适用于基于LLM的爬虫的免费代理工具

静谧森林小径：基于LLM的免费网络爬虫代理工具

在数字世界的茂密森林中，基于语言模型（LLM）的数据抓取就像采摘越橘——每一颗浆果都是珍贵的数据，每一丛灌木都是一个网站。然而，正如在原始森林中一样，必须小心翼翼；如果同一条长满青苔的小路上留下太多足迹，浆果就会消失，或者森林管理员（也就是反机器人措施）会竖起警示牌。因此，我们转向代理的巧妙运用，而且在这个故事中，我们将使用免费的代理，它们的巧妙之处在于能够为你的语言模型提供安全的通道。.

森林深处：为什么免费代理对LLM数据抓取至关重要

像 GPT-4 或 Llama 2 这样的大型语言模型 (LLM) 在执行数据抓取任务时，并非将世界视为一系列静态页面，而是将其视为一个不断变化、且往往受到严密保护的鲜活生态系统。免费代理服务器就像许多隐蔽的小径，让数据采集者能够悄无声息地收集信息，而不会引起警惕哨兵的注意。.

基于LLM的抓取的关键要求

ProxyRoller：免费代理的北极星

就像北极星指引水手一样， ProxyRoller 为寻找免费代理的网络爬虫提供指南。ProxyRoller 从互联网上收集最新的代理，测试它们的速度和匿名性——就像森林里一位睿智的老妇人，在把每颗浆果放进篮子之前都会先尝一尝。.

从 ProxyRoller 获取代理

• HTTP(S)代理列表：
  https://proxyroller.com/proxies

• API 用法：
  ProxyRoller 提供了一个 API 端点，用于以编程方式获取代理，非常适合 LLM 抓取任务的自动化。.
  “`python
  导入请求

response = requests.get('https://proxyroller.com/api/proxies?protocol=http&country=all')
proxies = response.json() # 返回 JSON 格式的代理列表
“`

• 特征：
  • 每10分钟更新一次。.
  • 按协议、国家/地区、匿名性筛选。.
  • 无需注册。

与LLM数据抓取工作流程的实际集成

假设你正在使用 Python 编写一个基于 LLM 的爬虫程序， requests. 以下代码演示了如何使用 ProxyRoller 代理进行轮换：

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

其他可信路径：其他免费代理资源

虽然ProxyRoller很可靠，但明智的采集者绝不会只依赖一片树林。以下是森林中的其他空地：

从其他来源获取和使用代理

对于没有 API 的列表，需要抓取 HTML 页面。例如，使用 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')
]

将代理融入织布机：LLM 工作流程的代理管理器

管理代理就像编织一幅精美的挂毯——每一根线都必须精心放置。以下是一些用于管理代理轮换的工具：

示例：将 ProxyBroker 与 LLM Scraper 结合使用

ProxyBroker 可以自动完成大部分的发现和验证工作：

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)

民间智慧：实用考量与陷阱

• 可靠性： 免费代理服务器就像蘑菇——很多都是有毒的（死机、慢或占用大量流量）。使用前务必先测试。.
• 安全： 切勿发送敏感数据。假设所有网络流量都可能被监控。.
• 速率限制： 轮换代理并限制请求，就像你只会从每丛灌木中采摘少量浆果，以让森林茁壮成长一样。.
• 合法及道德使用： 尊重 robots.txt, 服务条款和当地法律——大自然自身不成文的规则。.

汇总表：免费代理资源概览