--- title: "Как собрать все URL сайта: 4 способа обхода домена" description: "Разбираем 4 способа собрать все URL домена: XML-карта сайта, SEO-инструменты, поиск Google и Python-скрипт. Логика обхода, фильтрация ссылок и работа с прокси." image: https://blog.froxy.com/hubfs/Image-2.png --- Продукты - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies) Цены - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies/pricing) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies/pricing) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies/pricing) [Локации](https://froxy.com/ru/locations) Русский - [English](https://blog.froxy.com/en/find-all-urls-on-a-domain?hsLang=en) - [Русский](https://blog.froxy.com/ru?hsLang=ru) [![Вход](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/628aa0b1-d701-49a3-9fc1-64cf181b50a5.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/628aa0b1-d701-49a3-9fc1-64cf181b50a5) [![Регистрация](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/526abaec-b188-4330-8b34-97e181ba893d.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/526abaec-b188-4330-8b34-97e181ba893d) - [Прокси](https://blog.froxy.com/ru/tag/прокси) - [Парсинг](https://blog.froxy.com/ru/tag/парсинг) - [Кейсы](https://blog.froxy.com/ru/tag/кейсы) - [Новости](https://blog.froxy.com/ru/tag/новости) - [Приватность и безопасность](https://blog.froxy.com/ru/tag/приватность-и-безопасность) - [Антидетект](https://blog.froxy.com/ru/tag/антидетект) - [Данные и аналитика](https://blog.froxy.com/ru/tag/данные-и-аналитика) - [AI](https://blog.froxy.com/ru/tag/ai) - [Поиск](https://blog.froxy.com/hs-search-results?hsLang=ru) - Русский - [English](https://blog.froxy.com/en/find-all-urls-on-a-domain?hsLang=en) - [Русский](https://blog.froxy.com/ru?hsLang=ru) - Продукты - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies) - Цены - [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies/pricing) - [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies/pricing) - [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies/pricing) - [Локации](https://froxy.com/ru/locations) - [![Вход](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/8d0caf92-c619-4aca-a35e-94e08ab2d732.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/8d0caf92-c619-4aca-a35e-94e08ab2d732) - [![Регистрация](https://hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/25353777/466a3309-1a3b-40b0-9230-bf10233341cd.png)](https://hubspot-cta-redirect-eu1-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/25353777/466a3309-1a3b-40b0-9230-bf10233341cd) 1. [Блог](https://blog.froxy.com/ru?hsLang=ru) 2. Как найти все URL-адреса на домене: сканирование сайта и составление списка всех страниц Кейсы # Как найти все URL-адреса на домене: сканирование сайта и составление списка всех страниц Разбираем 4 способа собрать все URL домена: XML-карта сайта, SEO-инструменты, поиск Google и Python-скрипт. Логика обхода, фильтрация ссылок и работа с прокси. Команда Froxy 26 мая 2026 7 мин [Facebook](http://www.facebook.com/share.php?u=https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain?utm_medium=social&utm_source=facebook) [LinkedIn](http://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain?utm_medium=social&utm_source=linkedin) [Twitter](https://twitter.com/intent/tweet?original_referer=https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain?utm_medium=social&utm_source=twitter&url=https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain?utm_medium=social&utm_source=twitter&source=tweetbutton&text=) ![Как найти все URL-адреса на домене: сканирование сайта и составление списка всех страниц](https://blog.froxy.com/hubfs/Image-2.png) - [Лучшие способы найти все URL-адреса на одном домене](https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain#best-ways-to-find-all-urls) - [Как просканировать сайт на наличие всех URL-адресов](https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain#how-to-crawl-a-website) - [Пример использования Python для поиска всех URL-адресов на домене](https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain#python-example) - [Заключение и рекомендации](https://blog.froxy.com/ru/find-all-urls-on-a-domain#conclusion) Масштабный парсинг — это не просто извлечение данных из HTML-кода. Это процесс, чем-то напоминающий движение по улицам и домам. Чтобы исследовать всю местность, вам нужно пройтись по каждой улице (категории и разделу целевого сайта) и заглянуть в каждый двор (на отдельные страницы). Но где взять список всех URL-адресов сайта и как потом получить содержимое всех страниц? В этом материале подробно рассказываем о том, какие существуют подходы для поиска всех ссылок сайта, а также о том, как можно организовать их правильный обход. ## Лучшие способы найти все URL-адреса на одном домене Почему только на одном домене? Дело в том, что на страницах целевого сайта могут содержаться ссылки на внешние ресурсы. И если вы не ограничите получение всех страниц сайта доменом, то парсер может войти в рекурсию: он будет находить всё время новые URL, уже на новых сайтах, ставить их в очередь на извлечение, снова находить на них ссылки, и так до бесконечности, а точнее до тех пор, пока скрипт не обойдёт весь Интернет. И то, при условии, что вы запретите ему посещение найденных адресов дважды. К слову, существуют готовые инструменты, которые реализуют задачу парсинга сайта для получения списка всех его URL, такие как *Screaming Frog*. Но в контексте нашей статьи нас больше интересует логика формирования очереди парсинга. Это фундаментальная задача при построении любых скрейперов. Жалко, что она имеет множество решений, и ни одно из них нельзя назвать самым лучшим. Итак, как вы можете найти все URL с конкретного сайта: ### Способ 1. Обратиться к XML-картам сайта (файлы sitemap.xml) Парсер обращается напрямую к карте сайта и извлекает из неё форматированные данные. Такие карты движок сайта в норме формирует автоматически — специально для поисковых ботов (пауков). Формат хранимой информации строго определён — это XML-разметка. Казалось бы — It's easy! Но не всё может быть так гладко: - **Карты сайта может не быть**. - **В карте может быть устаревшая информация**, особенно если она не формируется автоматически. - **В карте может не быть важных разделов и страниц**. - **Сама карта может быть разбита на несколько файлов** — под разные разделы и типы материалов. Чтобы не напороться на санкции и блокировки, нужно дополнительно изучить правила для ботов, изложенные в директивах robots.txt. ### Способ 2. Использовать готовые профильные инструменты и программы Основная идея такая — указать нужный целевой домен в программе или в онлайн-сервисе, профильный инструмент сам обойдёт страницы, а на выходе отдаст только итоговый список всех URL сайта в удобном формате, например, в CSV или XML. Уже с ним сможет работать ваш парсер. К нишевым инструментам можно отнести такие решения, как Netpeak Spider, Screaming Frog, Ahrefs, Semrush и пр. Выглядит идеально. Но есть нюансы: - Многие программные SEO-краулеры распространяются платно, как и аналогичные SEO-сервисы. - Stand-alone программы могут не работать с определёнными типами сайтов. А ещё для них могут потребоваться качественные [ротируемые прокси](https://blog.froxy.com/ru/rotating-proxy?hsLang=ru), чтобы ваш IP не забанили после нескольких автоматических запросов. Всё из-за того, что многие современные сайты не спарсить без [headless-браузеров](https://blog.froxy.com/ru/headless-browser-what-is-it-and-how-to-use-it-for-scraping?hsLang=ru). - Пока программа не закончит сбор URL, вы не сможете взять их в дальнейшую работу. А если на целевом сайте десятки тысяч страниц, то вам придётся ждать ОЧЕНЬ долго. - Внешние сервисы и программы тяжело интегрируются с самописными скриптами автоматизации. ### Способ 3. Обратиться к поиску Google Вместо Google может выступать любой другой поисковик. Но Google традиционно имеет больший охват, а значит данные в нём с большей вероятностью будут актуальными. Логика простая — вы используете для поиска специальные операторы, например, site:тут-целевой-домен.com, и поисковик возвращает вам список всех страниц, которые значатся в его индексе. Хитро и даже вполне жизнеспособно для определённых ситуаций, например, когда не получается обойти антибот-защиту на нужном сайте. Но снова есть нюансы: - В Google вы сможете получить только те страницы, о которых «знает» поисковик. Покрытие никогда не бывает 100%-ным, так как часть страниц и разделов для поисковика могут оставаться недоступными. - Глубина поиска Google не является бесконечной. А если учесть, что с недавних пор в поисковой выдаче [больше нельзя настроить показ 100 результатов](https://blog.froxy.com/ru/disappearance-of-num100?hsLang=ru), то вы сможете собрать лишь малую часть из существующих URL одного домена. - Выдача поисковика давно персонализируется, поэтому результаты могут быть условно «хаотичными» — с разных IP и локаций можно получать уникальные списки страниц по одному домену. - Google тоже защищается от парсеров и может периодически показывать капчу или блокировать отдельные IP-адреса. **Смотрите также:** [Как парсить SERP Google](https://blog.froxy.com/ru/how-to-use-scraper-to-collect-google-data?hsLang=ru) ### Способ 4. Найти все URL на домене самописным скриптом Все перечисленные выше проблемы и недостатки можно решить, если написать такой скрипт, который будет извлекать URL-адреса и обходить страницы по нужной вам логике: в закрытых и открытых разделах, с учётом директив robots.txt или без, с фильтрацией неподходящих адресов и т.д. Но и здесь есть свои подводные камни: - Этот скрипт нужно написать. Без знаний программирования вы даже не сможете адаптировать готовые решения под свои задачи. - На страницах сайта могут быть ловушки (honeypots), а сам сайт может защищаться веб-файрволлом. Например, [WAF от Cloudflare](https://blog.froxy.com/ru/how-to-ethically-bypass-waf?hsLang=ru). - Сами страницы могут формироваться динамически. Поэтому парсинг потребует сложных и ресурсоёмких решений, например, на основе [антидетектов](https://blog.froxy.com/ru/antidetect-browsers-overview?hsLang=ru) или headless-браузеров. - Важно [сохранять прогресс или статус парсинга](https://blog.froxy.com/ru/python-caching-in-web-scraping?hsLang=ru), чтобы можно было вернуться к точке, в которой вы получили ошибку. И не начинать всё заново. - Всегда существует вероятность комбинаторного взрыва — это когда внутри URL-адресов используются дополнительные параметры, которые не несут полезной нагрузки. Но из-за них URL получаются уникальными, соответственно, итоговый список может разрастаться до бесконечности, заполняясь техническими дублями. - В список URL-адресов могут попадать не только сами страницы, но и все дополнительные файлы — CSS-стили, JS-скрипты, картинки, документы и пр. ## Как просканировать сайт на наличие всех URL-адресов ![Как просканировать сайт на наличие всех URL-адресов](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/01%20How%20to%20Crawl%20a%20Website%20for%20All%20URLs.png?width=774&height=380&name=01%20How%20to%20Crawl%20a%20Website%20for%20All%20URLs.png) Здесь опишем то, как должна выглядеть общая логика парсера, который ищет все URL на одном домене: ### Определение начальных точек (точек входа) В качестве стартового адреса обычно используется главная страница (домен) или ссылка на карту сайта (обычно это что-то вида *домен.com/sitemap.xml*). Но в определённых ситуациях могут быть актуальны списки опорных категорий или маски (RegExp-выражения). Это позволяет сразу задать структуру обхода и не начинать с одной-единственной точки. ### Инициализация очереди обхода Скрипт должен получить HTML-содержимое стартовой страницы или страниц, чтобы собрать с них следующие URL-адреса. Именно так формируется очередь, на основе которой ищутся все URL домена. Наиболее распространённая логика обхода — FIFO (первый пришёл, первый ушёл, то есть пошёл на парсинг). Но могут быть и другие подходы: последовательный обход категорий, рандомизация и т.п. ### Создание структуры для хранения прогресса и посещённых URL Чтобы сохранить прогресс и статус парсинга отдельных страниц, создаётся структура для хранения данных и признаков посещённых URL. Это может быть хеш-таблица или полноценная база данных с задействованием механизма полей. ### Исключение внешних ссылок и нормализация URL Технически никто не запрещает вам искать URL, ведущие на другие сайты (имеющие сторонние домены), но включать их в обход нельзя — так вы не сможете остановиться никогда. А ещё в базу будут попадать ненужные (мусорные) URL — ссылки на скрипты, картинки, CSS-таблицы, фильтры с параметрами и т.п. Чтобы исключить их из базы, нужна настройка правил фильтрации. Наиболее логичные правила: - В очередь на обход или в базу заносятся только URL, начинающиеся с целевого домена. С учётом или без учёта поддоменов — тут уже по желанию и в зависимости от структуры сайта. - Найденные URL должны приводиться к каноническому виду — удаляются якоря (после символа «#») и параметры (они объединяются знаком «&», а сами параметры передаются после «?»). В некоторых случаях нужно добавлять или удалять завершающие слеши «/», чтобы привести URL к одному виду. Логично также очистить страницы фильтров. Правила фильтрации чаще всего задаются конструкциями ?sort=, ?filter= и т.п. - Из списка на обход удаляются ненужные паттерны — URL-адреса скриптов, картинок, CSS, документов и т.п. ### Первая полноценная итерация обхода Здесь вам нужно описать логику парсинга отдельно взятой страницы — это ваш основной цикл. В норме: берётся URL из очереди, который не имеет признака «посещён», к этому URL выполняется HTTP-запрос, из тела страницы извлекается весь HTML-код, внутри кода ищутся все URL, они очищаются и нормализуются на основе требований и правил, описанных в 4 шаге, проверяются на наличие в базе. Если ссылки новые, то они попадают в очередь на обход. ### Цикл завершается только тогда, когда он не может найти новые страницы Здесь «новые» — это те страницы, которые не имеют признака «посещён». Даже если скрипт остановить или прервать, на основе системы статусов обхода процесс всегда можно возобновить с того места, где он остановился. ###### Резидентные прокси Идеальные прокси-серверы для доступа к ценным данным со всего мира. [Попробовать триал](https://froxy.com/ru/residential-proxies) $1.99, 100Mb На что ещё можно обратить внимание: - **Нагрузка.** При большом объёме страниц важно соблюдать баланс между глубиной и шириной обхода. Следует правильно продумать архитектуру многопоточности и скорости обращений. Частоту запросов можно регулировать за счёт времени задержек. Но их не стоит делать одинаковыми, чтобы не вызывать подозрений у антибот-систем. - **Запреты и ограничения.** Подумайте про правила и логику обхода на основе директив robots.txt и политики использования. Парсинг должен быть этичным. - **Обработка ошибок и нестандартных ответов.** Стандартный ответ сервера — код 200. Но не все ссылки, найденные на страницах сайта, ведут на существующие объекты. Плюс антибот-система может в любой момент заблокировать ваши запросы или отдать страницы-заглушки. Чтобы обезопасить себя от таких проблем, нужно правильно обрабатывать коды ошибок и мониторить нестандартное содержимое страниц. Наиболее важные коды: 404 (страница не существует), 403 (доступ запрещён), 301/302 — это редиректы на правильные конечные URL и 500 (сервер недоступен). - **Логика повторных попыток.** Это блок кода, который позволяет быстро настраивать поведение парсера при обнаружении ошибок — когда сайт или сервер недоступен или когда вам заблокировали доступ. Например, можно задействовать ротацию прокси. - **Логирование и мониторинг.** При очень больших объёмах парсинга можно подумать о внедрении метрик и показателей, которые облегчат мониторинг прогресса: сколько URL уже обработано, сколько в очереди, сколько ошибок найдено и каких, текущая скорость парсинга и т.п. - **Особая логика завершения обхода.** Например, можно завершать работу парсера не только когда очередь пуста, но и когда достигнуты лимиты по времени или по глубине обхода, по количеству страниц и пр. Типичные проблемы поиска всех URL на домене: - Зацикливание. Парсер будет ходить «по кругу». - Экспоненциальный рост количества URL из-за неправильной очистки параметров (или при полном отсутствии очистки). - Недоступность контента без JS-рендеринга. Вам буквально неоткуда будет брать список всех URL сайта, так как конечное содержимое не формируется без полноценного браузера. - Блокировки со стороны сайта. Чаще всего это баны IP-адресов, которые легко обходятся с помощью прокси. - Неэффективная логика обхода. Наиболее важные страницы могут всё время отодвигаться в конец списка. - Повышение сложности архитектуры при росте масштаба. В общем-то, даже «простой» обход сайта может легко превратиться в задачу корпоративного уровня: с построением распределённых очередей, балансировкой нагрузки, дашбордами, графами и т.п. ## Пример использования Python для поиска всех URL-адресов на домене Пример простого скрипта, который обходит заданное количество страниц целевого сайта. Если указать очень большое число, то он обойдёт все URL: ``` import time import os import csv import requests from urllib.parse import urljoin, urlparse, urldefrag, parse_qs, urlencode from bs4 import BeautifulSoup import xml.etree.ElementTree as ET # ----------------------------- # Конфигурация # ----------------------------- START_URLS = ["https://example.com"] ALLOWED_DOMAIN = "example.com" STATE_FILE = "crawler_state.csv" # можно поменять на .xml SAVE_EVERY = 20 # сохранять состояние каждые N URL REQUEST_DELAY = 0.5 MAX_URLS = 1000 TIMEOUT = 10 BLACKLIST_PARAMS = {"utm_source", "utm_medium", "utm_campaign", "sort", "filter", "page"} HEADERS = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; SimpleCrawler/1.1)" } # ----------------------------- # Нормализация URL # ----------------------------- def normalize_url(url): url, _ = urldefrag(url) parsed = urlparse(url) if ALLOWED_DOMAIN not in parsed.netloc: return None query = parse_qs(parsed.query) filtered_query = {k: v for k, v in query.items() if k not in BLACKLIST_PARAMS} query_string = urlencode(filtered_query, doseq=True) normalized = parsed._replace(query=query_string).geturl() if normalized.endswith("/"): normalized = normalized[:-1] return normalized # ----------------------------- # Извлечение ссылок # ----------------------------- def extract_links(html, base_url): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") links = set() for tag in soup.find_all("a", href=True): full_url = urljoin(base_url, tag.get("href")) normalized = normalize_url(full_url) if normalized: links.add(normalized) return links # ----------------------------- # Сохранение состояния (CSV) # ----------------------------- def save_state_csv(queue, visited): with open(STATE_FILE, "w", newline="", encoding="utf-8") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["type", "url"]) for url in visited: writer.writerow(["visited", url]) for url in queue: writer.writerow(["queue", url]) def load_state_csv(): queue = [] visited = set() with open(STATE_FILE, newline="", encoding="utf-8") as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: if row["type"] == "visited": visited.add(row["url"]) elif row["type"] == "queue": queue.append(row["url"]) return queue, visited # ----------------------------- # Сохранение состояния (XML) # ----------------------------- def save_state_xml(queue, visited): root = ET.Element("crawler") visited_el = ET.SubElement(root, "visited") for url in visited: ET.SubElement(visited_el, "url").text = url queue_el = ET.SubElement(root, "queue") for url in queue: ET.SubElement(queue_el, "url").text = url tree = ET.ElementTree(root) tree.write(STATE_FILE, encoding="utf-8", xml_declaration=True) def load_state_xml(): tree = ET.parse(STATE_FILE) root = tree.getroot() visited = set() queue = [] for url in root.find("visited"): visited.add(url.text) for url in root.find("queue"): queue.append(url.text) return queue, visited # ----------------------------- # Универсальная загрузка/сохранение # ----------------------------- def save_state(queue, visited): if STATE_FILE.endswith(".xml"): save_state_xml(queue, visited) else: save_state_csv(queue, visited) def load_state(): if not os.path.exists(STATE_FILE): return None, None if STATE_FILE.endswith(".xml"): return load_state_xml() else: return load_state_csv() # ----------------------------- # Краулер # ----------------------------- def crawl(): queue, visited = load_state() if queue is None: print("[i] State file not found. Starting fresh.") queue = list(START_URLS) visited = set() else: print(f"[i] Loaded state. Queue: {len(queue)}, Visited: {len(visited)}") processed_since_save = 0 while queue and len(visited) < MAX_URLS: url = queue.pop(0) if url in visited: continue print(f"[+] Visiting: {url}") visited.add(url) processed_since_save += 1 try: response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=TIMEOUT) if response.status_code != 200: continue links = extract_links(response.text, url) for link in links: if link not in visited and link not in queue: queue.append(link) except requests.RequestException: continue # периодическое сохранение if processed_since_save >= SAVE_EVERY: print("[i] Saving state...") save_state(queue, visited) processed_since_save = 0 time.sleep(REQUEST_DELAY) print("[i] Final save...") save_state(queue, visited) return visited # ----------------------------- # Запуск # ----------------------------- if __name__ == "__main__": urls = crawl() print(f"\nTotal URLs collected: {len(urls)}") ``` Скрипт работает без headless-браузера и использует анализатор [Beautiful Soup](https://blog.froxy.com/ru/scrape-with-beautiful-soup?hsLang=ru). Если рядом со скриптом при запуске не существует файла с URL-адресами, то он создаёт его и наполняет с нуля. Если файл есть, то в нём подхватываются статусы посещения, чтобы процесс не начинался каждый раз сначала. При желании вы можете задать свой целевой URL и ограничения, задержки и параметры, которые следует удалять из структуры адреса. ## Заключение и рекомендации Выше мы рассмотрели наиболее вероятные способы того, как проверить все страницы сайта и собрать итоговый список URL-адресов одного домена. Самый простой — использовать готовые решения. Но самый правильный и функциональный — написать свой скрипт парсинга. Ни профильные инструменты, ни масштабные парсеры не смогут долго работать без качественных прокси. [Froxy](https://froxy.com/ru) — это миллионы ротируемых прокси с оплатой за потребляемый трафик. Число параллельных потоков может быть до 1000. С нашей помощью вы сможете закрыть даже самые сложные задачи по сбору данных. ###### Резидентные прокси Подключайтесь к глобальной сети прокси оставайтесь в безопасности. [Попробовать триал](https://froxy.com/ru/residential-proxies) ### Получайте уведомления о новых функциях и обновлениях Froxy Узнайте первыми о новых функциях Froxy, чтобы оставаться в курсе событий происходящих на рынке цифровых технологий и получать новости о новых функциях Froxy. ## Статьи по Теме ![API Google Академии: что есть, чего нет и как собирать данные Академии в Python](https://blog.froxy.com/hubfs/Image%20%281%29.png) Парсинг ### API Google Академии: что есть, чего нет и как собирать данные Академии в Python У Google Scholar нет официального API. Рассказываем про сторонние сервисы, библиотеки Python и как собрать свой парсер Scholar с прокси и обходом... Команда Froxy 30 апр. 2026 6 мин ![Кеширование в Python при скрапинге: сокращение количества запросов и ускорение сбора данных](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/python-caching-in-web-scraping/python-caching-in-web-scraping.png) Парсинг ### Кеширование в Python при скрапинге: сокращение количества запросов и ускорение сбора данных Механизмы кэширования Python и методы сохранения состояния сейчас играют главную роль. В этом гайде — как использовать кэширование в Python для... Команда Froxy 9 дек. 2025 10 мин Лучшие резидентные и мобильные прокси в своем классе [mailto:support@froxy.com](mailto:support@froxy.com) [![TrustPilot](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/trustpilot-2.png?height=22&name=trustpilot-2.png) ![4.7](https://cdn.trustpilot.net/brand-assets/4.1.0/stars/stars-4.5.svg) 4.7](https://www.trustpilot.com/review/froxy.com) Продукты [Резидентные прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies) [Мобильные прокси](https://froxy.com/ru/mobile-proxies) [Серверные прокси](https://froxy.com/ru/datacenter-proxies) Кейсы [Мониторинг цен](https://froxy.com/ru/use-cases/price-monitoring) [Маркетинг](https://froxy.com/ru/use-cases/market-research) [Социальные тренды](https://froxy.com/ru/use-cases/social-listening) [Сбор данных](https://froxy.com/ru/use-cases/web-scraping) [SEO Мониторинг](https://froxy.com/ru/use-cases/seo-monitoring) Компания [Цены](https://froxy.com/ru/get-started) [О нас](https://froxy.com/ru/about) [Отдел продаж](https://froxy.com/ru/contact-us) [Поддержка](https://froxy.com/ru/contact-us) Ресурсы [Интеграции](https://froxy.com/ru/integrations) [Локации](https://froxy.com/ru/locations) [Партнерство](https://froxy.com/ru/referral-system) [Помощь](https://help.froxy.com/ru?hsLang=ru) [Способы оплаты](https://froxy.com/ru/payment-methods) Copyright © 2021 – 2026. Wergames OÜ. All rights reserved. Harju maakond, Tallinn, Kesklinna linnaosa, Endla tn 4, 10142 [Terms of Use](https://froxy.com/ru/terms-of-use) [Privacy Policy](https://froxy.com/ru/privacy-policy) [Cookie Policy](https://froxy.com/ru/cookie-policy) [Refund & Cancellation Policy](https://froxy.com/ru/refund-policy) [SLA](https://froxy.com/ru/service-level-agreement)