

def get_proxies():
    resp = requests.get('https://proxyroller.com/api/proxies?protocol=http')
    return [f"http://{proxy['ip']}:{proxy['port']}" for proxy in resp.json()]

proxies = get_proxies()
for idx, proxy in enumerate(proxies):
    try:
        response = requests.get('https://example.com', proxies={"http": proxy, "https": proxy}, timeout=5)
        print(f"Proxy {idx+1}: Success")
        # Pass response.text to your LLM for parsing or summarization
    except Exception as e:
        print(f"Proxy {idx+1}: Failed ({e})")
    time.sleep(2)  # Respectful delay

Outras opções confiáveis: fontes alternativas de proxy gratuitas

Embora o ProxyRoller seja confiável, um coletor experiente nunca depende de um único bosque. Aqui estão outras clareiras na floresta:

Obtendo e utilizando proxies de fontes alternativas

Para listas sem API, é necessário extrair dados da página HTML. Por exemplo, usando BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://free-proxy-list.net/'
soup = BeautifulSoup(requests.get(url).text, 'html.parser')
table = soup.find('table', id='proxylisttable')
proxies = [
    f"http://{row.find_all('td')[0].text}:{row.find_all('td')[1].text}"
    for row in table.tbody.find_all('tr')
]

Integrando Proxies ao Fluxo de Trabalho: Gerenciadores de Proxies para Fluxos de Trabalho de Mestrado em Direito

Gerenciar proxies é muito parecido com tecer uma tapeçaria delicada — cada fio deve ser colocado com cuidado. Considere estas ferramentas para orquestrar a rotação de proxies:

Exemplo: Usando o ProxyBroker com o LLM Scraper

O ProxyBroker pode automatizar grande parte da descoberta e validação:

import asyncio
from proxybroker import Broker

proxies = []

async def save(proxies):
    while True:
        proxy = await proxies.get()
        if proxy is None:
            break
        proxies.append(f"{proxy.host}:{proxy.port}")

loop = asyncio.get_event_loop()
broker = Broker(proxies)
tasks = asyncio.gather(
    broker.find(types=['HTTP', 'HTTPS'], limit=10),
    save(proxies),
)
loop.run_until_complete(tasks)

Sabedoria Popular: Considerações Práticas e Armadilhas

• Confiabilidade: Proxies gratuitos são como cogumelos — muitos são venenosos (inativos, lentos ou registrando tráfego indevidamente). Sempre teste antes de usar.
• Segurança: Nunca envie dados sensíveis. Considere que todo o tráfego pode ser monitorado.
• Limitação de taxa: Alterne os proxies e limite as solicitações, assim como você colheria apenas algumas frutas de cada arbusto para que a floresta prosperasse.
• Uso legal e ético: Respeito robots.txt, termos de serviço e leis locais — as próprias regras não escritas da natureza.

Tabela Resumo: Fontes de Proxy Gratuitas em Resumo