--- title: "Какой язык лучше для веб-скрапинга: Go или Python?" description: Сравниваем Go и Python по скорости выполнения скриптов, асинхронности, удобству написания кода и сопровождения и другим критериям. В конце чеклист для выбора. image: https://blog.froxy.com/hubfs/blog/go-vs-python-for-web-scraping/go-vs-python-for-web-scraping.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/go-vs-python-for-web-scraping?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/go-vs-python-for-web-scraping?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. Веб-скрапинг на Python или Golang? Выбираем язык под задачи Парсинг # Веб-скрапинг на Python или Golang? Выбираем язык под задачи Сравниваем Go и Python по скорости выполнения скриптов, асинхронности, удобству написания кода и сопровождения и другим критериям. В конце чеклист для выбора. Команда Froxy 18 сент. 2025 7 мин [Facebook](http://www.facebook.com/share.php?u=https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping?utm_medium=social&utm_source=facebook) [linkedIn](http://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping?utm_medium=social&utm_source=linkedin) [Twitter](https://twitter.com/intent/tweet?original_referer=https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping?utm_medium=social&utm_source=twitter&url=https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping?utm_medium=social&utm_source=twitter&source=tweetbutton&text=) ![Веб-скрапинг на Python или Golang? Выбираем язык под задачи](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/go-vs-python-for-web-scraping/go-vs-python-for-web-scraping.png) - [Python для веб-скрапинга: современный стандарт](https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping#python) - [Веб-скрапинг на Go: скорость и параллелизм](https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping#golang) - [Сравнение производительности и удобства сопровождения кода: Python vs Go](https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping#comparison) - [Использование прокси в парсинге: Python vs Go](https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping#proxies) - [Какой из языков выбрать для ваших задач?](https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping#choose) - [Заключение](https://blog.froxy.com/ru/go-vs-python-for-web-scraping#conclusion) Язык программирования Python долгое время был бессменным лидером при разработке парсеров, да и вообще он отлично показывает себя при работе с наборами данных. Всё было бы идеально, если бы не его медлительность. И вот тут на первое место выходит «новичок», разработанный корпорацией Google – язык программирования Golang (или просто Go). Как можно догадаться, этот материал – подробное сравнение Golang vs Python в задачах веб-парсинга. Ниже расскажем какой [язык программирования для скрапинга](https://blog.froxy.com/ru/best-language-for-web-scraping?hsLang=ru) в каких ситуациях будет показывать лучший результат. ## Python для веб-скрапинга: современный стандарт ![Python для веб-скрапинга](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/go-vs-python-for-web-scraping/python.png?width=1548&height=634&name=python.png) Язык программирования Python появился в 1991 году и с тех пор непрерывно совершенствуется. Это высокоуровневый динамический язык, то есть он выполняется в режиме реального времени, без предварительной компиляции. Вы можете писать команды в консоли и сразу получать результат. В [рейтинге TIOBE](https://www.tiobe.com/tiobe-index/) Python занимает первое место (обратите внимание, рейтинг формируется в основном на основе упоминаний в СМИ и статистики запросов в поиске). Все думали, что выше просто некуда, но в этом году, на момент июля 2025 года, Python удивил всех – его популярность выросла ещё больше. И всё из-за того, что для него предлагаются библиотеки для интеграции с нейросетями (моделями искусственного интеллекта). ### Почему Python популярен для веб-скрапинга - **Код легко читается и не требует компиляции**. Вы можете писать программу в формате «здесь и сейчас». Синтаксис лаконичный и не нуждается в массе вводных. - **Огромный выбор библиотек на все случаи жизни**. Для парсинга сайтов с Python есть синтаксические анализаторы и HTTP-клиенты, коннекторы к базам данных и к ИИ-моделям, веб-драйверы для работы с headless-браузерами, утилиты для форматирования данных и т.п. Многие скрипты уже есть в комплекте поставки, а недостающие можно подгрузить из официального репозитория. [Менеджер пакетов pip](https://blog.froxy.com/ru/how-to-use-pip-with-a-proxy?hsLang=ru) поддерживает работу в том числе с локальными или корпоративными репозиториями. К своим скриптам легко подключить прокси-серверы и средства для обхода блокировки, например, для [разгадывания капчи](https://blog.froxy.com/ru/how-to-bypass-captcha?hsLang=ru). - **Асинхронность из коробки**. Да, в основном за счёт библиотек, но с асинхронными вызовами у Питона полный порядок. - **Масса готовых примеров скриптов**. Можно взять что-то за образец и переработать для своих нужд. А можно просто скопировать и запустить. - **Готовые фреймворки**, такие как Scrapy. Это фактически готовый многопоточный парсер с системой расширений, который может быть адаптирован для любых предметных целей. Например, к нему можно подключить headless-браузеры и [ротируемые прокси](https://froxy.com/ru/rotating-proxies). - **Кроссплатформенность**. Python можно запустить на ПК или на смартфоне, в Linux, MacOS или Windows, на сервере или в изолированных контейнерах. Поддерживаются даже очень редкие и малопопулярные операционные системы. Кто-нибудь слышал о возможности запуска Python внутри Java-машин, Jython? Благодаря ему скрипты могут отработать даже на старых телефонах без ОС. ### Востребованные инструменты для веб-скрапинга на Python Для удобства разделим [библиотеки Python-скрапинга](https://blog.froxy.com/ru/python-web-scraping-libraries?hsLang=ru) по категориям: **HTTP-клиенты**, нужны для отправки HTTP-запросов: - [Requests](https://blog.froxy.com/ru/python-requests-proxy?hsLang=ru) (самая популярная и универсальная), - HTTPX (более современный асинхронный аналог Requests), - urllib/urllib3 (встроенное дефолтное решение), - aiohttp (для работы с большим количеством параллельных запросов), - PyCurl (реализация [Curl](https://blog.froxy.com/ru/curl-guide-how-to-use-curl-with-a-proxy?hsLang=ru) на Python, а точнее набор биндингов для libcurl), - Treq (надстройка над Twisted, а это в свою очередь фреймворк для построения производительных веб-серверов). **Синтаксические анализаторы**, нужны для извлечения данных из HTML-кода: - [BeautifulSoup](https://blog.froxy.com/ru/scrape-with-beautiful-soup?hsLang=ru) (самый удобный и функциональный парсер HTML/XML, умеет работать с синтаксисом других анализаторов), - lxml (быстрый и производительный, понимает синтаксис XPath), - html5lib (медленный, но самый лояльный к ошибкам). **Веб-драйверы**, нужны для управления headless-браузерами: - [Selenium](https://blog.froxy.com/ru/selenium-proxy?hsLang=ru) (ранее самая популярная и функциональная библиотека), - [Playwright](https://blog.froxy.com/ru/web-scraping-with-playwright?hsLang=ru) (официальный инструмент от Microsoft, мощный функционал и автоустановка браузеров), - Pyppeteer (форк [Puppeteer](https://blog.froxy.com/ru/puppeteer-web-scraping-guide?hsLang=ru) на Python), - nodriver (умеет напрямую обращаться к установленному браузеру Chrome и не требует инструментов для скрытия отпечатков headless-браузера). **Инструменты для форматирования данных** – многие форматы поддерживаются на уровне системных библиотек (JSON, XML, YAML, CSV), но есть и специальные библиотеки для быстрого перехода одного формата в другой, например: - PrettyTable (красивые таблицы), - Pandas (комплексный фреймворк для управления данными: группировка, очистка, форматирование, конвертация и т.п.). Отдельным особняком стоят **готовые фреймворки для веб-скрапинга с Python**:  [Scrapy](https://blog.froxy.com/ru/using-rotating-proxy-in-scrapy?hsLang=ru) (полноценный фреймворк для парсинга, в котором из коробки есть поддержка краулеров, пайплайнов, middlewares и прокси, здесь нужно только настроить свои правила и схемы сбора информации с целевых ресурсов, а это дело нескольких минут),  - Feapder (тоже фреймворк, но от команды из Китая), - PySpider (готовый парсер с веб-интерфейсом), - Scrapling (быстрый парсер с уже интегрированной поддержкой Playwright и прокси), - Selectolax (парсер, написанный на Cython), - AutoScraper (легковесный веб-краулер на Python) и др. Основная проблема готовых парсеров и фреймворков для парсинга данных на Python – они часто остаются без поддержки, так как разработчики быстро теряют к ним интерес, если у команды нет спонсоров. ### Когда Python не подходит От использования Python лучше отказаться, если: 1. в будущем проекте крайне важна производительность (по несколько миллионов запросов в секунду). Python будет слишком неповоротливым и требовательным к ресурсам. 2. парсер будет работать на мобильных или на устройствах со слабой производительностью. 3. планируется парсер веб-приложений с большим объёмом сложного JavaScript-кода, в этом случае лучше изначально обратиться к JavaScript и веб-драйверам для него. ## Веб-скрапинг на Go: скорость и параллелизм ![Веб-скрапинг на Go](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/go-vs-python-for-web-scraping/go-1.png?width=1548&height=634&name=go-1.png) Язык программирования Go (Golang) был создан в 2007 году в Google, а в 2009 стал доступен для всех. Go – это компилируемый язык, ориентированный на высокую производительность и удобство разработки многопоточных приложений. Код на Go нельзя запустить прямо в консоли, как в Python, но зато он компилируется в исполняемые файлы без зависимостей и работает без задержек. Go нельзя назвать популярным, но позиции языка укрепляются от года к году благодаря росту интереса к нише, к которой Go максимально хорош – облачные сервисы, микросервисная архитектура и высоконагруженные решения. Веб-скрапинг на Go становится востребованным там, где важна скорость и параллельная обработка огромных объёмов данных. ### Преимущества Go для веб-скрапинга - **Высокая производительность**. Код на Go работает значительно быстрее Python, что особенно важно при массовом парсинге миллионов страниц. - **Встроенная многопоточность**. Поддержка goroutines и каналов позволяет запускать тысячи конкурентных HTTP-запросов без потери производительности. - **Минимум зависимостей**. В стандартной библиотеке уже есть всё необходимое: HTTP-клиент, средства для обработки JSON/XML, инструменты для работы с сетью. - **Кроссплатформенность**. Скомпилированный бинарник можно запускать на Linux, Windows, macOS, а также на серверах с ARM-архитектурой. - **Удобная работа с сетями**. Go изначально проектировался для высоконагруженных серверов, поэтому отправка запросов и работа с соединениями реализована максимально эффективно. - **Надёжность и простота**. Язык компактен, а строгая типизация снижает вероятность ошибок. ### Библиотеки и инструменты для веб-скрапинга на Golang Вот [библиотеки для скрапинга Go](https://blog.froxy.com/ru/golang-scraper-why-go-and-the-best-libraries-to-use-for-parsing?hsLang=ru), о которых вам нужно знать: **HTTP-клиенты** для веб-скрапинга с Golang: - net/http (стандартный пакет, базовое решение для отправки GET/POST-запросов, работы с куки, заголовками, сессиями и т.п.), - resty (удобная библиотека с расширенным функционалом для HTTP-запросов, аналог Python Requests). **Синтаксические анализаторы**, нужны для извлечения данных из HTML/XML-кода (именно они отвечают непосредственно за парсинг с Golang): - goquery (аналог BeautifulSoup, позволяет искать элементы по CSS-селекторам и работать с DOM-структурой), - htmlquery (подходит для парсинга HTML с помощью синтаксиса XPath), - gjson (для быстрой работы с JSON), xmlpath (аналог XPath, но для XML). **Веб-драйверы и headless-браузеры**: - [chromedp](https://blog.froxy.com/ru/chromedp-with-scraping?hsLang=ru) (обеспечивает прямое управление браузером Chrome через DevTools-протокол), - rod (ещё одна библиотека для headless Chrome, более современная и гибкая), - playwright-go (Go-обёртка для Playwright, с поддержкой браузеров Chromium, Firefox и WebKit). **Готовые фреймворки**: - Colly (самый популярный фреймворк для веб-скрапинга с Go, поддерживает краулинг, middlewares, работу с прокси и ограничение скорости), - Gocrawl (ещё один фреймворк для обхода сайтов, максимально простой), - Ferret (гибридный инструмент, совмещающий парсинг и автоматизацию браузера, есть встроенный DSL-язык). ### Ограничения Go при веб-скрапинге Скрапинг с Golang будет неэффективным, если: 1. проект небольшой и важна быстрая разработка прототипа. На Python скрипт можно набросать гораздо быстрее. 2. нужны готовые фреймворки уровня Scrapy с масштабной экосистемой расширений. В Go таких решений пока мало. 3. парсер требует глубокой интеграции с ML/AI-моделями – под Go таких библиотек почти нет, а в Python экосистема развита максимально. 4. важна максимальная гибкость и лёгкость кода (в этом плане Python более дружелюбен для новичков). ## Сравнение производительности и удобства сопровождения кода: Python vs Go ![Сравнение производительности и удобства сопровождения кода: Python vs Go](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/go-vs-python-for-web-scraping/Comparison.png?width=1548&height=436&name=Comparison.png) Давайте оформим сравнение в виде таблицы, заодно подведём краткие итоги для возможностей web-скрапинга Golang против Python. | **Критерий** | **Python** | **Go (Golang)** | | --- | --- | --- | | **Скорость выполнения скриптов/программ** | Медленный интерпретируемый язык. Хорош для небольших и средних нагрузок, но при миллионах запросов в секунду – это узкое место. | Высокая производительность, почти как у C. Компиляция в нативные бинарники даёт быстрый запуск и малое потребление ресурсов. | | **Асинхронность и параллельность** | Есть asyncio, aiohttp, но «из коробки» асинхронность сложнее в отладке. Многопоточность ограничена GIL. | Лёгкие и масштабируемые горутины, встроенный планировщик. Многопоточность проще и стабильнее, чем в Python. | | **Удобство написания кода** | Очень простой синтаксис. Даже новичок может быстро собрать рабочий скрипт. | Синтаксис более строгий. Код более «шумный», требует явных типов и структур, но зато меньше ошибок на больших проектах. | | **Библиотеки для веб-скрапинга** | Огромный выбор (Requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium/Playwright). Большинство современных инструментов и библиотек выходит сперва для Python. | Меньше специализированных библиотек, но есть достойные реализации (colly, goquery, rod, chromedp). Для редких кейсов придётся писать что-то своё (вручную и с нуля). | | **Поддержка ИИ и ML** | Python – стандарт в индустрии (де-факто). Все фреймворки (PyTorch, TensorFlow, LangChain) делают библиотеки именно для Python. | Почти нет. Можно вызывать Python-библиотеки или работать через REST/gRPC, но это костыль (или «велосипед», кому как удобнее). | | **Удобство сопровождения** | Гибкий и быстрый старт, но в больших проектах код часто становится «разрозненным» без строгой типизации. | Код более структурированный благодаря строгой типизации. Легче поддерживать большие системы, меньше «сюрпризов» при рефакторинге. | | **Кроссплатформенность** | Работает везде, включая смартфоны и даже устаревшие устройства. Удобен для быстрого запуска в Docker. Но для запуска нужна особая среда (интерпретатор + среда выполнения + инструменты для управления средами, такие как virtualenv). | Тоже кроссплатформенный, но сборка под разные ОС требует перекомпиляции. Зато исполняемые файлы автономны, без зависимостей. | | **Время запуска проекта** | Максимально быстрый старт: несколько десятков строк кода и у вас на руках готовый скрипт. | Заметно дольше из-за настройки и компиляции, но результат стабильнее и лучше оптимизирован под устройство. | | **Подходит для** | Быстрого прототипирования небольших и средних проектов, ИИ-парсинга, работы с API, а также с headless-браузерами. | Высоконагруженных парсеров и систем, где важна скорость, параллельность и низкое потребление ресурсов. | ###### Резидентные прокси Идеальные прокси-серверы для доступа к ценным данным со всего мира. [Выбрать прокси](https://froxy.com/ru/residential-proxies) $1.99, 100Mb ## Использование прокси в парсинге: Python vs Go Ни для кого не секрет, что при массовом парсинге страниц прокси-серверы становятся краеугольным камнем, который позволяет не только обходить блокировки, но и решать задачи распределения нагрузки, а также повысить анонимность. Как обстоят дела с прокси в Go vs Python? Начнём с Python web-скрапинга: - Поддержка прокси здесь либо встроена в HTTP-клиенты, либо определяется на уровне виртуального окружения/браузера. Чуть сложнее организовать коннект через протокол SOCKS5 – для него нужно добавлять специальную библиотеку. - Сами прокси могут быть с авторизацией или без. Для ввода логина и пароля просто используется специальный формат записи, например, http://user:pass@host:port. - В официальном каталоге модулей сразу несколько реализаций библиотек для ручной ротации прокси. Естественно, такие решения, как [Froxy](https://froxy.com/) (с автоматической ротацией и управлением через личный кабинет/по API) подключаются проще простого. Из недостатков Питона можно выделить только то, что при большом количестве параллельных подключений библиотека requests может начать тормозить. Вместо неё можно задействовать альтернативы – httpx или aiohttp. Тут больше вопрос к среде и интерпретатору – Python может упереться в лимиты по выделяемой памяти и по скорости вычислений. Теперь про прокси и скрапинг с Golang: - В Go нет поддержки прокси из коробки, но стандартный пакет net/http позволяет задать Transport.Proxy и настроить ротацию прокси как угодно (на самом низком уровне). - Для коннекта через SOCKS5 также есть специальный пакет. - Авторизация реализуется вручную или через кастомный DialContext. - Go отлично справляется с десятками тысяч параллельных соединений через горутины. Пул прокси можно держать в памяти и переключать моментально, нагрузка на CPU и RAM при этом будет минимальной. В общем, ключевой недостаток – придётся много поработать руками, чтобы создать свою обвязку для работы через прокси, так как готовых решений минимум – буквально нечего скопировать для быстрого старта. ## Какой из языков выбрать для ваших задач? ![ Python vs Go](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/go-vs-python-for-web-scraping/choice.png?width=1548&height=760&name=choice.png) Если коротко, то парсинг с Python – это удобство, скорость разработки и богатая экосистема. А парсинг в Go – это скорость выполнения, масштабируемость и максимальная надёжность в продакшене. Но давайте разберёмся более детально, в привязке к рабочим ситуациям – продолжаем сравнение Go vs Python. ### Выбирайте Python, если: - За короткий промежуток времени нужно собрать рабочий парсер или прототип – чтобы проверить гипотезу или промониторить конкурентов с небольшим количеством страниц. - Нужна интеграция с нейросетями и ИИ – с проектированием пайплайнов, распознаванием скриншотов, выявлением нестандартных паттернов и т.п. - В процессе парсинга требуются [безголовые браузеры](https://blog.froxy.com/ru/headless-browser-what-is-it-and-how-to-use-it-for-scraping?hsLang=ru). Для Python гораздо больше библиотек с веб-драйверами, поэтому автоматизировать работу с браузерами будет проще. Даже [антидетекты](https://blog.froxy.com/ru/antidetect-browsers-overview?hsLang=ru) используют те же самые коннекторы. - У вас вся работа выстроена вокруг REST/GraphQL API. На Питоне со структурированными данными работать проще, в основном за счёт готовых реализаций профильных библиотек. ### Выбирайте Go, если: - В процессе парсинга нужно обрабатывать большие объёмы страниц. Речь о сборе данных в промышленных масштабах. - У вас одновременно требуются подключения через тысячи независимых прокси. Горутины можно заставить работать каждую со своим IP-адресом. - Критичны требования к потреблению вычислительных ресурсов (обычно речь о серверном оборудовании или о целых кластерах). - На Go уже работает весь остальной код проекта и парсер, как его неотъемлемая часть. В этом случае отказаться от Go просто нельзя. ## Заключение ![Go vs Python](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/go-vs-python-for-web-scraping/conclusion.png?width=1548&height=634&name=conclusion.png) Итак, мы сравнили популярные языки программирования, которые часто используются для создания парсеров – Go vs Python. Golang будет интересен в первую очередь для масштабных и высоконагруженных проектов (обычно для сурового корпоративного сектора), а Python – для всего остального. Python практически не имеет альтернатив, если речь заходит об ИИ и интеграции с LLM-моделями. Каким бы языком программирования вы ни пользовались, парсер не заработает без качественных прокси. Они есть у нас. Попробуйте [Froxy](https://froxy.com/) в деле и лично убедитесь в масштабном охвате сети, а также в удобном управлении ротацией и подбором локаций. ###### Мобильные Прокси Работайте быстрее с мобильными прокси — в нужное время и в нужном месте. [Начать с триала](https://froxy.com/ru/mobile-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 ![От скрапинга к действиям: автоматизированный сбор данных об угрозах с GPT и прокси](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/automated-threat-detection/automated-threat-detection.png) Кейсы ### От скрапинга к действиям: автоматизированный сбор данных об угрозах с GPT и прокси Постройте пайплайн для отслеживания кибер-угроз: сбор данных через прокси, обработка с GPT и автоматическое выявление угроз в режиме реального... Команда Froxy 2 июл. 2025 8 мин ![Как библиотека chromedp помогает с парсингом](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/chromedp-with-scraping/chromedp-scraping.png) Парсинг ### Как библиотека chromedp помогает с парсингом Узнайте больше о chromedp и о том, как вы можете использовать его для скрапинга. Мы приведем примеры и наиболее актуальные сценарии использования. Команда Froxy 12 сент. 2024 14 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)