【数据分析大作业 爬虫+数据清洗+可视化分析】Python抓取视频评论并生成词云、情感指数柱状图、性别比例饼图及评论信息表格

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目录

一些将BV号转化为AV号的变量设置

词云屏蔽词设置

使用代理IP(直接从IP网站复制的)

爬虫的函数

将结果写入表格中

下面是主函数,首先看看能不能抓取到,还有一些变量设置

开始循环爬评论

对一些统计数据进行处理

制作词云

制作柱状图和饼图

结束,生成表格

男女词云生成完整代码

生成可视化图片展示

男性词云

女性词云

 保密性别词云

总词云

httpipcfg.txt代理文本


一些将BV号转化为AV号的变量设置

#哔哩哔哩BV号转AV号使用的变量
table = 'fZodR9XQDSUm21yCkr6zBqiveYah8bt4xsWpHnJE7jL5VG3guMTKNPAwcF'
tr = {}
for i in range(58):
    tr[table[i]] = i
s = [11, 10, 3, 8, 4, 6]
xor = 177451812
add = 8728348608

词云屏蔽词设置

#词云屏蔽词
stopwords=['的','了','不','是','我','你','这','那','来','去','在',
           '谁','很','太','后','都','吧','和','给','但是','他','她',
           '它','又','吗','还','也','就','个','只','着','里']

使用代理IP(直接从IP网站复制的)

#代理IP
try:
    pro = [] #代理IP列表
    with open(r'./httpipcfg.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f: #代理IP文档存放路径
        content = f.readline() # 按行读取
        while content: #循环最后一句的意义为当content读不到行时停止,这样能一行一行全部读取
            op = content.split() #用op对象存储,把一行切割成数组,去除空格
            pro.append(str(op[0]+":"+op[1])) #第一列数据下标为0
            content = f.readline()
            print('\n')
    print('成功载入下列代理IP列表:')
    print(pro)
except:
    input('载入代理IP失败,请检查httpipcfg.txt是否正确存在脚本目录!')
    exit(0)
#将文本中的非中文移除
def remove_non_chinese(text):
    pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5]')
    return pattern.sub('', text)
def dec(x): #BV转化为AV号
    if(x >= '0' and x <= '9'):#判断是否是纯数字,是的话就当做AV号,直接返回原本值
        return x
    else:
        r = 0
        for i in range(6):
            r = r+tr[x[s[i]]]*58**i
        return (r-add)^xor

爬虫的函数

#抓取评论
def gettext(url):
    headers1 = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',
    }
    trytimes=0
    while trytimes<=50:
        httpip=random.choice(pro)
        response1 = requests.get(url,proxies={'http':str(httpip)},headers=headers1)#使用代理IP
        if(json.loads(response1.text)['code']==-412):
            trytimes = trytimes + 1
        else:
            trytimes=100
    if(trytimes>50 and trytimes!=100):
        input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试或更新代理IP!')
        exit(0)
    # response1 = requests.get(url,headers=headers1)#不使用代理IP
    response1.encoding = 'utf-8'
    response1.close()
    return response1.text

将结果写入表格中

#写入表格中
def xw_toExcel(data, fileName):  # xlsxwriter库储存数据到excel
    workbook = xw.Workbook(fileName)  # 创建工作簿
    worksheet1 = workbook.add_worksheet("sheet1")  # 创建子表
    worksheet1.activate()  # 激活表
    title = ['用户名', 'UID','性别','个签', '头像','点赞数', '评论','情感指数','情感等级']  # 设置表头
    worksheet1.write_row('A1', title)  # 从A1单元格开始写入表头
    i = 2  # 从第二行开始写入数据
    for j in range(len(data)):
        insertData = [data[j]["用户名"], data[j]["UID"],data[j]["性别"],data[j]["个签"], data[j]["头像"], data[j]["点赞数"], data[j]["评论"],data[j]["情感指数"],data[j]['情感等级']]
        row = 'A' + str(i)
        worksheet1.write_row(row, insertData)
        i += 1
    workbook.close()  # 关闭表

下面是主函数,首先看看能不能抓取到,还有一些变量设置

try:
    BVID=input("请输入需要爬取评论的视频AV/BV号:")
    comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(1) +  "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
except:
    input('抓取错误,请检查输入的AV/BV号!')
    exit(0)
if comment['code']==-412:
    input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试!')
    exit(0)
elif comment['code']!=0:
    input('抓取失败,错误代码:'+str(comment['code']))
    exit(0)
#抓取前的变量设置
pagenum=1#当前页
commentnum=0#总评论数量(不计算楼中楼评论)
commentlist=[] #存抓取信息的变量
commentLength = len(comment)#当前页评论数量
commenttext="" #一个用来存取所有评论的变量
commenttext1="" #一个用来存取所有男性评论的变量
commenttext2="" #一个用来存取所有女性评论的变量
commenttext3="" #一个用来存取所有无性评论的变量
male=0
female=0
nomale=0
feeling=0.0
femalefeel=0.0
malefeel=0.0
nomalefeel=0.0

开始循环爬评论

#开始抓取评论,直到下一页没有评论
while commentLength!=0:
    time.sleep(0.1)
    comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(pagenum) + "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
    comment = comment['data']['replies']#数据清洗,只留下抓取信息中的评论信息
    try:
        commentLength = len(comment)
    except:
        break
    for index in range(commentLength):
        username=str(comment[index]['member']['uname'])
        uid=str(comment[index]['member']['mid'])
        usex=str(comment[index]['member']['sex'])
        usigh=str(comment[index]['member']['sign'])
        uhead=str(comment[index]['member']['avatar'])
        ucom=str(comment[index]['content']['message'])
        ulike=str(comment[index]['like'])
        print('用户名:'+username)  # 用户名
        print('UID:'+uid)  # UID
        print('性别:'+usex)  # 性别
        print('个签:'+usigh)  # 性别
        print('头像:'+uhead)  # 用户头像
        print('评论:'+ucom)  # 评论内容
        sss = SnowNLP(ucom)#情感分析
        sentiment = sss.sentiments#情感指数(越接近1越积极)
        feeling=feeling+sentiment
        if usex=='男':
            male=male+1
            malefeel=malefeel+sentiment
            commenttext1=commenttext1+ucom  # 存入评论内容备用
        elif usex=='女':
            female=female+1
            femalefeel=femalefeel+sentiment
            commenttext2=commenttext2+ucom  # 存入评论内容备用
        else:
            nomale=nomale+1
            nomalefeel=nomalefeel+sentiment
            commenttext3=commenttext3+ucom  # 存入评论内容备用
        commenttext=commenttext+ucom  # 存入评论内容备用
        print('点赞数:'+ulike)  # 点赞
        #判断评论负面等级,越大证明评论越积极,但仅仅通过文本,结果仅供参考,要依据实际情况判断
        if(sentiment>0.6):
            ufeel='积极'
        elif(sentiment<0.4):
            ufeel='消极'
        else:
            ufeel='中性'
        print('情感等级:'+ufeel+'\n')
        commentdic={}
        commentdic.update({'用户名':username,'UID':uid,'性别':usex,'个签':str(comment[index]['member']['sign']),
                           '头像':uhead,'点赞数':ulike,'评论':ucom,'情感指数':sentiment,'情感等级':ufeel})
        commentlist.append(commentdic)
    pagenum=pagenum+1
    commentnum=commentnum+commentLength

对一些统计数据进行处理

feeling=float(feeling/commentnum)*100
if male!=0:
    malefeel=float(malefeel/male)*100
if nomale!=0:
    nomalefeel=float(nomalefeel/nomale)*100
if female!=0:
    femalefeel=float(femalefeel/female)*100
#移除评论中的非中文字符并且分割评论,并统计词频,分割词后去除屏蔽词
def jiebacut(text):
    text=remove_non_chinese(text)
    words = jieba.cut(text)
    temp=[]
    for word in words:#去除屏蔽词
        if word not in stopwords:
            temp.append(word)
    word_counts = Counter(temp)
    sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_word_counts

制作词云

#制作词频词云
#全部
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'词云.jpg')
#男性
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext1)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'【男性】词云.jpg')
#女性
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext2)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'【女性】词云.jpg')
#保密性别
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext3)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'【无性】词云.jpg')

制作柱状图和饼图

sexfcount=[malefeel, femalefeel, nomalefeel, feeling]
sexname=['男性', '女性', '保密', '全部']
sexindex=np.arange(len(sexname))
# 正确显示中文和负号
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
p1=plt.bar(sexindex, sexfcount)
plt.bar_label(p1, label_type='edge')
# plt.subplot(121)
plt.title(BVID+'性别情感指数柱状图')
plt.xlabel('性别')
plt.ylabel('情感指数')
plt.xticks(sexindex, sexname)
plt.savefig(BVID+'性别情感指数图.png')
plt.figure()

sexcount=[male, female, nomale]
labels = ['男性', '女性', '保密']
plt.title(BVID+'性别比例(共'+str(commentnum)+')人')
plt.pie(sexcount, autopct='%1.1f%%', labels=labels)
plt.savefig(BVID+'性别比例图.png')
plt.figure()

结束,生成表格

print('共计['+str(commentnum)+']条评论')
fileName=BVID+'视频评论.xlsx'
xw_toExcel(commentlist, fileName)
input('完成!')

男女词云生成完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json
import xlsxwriter as xw
import random
import time
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from collections import Counter
import re
from snownlp import SnowNLP
import numpy as np

#哔哩哔哩BV号转AV号使用的变量
table = 'fZodR9XQDSUm21yCkr6zBqiveYah8bt4xsWpHnJE7jL5VG3guMTKNPAwcF'
tr = {}
for i in range(58):
    tr[table[i]] = i
s = [11, 10, 3, 8, 4, 6]
xor = 177451812
add = 8728348608

#词云屏蔽词
stopwords=['的','了','不','是','我','你','这','那','来','去','在',
           '谁','很','太','后','都','吧','和','给','但是','他','她',
           '它','又','吗','还','也','就','个','只','着','里']

#代理IP
try:
    pro = [] #代理IP列表
    with open(r'./httpipcfg.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f: #代理IP文档存放路径
        content = f.readline() # 按行读取
        while content: #循环最后一句的意义为当content读不到行时停止,这样能一行一行全部读取
            op = content.split() #用op对象存储,把一行切割成数组,去除空格
            pro.append(str(op[0]+":"+op[1])) #第一列数据下标为0
            content = f.readline()
            print('\n')
    print('成功载入下列代理IP列表:')
    print(pro)
except:
    input('载入代理IP失败,请检查httpipcfg.txt是否正确存在脚本目录!')
    exit(0)
def cloud(sorted_word_counts):
    wordcloud = WordCloud(
        font_path="msyh.ttc",  # 在这里添加
        background_color='white',
        width=1000,
        height=1000,
        max_words=300,
        max_font_size=200,
        min_font_size=20,
        prefer_horizontal=0.95).generate_from_frequencies(dict(sorted_word_counts))
    return wordcloud
#将文本中的非中文移除
def remove_non_chinese(text):
    pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5]')
    return pattern.sub('', text)
def dec(x): #BV转化为AV号
    if(x >= '0' and x <= '9'):#判断是否是纯数字,是的话就当做AV号,直接返回原本值
        return x
    else:
        r = 0
        for i in range(6):
            r = r+tr[x[s[i]]]*58**i
        return (r-add)^xor

#抓取评论
def gettext(url):
    headers1 = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',
    }
    trytimes=0
    while trytimes<=50:
        httpip=random.choice(pro)
        response1 = requests.get(url,proxies={'http':str(httpip)},headers=headers1)#使用代理IP
        if(json.loads(response1.text)['code']==-412):
            trytimes = trytimes + 1
        else:
            trytimes=100
    if(trytimes>50 and trytimes!=100):
        input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试或更新代理IP!')
        exit(0)
    # response1 = requests.get(url,headers=headers1)#不使用代理IP
    response1.encoding = 'utf-8'
    response1.close()
    return response1.text

#写入表格中
def xw_toExcel(data, fileName):  # xlsxwriter库储存数据到excel
    workbook = xw.Workbook(fileName)  # 创建工作簿
    worksheet1 = workbook.add_worksheet("sheet1")  # 创建子表
    worksheet1.activate()  # 激活表
    title = ['用户名', 'UID','性别','个签', '头像','点赞数', '评论','情感指数','情感等级']  # 设置表头
    worksheet1.write_row('A1', title)  # 从A1单元格开始写入表头
    i = 2  # 从第二行开始写入数据
    for j in range(len(data)):
        insertData = [data[j]["用户名"], data[j]["UID"],data[j]["性别"],data[j]["个签"], data[j]["头像"], data[j]["点赞数"], data[j]["评论"],data[j]["情感指数"],data[j]['情感等级']]
        row = 'A' + str(i)
        worksheet1.write_row(row, insertData)
        i += 1
    workbook.close()  # 关闭表


try:
    BVID=input("请输入需要爬取评论的视频AV/BV号:")
    comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(1) +  "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
except:
    input('抓取错误,请检查输入的AV/BV号!')
    exit(0)
if comment['code']==-412:
    input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试!')
    exit(0)
elif comment['code']!=0:
    input('抓取失败,错误代码:'+str(comment['code']))
    exit(0)
#抓取前的变量设置
pagenum=1#当前页
commentnum=0#总评论数量(不计算楼中楼评论)
commentlist=[] #存抓取信息的变量
commentLength = len(comment)#当前页评论数量
commenttext="" #一个用来存取所有评论的变量
commenttext1="" #一个用来存取所有男性评论的变量
commenttext2="" #一个用来存取所有女性评论的变量
commenttext3="" #一个用来存取所有无性评论的变量
male=0
female=0
nomale=0
feeling=0.0
femalefeel=0.0
malefeel=0.0
nomalefeel=0.0

#开始抓取评论,直到下一页没有评论
while commentLength!=0:
    time.sleep(0.1)
    comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(pagenum) + "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
    comment = comment['data']['replies']#数据清洗,只留下抓取信息中的评论信息
    try:
        commentLength = len(comment)
    except:
        break
    for index in range(commentLength):
        username=str(comment[index]['member']['uname'])
        uid=str(comment[index]['member']['mid'])
        usex=str(comment[index]['member']['sex'])
        usigh=str(comment[index]['member']['sign'])
        uhead=str(comment[index]['member']['avatar'])
        ucom=str(comment[index]['content']['message'])
        ulike=str(comment[index]['like'])
        print('用户名:'+username)  # 用户名
        print('UID:'+uid)  # UID
        print('性别:'+usex)  # 性别
        print('个签:'+usigh)  # 性别
        print('头像:'+uhead)  # 用户头像
        print('评论:'+ucom)  # 评论内容
        sss = SnowNLP(ucom)#情感分析
        sentiment = sss.sentiments#情感指数(越接近1越积极)
        feeling=feeling+sentiment
        if usex=='男':
            male=male+1
            malefeel=malefeel+sentiment
            commenttext1=commenttext1+ucom  # 存入评论内容备用
        elif usex=='女':
            female=female+1
            femalefeel=femalefeel+sentiment
            commenttext2=commenttext2+ucom  # 存入评论内容备用
        else:
            nomale=nomale+1
            nomalefeel=nomalefeel+sentiment
            commenttext3=commenttext3+ucom  # 存入评论内容备用
        commenttext=commenttext+ucom  # 存入评论内容备用
        print('点赞数:'+ulike)  # 点赞
        #判断评论负面等级,越大证明评论越积极,但仅仅通过文本,结果仅供参考,要依据实际情况判断
        if(sentiment>0.6):
            ufeel='积极'
        elif(sentiment<0.4):
            ufeel='消极'
        else:
            ufeel='中性'
        print('情感等级:'+ufeel+'\n')
        commentdic={}
        commentdic.update({'用户名':username,'UID':uid,'性别':usex,'个签':str(comment[index]['member']['sign']),
                           '头像':uhead,'点赞数':ulike,'评论':ucom,'情感指数':sentiment,'情感等级':ufeel})
        commentlist.append(commentdic)
    pagenum=pagenum+1
    commentnum=commentnum+commentLength

feeling=float(feeling/commentnum)*100
if male!=0:
    malefeel=float(malefeel/male)*100
if nomale!=0:
    nomalefeel=float(nomalefeel/nomale)*100
if female!=0:
    femalefeel=float(femalefeel/female)*100
#移除评论中的非中文字符并且分割评论,并统计词频,分割词后去除屏蔽词
def jiebacut(text):
    text=remove_non_chinese(text)
    words = jieba.cut(text)
    temp=[]
    for word in words:#去除屏蔽词
        if word not in stopwords:
            temp.append(word)
    word_counts = Counter(temp)
    sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_word_counts
#制作词频词云
#全部
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'词云.jpg')
#男性
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext1)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'【男性】词云.jpg')
#女性
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext2)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'【女性】词云.jpg')
#保密性别
sorted_word_counts=jiebacut(commenttext3)
wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
wordcloud.to_file(BVID+'【无性】词云.jpg')


sexfcount=[malefeel, femalefeel, nomalefeel, feeling]
sexname=['男性', '女性', '保密', '全部']
sexindex=np.arange(len(sexname))
# 正确显示中文和负号
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
p1=plt.bar(sexindex, sexfcount)
plt.bar_label(p1, label_type='edge')
# plt.subplot(121)
plt.title(BVID+'性别情感指数柱状图')
plt.xlabel('性别')
plt.ylabel('情感指数')
plt.xticks(sexindex, sexname)
plt.savefig(BVID+'性别情感指数图.png')
plt.figure()

sexcount=[male, female, nomale]
labels = ['男性', '女性', '保密']
plt.title(BVID+'性别比例(共'+str(commentnum)+')人')
plt.pie(sexcount, autopct='%1.1f%%', labels=labels)
plt.savefig(BVID+'性别比例图.png')
plt.figure()
print('共计['+str(commentnum)+']条评论')
fileName=BVID+'视频评论.xlsx'
xw_toExcel(commentlist, fileName)
input('完成!')


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男性词云

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218.1.200.179	57114	上海市徐汇区	高匿代理	2023年03月21日16时 验证
211.144.94.25	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日16时 验证
221.130.193.224	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日15时 验证
140.207.229.170	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日15时 验证
180.171.147.93	9999	上海市	高匿代理	2023年03月21日14时 验证
114.80.179.210	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日14时 验证
42.193.179.113	8118	上海市	高匿代理	2023年03月21日13时 验证
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218.1.200.129	57114	上海市徐汇区	高匿代理	2023年03月21日10时 验证
221.130.193.35	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日10时 验证
180.168.191.195	9002	上海市	高匿代理	2023年03月21日09时 验证
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218.1.142.249	57114	上海市浦东新区	高匿代理	2023年03月21日07时 验证
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218.1.142.142	57114	上海市浦东新区	高匿代理	2023年03月21日06时 验证
211.144.94.25	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日05时 验证
218.1.142.158	57114	上海市浦东新区	高匿代理	2023年03月21日05时 验证
42.193.179.113	8118	上海市	高匿代理	2023年03月21日04时 验证
140.207.229.170	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日04时 验证
49.51.138.111	8118	上海市浦东新区	高匿代理	2023年03月21日03时 验证
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140.207.229.170	80	上海市	高匿代理	2023年03月21日01时 验证
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59.59.215.33	8089	上海市上海周边	高匿代理	2023年03月18日22时 验证
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183.222.217.168	9091	西藏自治区昌都地区	高匿代理	2023年03月18日18时 验证
204.157.251.194	8080	甘肃省兰州市	高匿代理	2023年03月18日16时 验证
91.107.196.130	8080	内蒙古自治区通辽市	高匿代理	2023年03月18日14时 验证
190.2.214.135	999	黑龙江省鸡西市	高匿代理	2023年03月18日12时 验证
178.130.76.158	8080	西藏自治区日喀则地区	高匿代理	2023年03月18日10时 验证
8.219.115.145	3128	宁夏回族自治区吴忠市	高匿代理	2023年03月18日08时 验证
183.247.221.119	30001	浙江省嘉兴市	高匿代理	2023年03月18日06时 验证
34.82.82.224	8888	山西省晋城市	高匿代理	2023年03月18日04时 验证
78.186.110.251	9090	云南省玉溪市	高匿代理	2023年03月18日02时 验证
74.208.177.198	80	新疆维吾尔自治区哈密地区	高匿代理	2023年03月18日00时 验证
125.79.207.126	8089	湖南省衡阳市	高匿代理	2023年03月17日22时 验证
180.103.48.91	8089	辽宁省抚顺市	高匿代理	2023年03月17日20时 验证
203.24.103.30	80	福建省莆田市	高匿代理	2023年03月17日18时 验证
111.224.217.17	8089	甘肃省白银市	高匿代理	2023年03月17日16时 验证
59.59.128.107	8089	海南省三亚市	高匿代理	2023年03月17日14时 验证
201.218.42.204	1994	内蒙古自治区乌海市	高匿代理	2023年03月17日12时 验证
202.4.186.76	80	湖北省宜昌市	高匿代理	2023年03月17日10时 验证
157.90.122.41	8080	内蒙古自治区赤峰市	高匿代理	2023年03月17日08时 验证
62.33.207.201	3128	宁夏回族自治区银川市	高匿代理	2023年03月17日06时 验证
185.174.111.182	41002	贵州省铜仁地区	高匿代理	2023年03月17日04时 验证
161.38.217.6	8080	江苏省常州市	高匿代理	2023年03月17日02时 验证
203.32.121.97	80	新疆维吾尔自治区哈密地区	高匿代理	2023年03月17日00时 验证
35.193.239.194	3128	内蒙古自治区通辽市	高匿代理	2023年03月16日22时 验证
5.78.43.245	8080	四川省自贡市	高匿代理	2023年03月16日20时 验证
18.116.189.103	80	宁夏回族自治区石嘴山市	高匿代理	2023年03月16日18时 验证
94.139.150.45	4145	重庆市	高匿代理	2023年03月16日16时 验证
36.6.145.246	8089	陕西省铜川市	高匿代理	2023年03月16日14时 验证
89.252.152.191	2019	吉林省长春市	高匿代理	2023年03月16日12时 验证
27.79.236.66	4001	湖北省黄石市	高匿代理	2023年03月16日10时 验证
103.208.102.41	8080	陕西省渭南市	高匿代理	2023年03月16日08时 验证
65.20.224.211	80	西藏自治区那曲地区	高匿代理	2023年03月16日06时 验证
167.172.96.117	37011	天津市	高匿代理	2023年03月16日04时 验证
27.150.93.201	8089	广东省深圳市	高匿代理	2023年03月16日02时 验证
51.254.44.184	63999	黑龙江省齐齐哈尔市	高匿代理	2023年03月16日00时 验证
198.44.161.22	45787	重庆市	高匿代理	2023年03月15日22时 验证
198.44.161.251	45787	陕西省西安市	高匿代理	2023年03月15日20时 验证
221.1.86.228	9000	天津市	高匿代理	2023年03月15日18时 验证
39.175.85.98	30001	宁夏回族自治区石嘴山市	高匿代理	2023年03月15日16时 验证
181.176.211.168	8080	广东省汕头市	高匿代理	2023年03月15日14时 验证
27.192.171.112	9000	四川省攀枝花市	高匿代理	2023年03月15日12时 验证
59.59.158.215	8089	云南省曲靖市	高匿代理	2023年03月15日10时 验证
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27.157.230.229	8089	浙江省温州市	高匿代理	2023年03月15日06时 验证
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46.35.87.143	8080	山东省东营市	高匿代理	2023年03月15日02时 验证
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5.78.93.215	8080	山东省淄博市	高匿代理	2023年03月14日20时 验证
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202.93.229.234	8080	吉林省长春市	高匿代理	2023年03月14日14时 验证
77.68.254.194	8111	内蒙古自治区呼和浩特市	高匿代理	2023年03月14日12时 验证
188.94.227.161	8080	新疆维吾尔自治区哈密地区	高匿代理	2023年03月14日10时 验证
49.86.181.178	8089	内蒙古自治区赤峰市	高匿代理	2023年03月14日08时 验证
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