--- title: Пошаговое руководство по скрапингу Google Scholar с Python description: Узнайте, как с помощью Python парсить Google Scholar для извлечения научных статей, цитат и сведений об авторах. Откройте для себя методы эффективного скрапинга. image: https://blog.froxy.com/hubfs/blog/scrape-google-scholar-with-python/scrape-google-scholar-with-python.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/scrape-google-scholar-with-python?hsLang=ru) - [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/scrape-google-scholar-with-python?hsLang=ru) - [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 парсить Google Scholar с помощью Python Кейсы # Как парсить Google Scholar с помощью Python Узнайте, как с помощью Python парсить Google Scholar для извлечения научных статей, цитат и сведений об авторах. Откройте для себя методы эффективного скрапинга. Команда Froxy 20 февр. 2025 6 мин [Facebook](http://www.facebook.com/share.php?u=https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python?utm_medium=social&utm_source=facebook) [linkedIn](http://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python?utm_medium=social&utm_source=linkedin) [Twitter](https://twitter.com/intent/tweet?original_referer=https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python?utm_medium=social&utm_source=twitter&url=https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python?utm_medium=social&utm_source=twitter&source=tweetbutton&text=) ![Как парсить Google Scholar с помощью Python](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/scrape-google-scholar-with-python/scrape-google-scholar-with-python.png) - [Что нужно знать перед тем, как парсить Google Scholar](https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python#considerations) - [Создание парсера Google Scholar на Python по шагам](https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python#scraper-building) - [Шаг 1. Настройка Python](https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python#step-1) - [Шаг 2. Установка необходимых пакетов и библиотек](https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python#step-2) - [Шаг 3. Понимание вёрстки страницы при парсинге Google Scholar](https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python#step-3) - [Шаг 4. Написание Python-скрипта для парсинга Google Scholar](https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python#step-4) - [Заключение и рекомендации](https://blog.froxy.com/ru/scrape-google-scholar-with-python#conclusion) Google Scholar (Академия Google) – это специализированная платформа, разработанная компанией Google для точечного поиска научной информации: из рефератов, статей, диссертаций, статей и других публикаций. В первую очередь этот поиск интересен тем, что помогает быстро находить релевантную информацию по интересующим темам (в том числе с привязкой к конкретным библиотекам и ВУЗам), обеспечивает функционал цитирования публикаций, а также анализа их влияния через индекс Хирша (оригинальный инструмент для оценки значимости научных работ). Специально для Google Академии разработано официальное расширение Scholar PDF Reader и Кнопка Google Академии (для поиска тематических научных статей при просмотре сайтов). ## Что нужно знать перед тем, как парсить Google Scholar У Академии Гугл есть своя система экспорта цитат, но работает она только для тех работ, которые пользователь добавляет в свою библиотеку. Экспорт возможен в форматах: CSV (таблицы, разделитель – запятая), Bib TeX (на основе LaTeX), EndNote (для одноимённой коммерческой системы) и RefMan (для проприетарной программы Reference Manager). Для этого нужно: создать профиль, настроить в нём параметры поиска (язык и количество результатов на одну страницу), а затем просматривать поисковую выдачу и помечать отдельные работы как избранные. По факту это большой объём ручного труда. API-интерфейса сервис не имеет, поэтому, если вы хотите автоматизировать процесс поиска и отбора нужных вам научных работ и публикаций, то придётся организовывать парсинг Google Scholar на базе своих скриптов. Так как сайт Google Scholar открыт только для посещений штатными роботами Гугла (в файле robots.txt разрешено только чтение адресов с цитатами), все посторонние парсеры c большой вероятностью будут блокироваться показом капчи. **Обратите внимание**: парсинг Google Scholar может быть достаточно простым, когда вы собираете только данные из выдачи (фактически это цитаты и ссылки на полные работы) или сложным, когда скрипт будет обходить найденные ссылки и копировать тексты полных работ. В последнем случае вам нужно будет предусмотреть логику обработки для каждого внешнего источника: Books Google, ResearchGate, Science.org, Cyberleninka, eLIBRARY и т.п. ## Создание парсера Google Scholar на Python по шагам ![Создание парсера Google Scholar на Python по шагам](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/scrape-google-scholar-with-python/python.png?width=1548&height=634&name=python.png) В целях наглядности мы рассмотрим только процедуру организации парсинга Google Scholar по наиболее простому сценарию – то есть со сбором названий, авторов и цитат. Пока что выдача Google Scholar формируется без динамических элементов, написанных на JavaScript, поэтому теоретически вполне можно обойтись одними только библиотеками для анализа HTML-структуры ([лучшие Python-библиотеки для парсинга](https://blog.froxy.com/ru/python-web-scraping-libraries?hsLang=ru)). Тем не менее, из-за того, что прямые автоматические запросы (без использования браузеров) быстро приводят к показу капчи, мы приняли решение работать с Google Scholar через [Headless-браузер](https://blog.froxy.com/ru/headless-browser-what-is-it-and-how-to-use-it-for-scraping?hsLang=ru). То есть, даже если вдруг Google переделает свой сервис на JavaScript, вы уже будете готовы к этому. ### Шаг 1. Настройка Python В основе нашего парсера – исполняемая среда Python. Для того, чтобы вы смогли запустить свои скрипты парсинга Google Scholar, нужно сначала скачать и установить дистрибутив Python с [официального сайта](https://www.python.org/downloads/). На момент написания материала стабильная ветка языка – v3.13 (со временем версия может измениться, поэтому следите за актуальностью путей до исполняемых файлов). Если вы работаете в таком Linux-дистрибутиве как Ubuntu, Debian или Linux Mint, то Python скорее всего уже установлен в системе. Если его нет, воспользуйтесь штатным менеджером пакетов для установки. Например, sudo apt install python3.13. При установке в операционных системах Windows нужно добавить вызов основных команд и утилит Python в переменные среды (поставьте соответствующую галочку при инсталляции или добавьте параметры вручную). Вот так будет выглядеть вызов менеджера пакетов pip: ![парсинг Google Scholar](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/scrape-google-scholar-with-python/1.png?width=1218&height=584&name=1.png) Мы рекомендуем также работать с виртуальным окружением. Для этого используйте команду: `python -m venv scraper-google-scholar` Вместо «scraper-google-scholar» можете использовать своё название. После исполнения команды будет создан специальный каталог и минимальный набор файлов для работы проекта. Папка окружения в Windows по умолчанию создаётся с таким треком C:\\Users\\ЛОГИН\_ЮЗЕРА\\scraper-google-scholar. Для активации своей виртуальной среды введите команду: **Для CMD в Windows** `scraper-google-scholar\Scripts\activate.bat` **Для PowerShell (тоже Windows)** `scraper-google-scholar\Scripts\activate.ps1` **Для Linux-систем** `source scraper-google-scholar/bin/activate` Если в Windows (начиная с 10 версии и выше) консоль выдаёт ошибку о недостающих правах для запуска скриптов, то используйте команду: `Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser` И затем заново запустите процесс активации окружения. Готово, теперь можно переходить к следующим шагам. ### Шаг 2. Установка необходимых пакетов и библиотек Нам как минимум потребуется HTML-анализатор (для быстрого поиска тегов и извлечения их содержимого), а также библиотека для взаимодействия с экземпляром браузера и прослойка для организации массивов данных. `pip install selenium beautifulsoup4 pandas` Все связанные зависимости менеджер пакетов PIP должен подтянуть автоматически. Если по какой-то причине вы не смогли добавить pip в переменные среды окружения Windows, то команда установки должна выглядеть так: `python -m pip install selenium beautifulsoup4 pandas` Подробная инструкция о [парсинге с помощью библиотеки Beautiful Soup](https://blog.froxy.com/ru/scrape-with-beautiful-soup?hsLang=ru). Библиотека Selenium в нашем списке – это web-драйвер для управления «безголовым» браузером. Существуют и другие реализации такого функционала. Пример: [Playwright vs Puppeteer](https://blog.froxy.com/ru/playwright-vs-puppeteer?hsLang=ru). Pandas – это средство для удобной работы с массивами данных. [Официальная документация](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html). ###### Резидентные прокси Лучшие прокси-серверы для доступа к ценным данным со всего мира. [Начать с триала](https://froxy.com/ru/residential-proxies) $1.99, 100Mb ### Шаг 3. Понимание вёрстки страницы при парсинге Google Scholar Сайты и web-сервисы периодически меняют вёрстку своих страниц, и Google – не исключение. Ниже мы приведём те теги и параметры, которые были актуальны на момент написания статьи. Но нужно понимать, что в будущем они могут измениться и вам нужно будет самим открыть инструменты разработчика в вашем любимом браузере и найти актуальные теги и параметры запрашиваемых элементов. Пример того, как это делали мы. Откройте страницу для поиска научных публикаций по запросу «machine learning» (машинное обучение). URL будет выглядеть так: https://scholar.google.com/scholar?hl=ru&q=machine+learning Можно заметить, что к основному домену Google Scholar добавляется указатель страницы поиска (/scholar) и ряд параметров: язык (hl=ru, то есть русский) и сам поисковый запрос (q=machine+learning). Параметры передаются после символа вопроса, а союзом «и» выступает амперсант (символ «&»). Вместо пробелов в запросе используется знак плюса («+»). Теперь наведите указателем мыши на первом результате поиска и нажмите правой кнопкой мыши. В появившемся меню выберите пункт «Посмотреть код». Откроется интерфейс инструментов разработчиков и фокус в коде будет на выбранном элементе вёрстки. Что нашли мы: - Класс «gs\_ri» соответствует контейнерам, внутри которых размещается вся информация о заголовках, цитатах, авторах и т.п. Это как корень, от которого мы будем отталкиваться. - Класс «gs\_rt» у заголовков H3 – это название научного труда. - Класс «gs\_a» соответствует указанию автора. - Сниппет с цитатой можно найти на основе класса «gs\_rs». ### Шаг 4. Написание Python-скрипта для парсинга Google Scholar Теперь у нас есть все необходимые данные и можно переходить к предметной реализации парсинга Google Scholar. Перейдите в каталог своего виртуального окружения (C:\\Users\\ЛОГИН\_\_ВАШЕГО\_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ\\scraper-google-scholar). Создайте простой текстовый файл и назовите его, например, scraper-google-scholar.txt. Теперь смените расширение .txt на .py. Должно получиться scraper-google-scholar.py. Откройте файл в любом текстовом редакторе (мы использовали NotePad++). Наполните его содержимым: `# Импортируем библиотеки``from bs4 import BeautifulSoup``import pandas as pd``from selenium import webdriver``from selenium.webdriver.common.by import By``from selenium.webdriver.chrome.options import Options``# Тут определяет работу web-драйвера Selenium``def init_selenium_driver():``# Формируем список опций запуска браузера, если опции не нужны, можете удалить их из списка``chrome_options = Options()``chrome_options.add_argument("--headless") # В скрытом режиме``chrome_options.add_argument("--no-sandbox") # Без песочницы``chrome_options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") # Без раделения памяти``chrome_options.add_argument("--enable-features=Vulkan,VulkanFromANGLE,DefaultANGLEVulkan") # С аппаратным ускорением``driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # Тут собираем все аргументы вместе``return driver``# Тут обрабатываем правила формирования URL-адреса, который передаётся браузеру``def fetch_search_results(driver, query):``# Стартовый адрес, в нашем случае доменное имя Google Scholar``base_url = "https://scholar.google.com/scholar"``# Тут передаём свой поисковой запрос``params = f"?q={query}"``# Передаём результирующий адрес браузеру``driver.get(base_url + params)``# Ждём пока страница загрузится, заметьте - без использования библиотеки asyncio``driver.implicitly_wait(10) # Ставим фиксированный таймер на 10 секунд (можно увеличить, если соединение медленное``# Восзвражаем результирующий HTML-контент страницы``return driver.page_source``# Тут определяем правила парсинга (выборки) содержимого, работает бибиотека BeautifulSoup``def parse_results(html):``soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')``# Массив данных с результатами``articles = []``for item in soup.select('.gs_ri'): #Тут определяем условия поиска общего контейнера с научной работой``title = item.select_one('.gs_rt').text # Тут ищем заголовок работы``authors = item.select_one('.gs_a').text # Тут ищем автора``snippet = item.select_one('.gs_rs').text # Тут парсим текст сниппета (цитата)``articles.append({'title': title, 'authors': authors, 'snippet': snippet}) # Собираем всё в одну базу``return articles``#Тут обработка главной функции нашего парсера``if __name__ == "__main__":``# НАШ ПОИСКОВЫЙ ЗАПРОС, замените на свой!!!!``search_query = "large language model"``# Запускаем web-драйвер Selenium``driver = init_selenium_driver()``try:``#Обращаемся к браузеру, передаём ему наш поисковый запрос и забираем HTML``html_content = fetch_search_results(driver, search_query)``#Парсим контент и возвращаем массив данных``articles = parse_results(html_content)``# Причёсываем вывод нашего массива с помощью библиотеки Pandas``df = pd.DataFrame(articles)``# Выводим данные в консоль``print(df.head())``finally:``# Закрываем браузер, чтобы не занимать память``driver.quit()` Сохраните и закройте. Осталось запустить файл. Это можно сделать так: 1. Откройте консоль (CMD или PowerShell). 2. Переключитесь на каталог парсера: cd C:\\Users\\ВАШ\_ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ\\scraper-google-scholar 3. Выполните команду python scraper-google-scholar.py Начнётся парсинг Google Scholar по запросу «large language model». Вы можете изменить запрос внутри скрипта и перезапустить его снова. Обратите внимание, парсер выводит результаты поиска прямо в консоли. \*\*\* Чтобы не повторять одни и те же действия (с редактированием и пересохранением файла), давайте усовершенствуем свой алгоритм парсинга Google Scholar. Создайте новый файл scraper-google-scholar-new.py и заполните его содержимым: `# Импортируем библиотеки``from bs4 import BeautifulSoup``import pandas as pd``from selenium import webdriver``from selenium.webdriver.common.by import By``from selenium.webdriver.chrome.options import Options``import sys``import random``# Тут определяет работу web-драйвера Selenium``def init_selenium_driver():``# Формируем список опций запуска браузера, если опции не нужны, можете удалить их из списка``chrome_options = Options()``chrome_options.add_argument("--headless") # В скрытом режиме``chrome_options.add_argument("--no-sandbox") # Без песочницы``chrome_options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") # Без раделения памяти``chrome_options.add_argument("--enable-features=Vulkan,VulkanFromANGLE,DefaultANGLEVulkan") # С аппаратным ускорением``driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # Тут собираем все аргументы вместе``return driver``# Тут обрабатываем правила формирования URL-адреса, который передаётся браузеру``def fetch_search_results(driver, query, start=0):``# Стартовый адрес, в нашем случае доменное имя Google Scholar`` base_url = "https://scholar.google.com/scholar"``# Тут передаём дополниетльные параметры к исходному адресу: запрос и номер работы, с которой нужно начать`` params = f"?q={query}&start={start}"`` # Передаём результирующий адрес браузеру`` driver.get(base_url + params)`` # Ждём пока страница загрузится, заметьте - без использования библиотеки asyncio`` driver.implicitly_wait(10) # ставим фиксированный таймер 10 секунд`` # Возвражаем результирующий HTML-код страницы`` return driver.page_source``# Тут определяем обработку нескольких страниц``def scrape_multiple_pages(driver, query, num_pages):``all_articles = []``for i in range(num_pages):``start = i * 10 # Умножаем на 10, так как каждая страница содержит по 10 научных работ``html_content = fetch_search_results(driver, query, start=start)``articles = parse_results(html_content)``all_articles.extend(articles)``return all_articles``# Тут определяем правила парсинга (выборки) содержимого, работает бибиотека BeautifulSoup``def parse_results(html):``soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')``# Массив данных с результатами``articles = []``for item in soup.select('.gs_ri'): #Тут определяем условия поиска общего контейнера с научной работой``title = item.select_one('.gs_rt').text # Тут ищем заголовок работы``authors = item.select_one('.gs_a').text # Тут ищем автора``snippet = item.select_one('.gs_rs').text # Тут парсим текст сниппета (цитата)``articles.append({'title': title, 'authors': authors, 'snippet': snippet}) # Собираем всё в одну базу``return articles``#Тут обработка главной функции нашего парсера``if __name__ == "__main__":``if len(sys.argv) < 2 or len(sys.argv) > 3:``print("Для правильной работы скрипта добавьте поисковой запрос и глубину парсинга, вида 'тут запрос' число")``sys.exit(1)``# Забираем из командной строки поисковой запрос``search_query = sys.argv[1]``# И количество страниц``num_pages = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) == 3 else 1``# Запускаем наш безголовый браузер``driver = init_selenium_driver()``# Чтобы CSV-файлы с запросами имели разные имена, добавляем случайное значение``r_number = random.randint(1000000, 9999999)``try:``#Передаём парсеру запрос и глубину парсинга``all_articles = scrape_multiple_pages(driver, search_query, num_pages)``# Задействуем библиотеку Pandas для обработки массива данных``df = pd.DataFrame(all_articles)``# Сохраняем результаты в файл``df.to_csv(f"{r_number}_results.csv", index=False)``finally:``# Закрываем браузер, чтобы не занимать память ``driver.quit()`   Теперь вы можете передавать запрос прямо в командной строке. Там же с помощью числа можно указать глубину парсинга (с учётом пагинации по 10 элементов на странице). Запуск будет выглядеть так (в консоли): `python scraper-google-scholar-new.py "large language model" 3` Где 3 – это число страниц, а «large language model» – поисковой запрос. ## Заключение и рекомендации ![парсинг Google Scholar](https://blog.froxy.com/hs-fs/hubfs/blog/scrape-google-scholar-with-python/conclusion.png?width=1548&height=634&name=conclusion.png) Мы привели относительно простой скрипт парсинга Google Scholar. Но его можно ещё дополнительно усложнить: разбить на несколько потоков, организовать остановку в случае показа капчи с ожиданием её решения пользователем, написать алгоритм обхода найденных ссылок со скачиванием или копированием полного текста статьи и т.п. Если вам нужно спарсить большой объём научных работ, то без прокси уже не обойтись. С большой вероятностью Google будет блокировать автоматический трафик. Найти качественные мобильные, резидентные и серверные прокси с ротацией можно у [**Froxy.**](https://froxy.com/)Мы предлагаем более 10 миллионов белых и полностью легальных прокси. Точность таргетинга – до конкретного города и провайдера связи. Подключение к вашему коду буквально в пару строк. Порт (прокси с обратной связью) прописывается всего один раз. Дальнейшая ротация выходных IP – на нашей стороне. ###### Резидентные Прокси Получите доступ к глобальной прокси-сети и собирайте данные, не подвергаясь блокировке. [Тарифы](https://froxy.com/ru/residential-proxies) $1.99, 100Mb ### 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 ![Парсим данные Ebay с помощью Froxy Scraper](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/ebay-scraping-with-froxy-scraper/scraping-ebay.png) Парсинг ### Парсим данные Ebay с помощью Froxy Scraper Узнайте, как легко парсить объявления о товарах с eBay с помощью Froxy Scraper - мощного инструмента для скраппинга. Гайд по парсингу данных с Froxy... Команда Froxy 27 мар. 2024 3 мин ![Извлечение данных из LinkedIn с помощью Python: Пошаговое руководство](https://blog.froxy.com/hubfs/blog/linkedin-data-scraping/scraping-linkedin.png) Парсинг ### Извлечение данных из LinkedIn с помощью Python: Пошаговое руководство В этом подробном пошаговом руководстве вы узнаете, как собирать данные LinkedIn с помощью Python. Откройте для себя основные этапы и парсите... Команда Froxy 10 окт. 2024 7 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/support) [Поддержка](https://froxy.com/ru/support) 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)