Yilu代理在Adspower里面怎么设置?

本文介绍了Yilu代理的特点及使用方法,包括其代理IP池的优势、客户端软件的便捷性和在Adspower中的配置步骤。Yilu代理提供高质量的全球IP资源,适合跨境电商等多种场景。

Yilu代理怎么使用?Yilu代理软件的操作非常简单,稍微看下使用说明就能简单的上手了,另外易路代理有动态和静态IP可以选择,可以满足大家的需求了,在Adspower里面使用也是没问题的

 

一、Yilu代理的介绍

1、代理IP池:遍布全球200+国家、地区和城市IP线路,日更新活跃IP超9000万个,99%可用率。
关于连通率:Yilu代理IP则可以达到99%的连接率以及98%的准确度,位于业内前列,IP质量较高,代理服务器也更为稳定,不会轻易受到网络波动的影响.


2、使用方式:需要用户下载独立客户端软件进行使用,软件界面十分复杂,对于新用户而言上手难度较大,Yilu代理IP同样需要下载独立客户但,但是中文界面,并消减了大量冗余的功能,操作简便,在教程的帮助下只要是操作过Yilu代理的用户,即可以轻松配置代理,顺利开展相关跨境业务。


3、Yilu代理IP:提供动态住宅ip代理服务,并且提供多种编程语言demo来帮助用户将代理集成到爬虫程序当中,通过“傻瓜式”的服务来帮助用户轻松通过爬虫获取相关网站数据。


4、免费测试:不提供任何形式的免费测试以及退款,因此在这次倒闭风波下,不知是否也有钱收不回来的现象,但是金额比较小而易路S5代理IP新用户注册并完成认证后就可以获得用干动态流量。

二、Yilu代理在Adspower里面怎么设置?

1. YiLu如何创建
首先,请记住第一步。AdsPower命令行允许您创建各种代理。但是,由于它没有实现这一目标,所以不太可能在该程序的任何地方使用它。因此,请务必确保您的目标网站支持该命令。通过使用正确的命令来创建这些代理商,您可以创建一个具有足够能力来管理 YiLu请求的代理程序。

2.将代理文件插入到 YiLu窗口中
第二步中,我们将看到 YiLu窗口的一个小细节,它可以让我们更好地了解代理如何工作。点击此处查看更多相关内容:在 YiLu窗口中输入代理名和 IP地址(我们可以在其下拉框中选择代理名,也可以使用自定义代理文件来创建)。完成后,我们将看到 YiLu窗口的一个默认情况。

3.点击代理的“保存”按钮
请记住,当你打开 YiLu, YiLu代理就会开始工作!完成了工作后,你就能收到你指定的代理的“保存”信息。当你想要保存您发送的服务时,请在下拉菜单中选择“保存”这个选项“保存你的请求”。如果你希望直接发送并提交给自己的目标网站的请求(如果这样做),则把它保存到“保存命令”。如果你想把所有这些内容保存在“另一个”消息中,请点击“保存”按钮并确定。如果你想将这些内容在整个代理过程中被提交给目标网站,请点击“下一步”即可。

4.将代理文件保存到系统服务器
您可以将代理文件保存到系统服务器,然后将其安装到Yilu的代理程序中。或者,如果您使用谷歌代理管理服务器,请将其安装到谷歌代理程序中,然后将其安装到YiLu网站的代理程序中。YiLu系统中有两个不同的设备。一个是从 Windows服务器收集的设备。
 


 

<think>我们之前讨论了如何解决ADSPOWER脚本中的CAPTCHA验证问题,现在用户的新问题是关于在ADSPOWER中实现多浏览器实例的并行控制方法。用户要求参考之前的对话,但之前的对话主要围绕CAPTCHA问题,而新问题则是关于并行控制。因此,我们需要专注于回答新问题。 用户问题:在ADSPOWER中实现多浏览器实例的并行控制方法 分析: ADSPOWER是一个反检测浏览器,主要用于管理多个浏览器环境(每个环境有独立的指纹)。用户希望同时控制多个浏览器实例(即多个浏览器配置文件)并行执行任务。 解决方案思路: 1. 使用ADSPOWER的API来创建和管理多个浏览器实例。 2. 利用多线程或多进程技术并行启动和控制这些实例。 3. 每个线程(或进程)负责一个浏览器实例的操作。 具体步骤: 1. **获取浏览器配置文件信息**: 首先,需要在ADSPOWER中创建多个浏览器配置文件(每个配置文件对应一个独立的浏览器环境)。记录每个配置文件的ID(user_id)和相应的代理设置等。 2. **使用ADSPOWER API启动浏览器**: 通过调用ADSPOWER的API,可以启动一个或多个浏览器实例。每个实例通过配置文件ID来指定。 3. **并行控制方法**: 使用Python的`threading`或`multiprocessing`模块来并行启动多个浏览器实例,并在每个实例中执行相应的操作。 4. **使用Selenium Grid或WebDriver多实例**: 另一种方法是结合Selenium Grid,但ADSPOWER本身提供了API,可以直接启动多个浏览器实例。 代码示例: 假设我们使用多线程来实现并行控制: ```python import threading import time import requests from selenium import webdriver # ADSPOWER API配置 API_KEY = "YOUR_ADSPOWER_API_KEY" API_URL = "http://local.adspower.net:50325/api/v1" # 定义要启动的浏览器配置文件ID列表 profile_ids = ["profile_id1", "profile_id2", "profile_id3"] # 通过ADSPOWER API启动浏览器并获取调试端口 def start_browser(user_id): url = f"{API_URL}/browser/start?user_id={user_id}" resp = requests.get(url).json() if resp["code"] != 0: print(f"启动{user_id}失败: {resp['msg']}") return None return resp["data"]["webdriver"] # 每个线程中运行的函数:启动浏览器并执行操作 def run_browser(user_id): # 启动浏览器,获取WebDriver地址 webdriver_address = start_browser(user_id) if not webdriver_address: return # 使用Selenium连接已启动的浏览器 options = webdriver.ChromeOptions() options.debugger_address = webdriver_address driver = webdriver.Remote(command_executor=webdriver_address, options=options) try: # 在此执行你的自动化操作,例如: driver.get("https://example.com") print(f"{user_id} 访问页面成功") # 更多操作... finally: # 操作完成后,关闭浏览器(可选,也可以保留) driver.quit() # 通过API关闭浏览器实例 requests.get(f"{API_URL}/browser/stop?user_id={user_id}") # 创建并启动线程 threads = [] for user_id in profile_ids: thread = threading.Thread(target=run_browser, args=(user_id,)) thread.start() threads.append(thread) # 等待所有线程结束 for thread in threads: thread.join() print("所有浏览器实例操作完成") ``` 注意: - 上述代码中,我们首先通过ADSPOWER的API启动每个配置文件对应的浏览器实例,并获取WebDriver的地址。 - 然后,在每个线程中,我们使用Selenium的Remote WebDriver连接到该浏览器实例。 - 最后,在每个线程中执行自动化操作。 优化建议: 1. **资源管理**:根据机器性能调整并发数量,避免资源耗尽。 2. **错误处理**:增加重试机制和异常捕获。 3. **任务分配**:可以将任务队列分配给不同的浏览器实例,实现负载均衡。 4. **使用线程池**:使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`可以更方便地管理线程。 另外,ADSPOWER也提供了批量操作的功能,可以通过其界面批量启动浏览器,然后通过脚本分别连接控制。但上述方法通过API完全由程序控制,更灵活。 **配置建议**: - 在ADSPOWER中为每个浏览器配置文件配置不同的代理和指纹,以避免关联。 - 使用ADSPOWER的团队协作功能,可以方便地管理多个配置文件。 §§相关问题§§ 1. 如何通过ADSPOWER API创建新的浏览器配置文件? 2. 使用多进程(multiprocessing)与多线程(threading)在控制ADSPOWER浏览器实例时有何区别? 3. 如何监控多个并行浏览器实例的运行状态? 4. ADSPOWER并行控制时如何避免资源(内存、CPU)过载?</think>### ADSPOWER多浏览器实例并行控制实现方法 在ADSPOWER中实现多浏览器实例并行控制的核心是通过API集成和并发编程技术。以下是系统化的解决方案: #### 一、基础架构搭建 1. **浏览器实例分组管理** 在ADSPOWER控制台创建浏览器配置文件组,每个组共享相同配置: ```python # 创建浏览器组 group_params = { "group_name": "电商爬虫组", "config": { "fingerprint_config": {"level": 90}, "proxy": "http://user:pass@proxy_ip:port" } } response = requests.post('https://api.adspower.com/create_group', json=group_params) group_id = response.json()['data']['group_id'] # 保存组ID ``` 2. **批量创建实例** 使用API批量生成浏览器配置文件: ```python instances = [] for i in range(5): # 创建5个实例 instance_data = { "group_id": group_id, "user_proxy_config": { "proxy_soft": "other", "proxy_type": "socks5" } } resp = requests.post('https://api.adspower.com/open', json=instance_data) instances.append(resp.json()['data']['user_id']) ``` #### 二、并行控制实现 1. **多线程控制模型** 使用线程池管理浏览器实例: ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from selenium import webdriver def control_instance(user_id): # 获取浏览器调试端口 debug_port = requests.get(f'https://api.adspower.com/v1/browser/start?user_id={user_id}').json()['data']['port'] # 连接Selenium options = webdriver.ChromeOptions() options.debugger_address = f'127.0.0.1:{debug_port}' driver = webdriver.Remote(command_executor='http://localhost:4444', options=options) # 执行具体任务 driver.get("https://target-site.com") # ...自动化操作... driver.quit() # 启动并行控制 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: executor.map(control_instance, instances) ``` 2. **分布式控制架构** ```mermaid graph TD A[主控服务器] --> B[ADSPOWER API] B --> C[实例组1] B --> D[实例组2] C --> E[浏览器实例1] C --> F[浏览器实例2] D --> G[浏览器实例3] D --> H[浏览器实例4] ``` #### 三、高级优化技术 1. **动态负载均衡** 实现实例间的任务分配: ```python from queue import Queue task_queue = Queue() # 添加任务到队列 for url in target_urls: task_queue.put(url) # 工作线程处理 def worker(user_id): while not task_queue.empty(): url = task_queue.get() driver.get(url) # ...处理逻辑... task_queue.task_done() ``` 2. **状态监控系统** 实时获取实例状态: ```python status_url = "https://api.adspower.com/user/list" response = requests.get(status_url).json() # 监控指标 for user in response['data']['list']: print(f"实例 {user['user_id']}: CPU={user['cpu_usage']}% 内存={user['memory_usage']}MB") ``` #### 四、配置参数优化 | 参数 | 并发场景建议值 | 作用 | |---------------------|------------------|--------------------------| | 最大线程数 | CPU核心数×2 | 避免资源争用 | | 实例启动间隔 | 300-500ms | 防止IP突发流量 | | 内存分配/实例 | ≥512MB | 保证浏览器稳定运行 | | 心跳检测间隔 | 30秒 | 及时发现失效实例 | > **注意事项**: > 1. 使用`requests.Session()`保持API连接复用[^1] > 2. 为每个实例配置独立的`/tmp`目录防止文件锁冲突 > 3. 通过`docker-compose`实现容器化部署时,需设置: > ```yaml > deploy: > resources: > limits: > memory: 8G > reservations: > memory: 4G > ```
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