ProxyScrapeをスクレイピングすることは合法ですか？

ProxyScrapeの公開無料プロキシリストをスクレイピングすることは、一般的に合法とみなされています。データが公開消費やツール統合を目的としているためです。ただし、スクレイピングの頻度がDoS攻撃やリソースの乱用にならないよう、常に最新の利用規約を確認する必要があります。

ProxyScrapeには公式APIがありますか？

はい、ProxyScrapeは無料ユーザーとプレミアムユーザーの両方に包括的なAPIを提供しています。無料APIを使用すると、プロキシリストをプレーンテキストまたはJSON形式でダウンロードでき、ウェブサイトのHTML構造を解析するよりも大幅に効率的です。

ProxyScrapeによるブロックを避けるにはどうすればよいですか？

ブロックを避けるには、1分間に数百のリクエストを送信しないなど、彼らのレート制限を尊重する必要があります。すべてのスクレイピングタスクごとにリクエストするのではなく、15〜30分ごとにプロキシリストを取得し、アプリケーションで使用するためにローカルに保存するのがベストプラクティスです。

ProxyScrapeから抽出されるデータの形式は何ですか？

データは通常、IP:Port形式、または構造化されたJSON/CSVとして抽出されます。APIを使用する場合、パラメータを指定してプレーンテキスト形式でリストを受け取ることができ、ほとんどの自動ネットワークツールで簡単に利用できます。

ProxyScrapeのスクレイピングに最適なプロキシは何ですか？

公開されている無料リストをスクレイピングする場合、通常はプロキシを必要としないか、基本的なデータセンタープロキシを使用できます。カスタマーダッシュボードのような機密性の高いエリアでは、Cloudflareのようなセキュリティフィルタをバイパスするために、高品質なレジデンシャルプロキシの使用が推奨されます。

スクレイピングしたプロキシを高速スクレイピングに使用できますか？

可能ではありますが、ProxyScrapeの無料プロキシは共有されていることが多く、latencyが高かったり稼働率が低かったりすることがあります。高速スクレイピングを行うには、抽出したデータを使用して大規模なプールを構築し、多くのIPをローテーションさせることで、個々のサーバーの遅さを補うのが良いでしょう。

ProxyScrapeはどのくらいの頻度でリストを更新しますか？

ProxyScrapeは無料プロキシリストを約15分ごとに更新します。ボットの接続信頼性を最大化するために、スクレイパーを同様のスケジュールで実行し、切れたプロキシを新しいものに交換するように同期させる必要があります。

ProxyScrapeをスクレイピングする方法：究極のプロキシデータガイド

ProxyScrapeのWebスクレイピングをマスターして、自動プロキシローテーターを構築しましょう。世界で最も人気のある無料プロキシリストから、IPアドレス、ポート、プロトコルを抽出します。

無料でスクレイピング開始

proxyscrape.com中程度

カバー率:GlobalUnited StatesGermanyUnited KingdomBrazilIndia

利用可能なデータ6 フィールド

タイトル価格場所投稿日カテゴリ属性

すべての抽出可能フィールド

IPアドレスポートプロトコル (HTTP, SOCKS4, SOCKS5)国匿名性レベル最終確認日プロキシ速度latency (ms)稼働率（%）都市/場所

技術要件

JavaScript必須

ログイン不要

ページネーションなし

公式API利用可能

ボット対策検出

CloudflareRate LimitingIP BlockingFingerprinting

APIドキュメントを見る

ProxyScrapeについて

ProxyScrapeが提供するものと抽出可能な貴重なデータを発見してください。

包括的なプロキシネットワーク

ProxyScrapeは、Webスクレイピングやオンラインプライバシーのために信頼性の高いIPローテーションを必要とする開発者、データサイエンティスト、企業を対象とした著名なプロキシサービスプロバイダーです。信頼性の高いIPアドレスを取得するプロセスを簡素化するために設立されたこのプラットフォームは、データセンター、レジデンシャル、モバイルプロキシなど、多様な製品を提供しています。特に「Free Proxy List」セクションでよく知られており、サブスクリプションなしで誰でも利用できるHTTP、SOCKS4、SOCKS5プロキシの定期的に更新されるデータベースを提供しています。

構造化されたプロキシインテリジェンス

このウェブサイトには、IPアドレス、ポート番号、地理的位置、匿名性レベルなど、プロキシの可用性に関する構造化データが含まれています。ビジネスユーザー向けに、ProxyScrapeは詳細な使用統計、ローテーションIPプール、API統合機能を備えたプレミアムダッシュボードも提供しています。このデータは、ターゲットサイトでのレート制限や地理的制限を回避するために一定のIPローテーションを必要とする自動化システムを構築する開発者にとって非常に価値があります。

戦略的なデータの有用性

ProxyScrapeをスクレイピングすることで、ユーザーは市場調査からグローバルな広告検証まで、さまざまなuse casesに対応するアクティブなIPアドレスの最新プールを維持できます。このサイトは無料およびプレミアムプロキシリストの中心的なハブとして機能しており、大規模なWebクローラーやスクレイピングボットを動かすための接続資産の収集を自動化したい人々にとってのターゲットとなっています。

なぜProxyScrapeをスクレイピングするのか？

ProxyScrapeからのデータ抽出のビジネス価値とユースケースを発見してください。

自動Webスクレイピング用の費用対効果の高いプロキシローテーターの構築

グローバルなIPの可用性とプロキシの状態をリアルタイムで監視

社内開発ツール用の無料プロキシリストの集約

プロキシの価格設定とネットワークプールサイズの競合分析

ローカライズされた市場調査のための地域制限の回避

公開プロキシサーバーの信頼性と速度の検証

スクレイピングの課題

ProxyScrapeのスクレイピング時に遭遇する可能性のある技術的課題。

頻繁なデータ更新により、プロキシリストが急速に古くなる

無料リストのエンドポイントおよびAPI呼び出しに対する厳格なレート制限

データアクセスにJavaScriptの実行を必要とする動的なテーブルレンダリング

プレミアムダッシュボードおよびアカウントエリアにおけるCloudflareによる保護

WebインターフェースとプレーンテキストAPIの間でのデータ形式の不一致

ProxyScrapeをAIでスクレイピング

コーディング不要。AI搭載の自動化で数分でデータを抽出。

仕組み

必要なものを記述

ProxyScrapeから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。

AIがデータを抽出

人工知能がProxyScrapeをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。

データを取得

CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。

なぜスクレイピングにAIを使うのか

ノーコードインターフェースにより、数分でプロキシ抽出ツールを構築可能

BANを防ぐため、スクレイパー自体を介した自動IPローテーションを処理

プロキシプールを最新に保つために15分ごとの実行をスケジュール

Googleスプレッドシート、CSV、またはWebhook JSONへの自動エクスポート

クラウドベースの実行により、ローカルの帯域幅やIPアドレスの使用を回避

無料でスクレイピング開始

クレジットカード不要無料プランありセットアップ不要

ProxyScrape用ノーコードWebスクレイパー

AI搭載スクレイピングのポイント＆クリック代替手段

Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにProxyScrapeをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する

ターゲットWebサイトに移動してツールを開く

ポイント＆クリックで抽出するデータ要素を選択する

各データフィールドのCSSセレクタを設定する

複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する

CAPTCHAに対処する（多くの場合手動解決が必要）

自動実行のスケジュールを設定する

データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する

一般的な課題

学習曲線

セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる

セレクタの破損

Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある

動的コンテンツの問題

JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要

CAPTCHAの制限

ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要

IPブロック

過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある

コード例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_proxyscrape():
    # HTMLスクレイピングよりも安定しているため、APIエンドポイントを使用します
    url = 'https://api.proxyscrape.com/v2/?request=displayproxies&protocol=http&timeout=10000&country=all&ssl=all&anonymity=all'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            # APIは改行区切りのIP:Port文字列を返します
            proxies = response.text.strip().split('
')
            for proxy in proxies[:10]:
                print(f'アクティブなプロキシ: {proxy}')
        else:
            print(f'エラー: {response.status_code}')
    except Exception as e:
        print(f'例外が発生しました: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_proxyscrape()

いつ使うか

JavaScriptが最小限の静的HTMLページに最適。ブログ、ニュースサイト、シンプルなEコマース製品ページに理想的。

メリット

●最速の実行（ブラウザオーバーヘッドなし）
●最小限のリソース消費
●asyncioで簡単に並列化
●APIと静的ページに最適

制限事項

●JavaScriptを実行できない
●SPAや動的コンテンツで失敗
●複雑なアンチボットシステムで苦戦する可能性

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_proxyscrape_table():
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto('https://proxyscrape.com/free-proxy-list')
        
        # JavaScriptによるテーブル行のレンダリングを待機
        await page.wait_for_selector('table tbody tr')
        
        proxies = await page.evaluate('''() => {
            const rows = Array.from(document.querySelectorAll('table tbody tr'));
            return rows.map(row => ({
                ip: row.cells[1]?.innerText.trim(),
                port: row.cells[2]?.innerText.trim(),
                country: row.cells[4]?.innerText.trim()
            }));
        }''')
        
        for proxy in proxies[:5]:
            print(proxy)
            
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_proxyscrape_table())

いつ使うか

JavaScript多用サイト、SPA、無限スクロールやクリックなどのユーザー操作が必要なページに最適。

メリット

●完全なJavaScript実行
●動的コンテンツとSPAを処理
●組み込みの待機メカニズム
●クロスブラウザサポート

制限事項

●HTTPリクエストより遅い
●メモリ使用量が多い
●セットアップが複雑
●アンチボットシステムに検出される可能性

import scrapy

class ProxySpider(scrapy.Spider):
    name = 'proxyscrape'
    start_urls = ['https://proxyscrape.com/free-proxy-list']

    def parse(self, response):
        # 注：テーブルは動的なことが多いため、Scrapyの場合はAPIミドルウェアを使用する方が良いですが、
        # ここでは静的要素のパースを試みます。
        for row in response.css('table tr'):
            yield {
                'ip': row.css('td:nth-child(2)::text').get(),
                'port': row.css('td:nth-child(3)::text').get(),
                'protocol': row.css('td:nth-child(1)::text').get(),
            }

いつ使うか

構造化されたデータパイプライン、ミドルウェア、分散クローリングが必要な大規模スクレイピングプロジェクトに最適。

メリット

●組み込みのリクエストスケジューリングとスロットリング
●強力なミドルウェアシステム
●複数フォーマットへのエクスポート
●大規模プロジェクトに最適

制限事項

●学習曲線が急
●プラグインなしではJavaScriptサポートなし
●シンプルなスクレイピングタスクには過剰

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://proxyscrape.com/free-proxy-list');

  // 動的テーブルの読み込みを待機
  await page.waitForSelector('table');

  const data = await page.evaluate(() => {
    const rows = Array.from(document.querySelectorAll('table tbody tr'));
    return rows.map(row => ({
      ip: row.querySelector('td:nth-child(2)')?.innerText,
      port: row.querySelector('td:nth-child(3)')?.innerText
    }));
  });

  console.log(data.slice(0, 10));
  await browser.close();
})();

いつ使うか

Chrome特化の自動化、PDF生成、スクリーンショット撮影に最適。Chrome向けに最適化されたサイトに最適。

メリット

●優れたChrome DevTools統合
●PDF生成とスクリーンショットに最適
●強力なコミュニティサポート
●Chrome特有の機能に最適

制限事項

●Chrome/Chromiumのみ
●リソース消費が多い
●アンチボットシステムに検出される可能性
●HTTPベースの方法より遅い

コードでProxyScrapeをスクレイピングする方法

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_proxyscrape():
    # HTMLスクレイピングよりも安定しているため、APIエンドポイントを使用します
    url = 'https://api.proxyscrape.com/v2/?request=displayproxies&protocol=http&timeout=10000&country=all&ssl=all&anonymity=all'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            # APIは改行区切りのIP:Port文字列を返します
            proxies = response.text.strip().split('
')
            for proxy in proxies[:10]:
                print(f'アクティブなプロキシ: {proxy}')
        else:
            print(f'エラー: {response.status_code}')
    except Exception as e:
        print(f'例外が発生しました: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_proxyscrape()

Python + Playwright

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_proxyscrape_table():
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto('https://proxyscrape.com/free-proxy-list')
        
        # JavaScriptによるテーブル行のレンダリングを待機
        await page.wait_for_selector('table tbody tr')
        
        proxies = await page.evaluate('''() => {
            const rows = Array.from(document.querySelectorAll('table tbody tr'));
            return rows.map(row => ({
                ip: row.cells[1]?.innerText.trim(),
                port: row.cells[2]?.innerText.trim(),
                country: row.cells[4]?.innerText.trim()
            }));
        }''')
        
        for proxy in proxies[:5]:
            print(proxy)
            
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_proxyscrape_table())

Python + Scrapy

import scrapy

class ProxySpider(scrapy.Spider):
    name = 'proxyscrape'
    start_urls = ['https://proxyscrape.com/free-proxy-list']

    def parse(self, response):
        # 注：テーブルは動的なことが多いため、Scrapyの場合はAPIミドルウェアを使用する方が良いですが、
        # ここでは静的要素のパースを試みます。
        for row in response.css('table tr'):
            yield {
                'ip': row.css('td:nth-child(2)::text').get(),
                'port': row.css('td:nth-child(3)::text').get(),
                'protocol': row.css('td:nth-child(1)::text').get(),
            }

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://proxyscrape.com/free-proxy-list');

  // 動的テーブルの読み込みを待機
  await page.waitForSelector('table');

  const data = await page.evaluate(() => {
    const rows = Array.from(document.querySelectorAll('table tbody tr'));
    return rows.map(row => ({
      ip: row.querySelector('td:nth-child(2)')?.innerText,
      port: row.querySelector('td:nth-child(3)')?.innerText
    }));
  });

  console.log(data.slice(0, 10));
  await browser.close();
})();

ProxyScrapeデータで何ができるか

ProxyScrapeデータからの実用的なアプリケーションとインサイトを探索してください。

自動プロキシローテーター

無料IPの自己更新プールを作成し、WebスクレイピングリクエストをローテーションさせてアカウントやIPのBANを防止します。

実装方法：

1ProxyScrape APIからHTTPおよびSOCKS5プロキシをスクレイピングする。
2IP:Portのペアを中央データベースまたはキャッシュに保存する。
3データベースをスクレイピングボットと統合し、リクエストごとに新しいIPを選択するようにする。
4高い成功率を維持するため、失敗したIPをプールから自動的に削除する。

Automatioを使用してProxyScrapeからデータを抽出し、コードを書かずにこれらのアプリケーションを構築しましょう。

プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

AIエージェント

ウェブ自動化

スマートワークフロー

無料で始める

ProxyScrapeスクレイピングのプロのヒント

ProxyScrapeからデータを正常に抽出するための専門家のアドバイス。

高速かつ信頼性を向上させるため、HTMLテーブルのスクレイピングよりも公式APIエンドポイントの使用を優先してください。

本番環境で使用する前に、抽出されたプロキシの状態を検証するためのセカンダリバリデーションスクリプトを必ず実装してください。

ターゲットサイトからスクレイピング活動を検知されないようにするため、「Elite」または「High Anonymity」のプロキシをフィルタリングしてください。

ProxyScrapeの内部リスト更新と同期させるため、スクレイピングタスクを15分間隔でスケジュールしてください。

プレミアムダッシュボードをスクレイピングする際は、Cloudflareのセキュリティレイヤーによる検知を避けるため、レジデンシャルプロキシを使用してください。

rotating proxyミドルウェアが迅速にアクセスできるように、データをRedisなどのデータベースに直接エクスポートしてください。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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ProxyScrapeについてのよくある質問

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ProxyScrapeについて

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構造化されたプロキシインテリジェンス

戦略的なデータの有用性

なぜProxyScrapeをスクレイピングするのか？

スクレイピングの課題

ProxyScrapeをAIでスクレイピング

仕組み

なぜスクレイピングにAIを使うのか

ProxyScrape用ノーコードWebスクレイパー

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

一般的な課題

コード例

ProxyScrapeデータで何ができるか

自動プロキシローテーター

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なぜスクレイピングにAIを使うのか

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