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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！')
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
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-468904.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-468904.html
httpipcfg.txt代理文本
103.36.11.17 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
103.36.11.17 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
103.36.11.14 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
103.36.11.14 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
120.71.147.244 8901 新疆乌鲁木齐市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
120.71.13.38 8901 新疆乌鲁木齐市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
116.9.163.205 58080 广西钦州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
221.7.197.248 8000 广西南宁市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
116.9.163.205 58080 广西钦州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
221.7.197.248 8000 广西南宁市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
222.74.73.202 42055 内蒙古赤峰市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
222.74.73.202 42055 内蒙古赤峰市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
59.124.224.205 3128 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
59.124.224.205 3128 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
106.105.125.139 80 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
106.105.125.139 80 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
118.180.166.195 8060 甘肃省兰州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
219.246.65.55 80 甘肃省兰州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
117.34.25.11 55443 陕西省西安市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
182.139.111.107 9000 四川省成都市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
182.139.111.153 9000 四川省成都市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
183.236.123.242 8060 广东省广州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
121.13.252.60 41564 广东省东莞市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
58.20.184.187 9091 湖南省衡阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
58.20.184.187 9091 湖南省衡阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
111.23.16.250 3128 湖南省邵阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
111.23.16.250 3128 湖南省邵阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
120.194.55.139 6969 河南省洛阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
120.194.55.139 6969 河南省洛阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
218.59.139.238 80 山东省潍坊市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
218.59.139.238 80 山东省潍坊市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
60.211.218.78 53281 山东省济宁市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
60.211.218.78 53281 山东省济宁市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
223.82.60.202 8060 江西省宜春市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
113.195.45.9 8085 江西省九江市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
223.82.60.202 8060 江西省宜春市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
113.195.45.9 8085 江西省九江市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
120.42.46.226 6666 福建省厦门市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
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122.9.101.6 8888 香港 高匿代理 2022年04月01日01时 验证
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125.73.209.104 80 广西河池市罗城县 高匿代理 2022年04月01日01时 验证
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124.226.138.97 9797 广西梧州市 高匿代理 2022年04月01日01时 验证
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59.125.177.5 8080 台湾省 高匿代理 2022年04月01日00时 验证
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27.105.130.93 8080 台湾省 高匿代理 2022年04月01日00时 验证
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219.246.65.55 80 甘肃省兰州市 高匿代理 2022年04月01日00时 验证
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60.210.128.181 9000 山东省潍坊市 高匿代理 2022年04月01日00时 验证
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27.208.137.49 8060 山东省威海市 高匿代理 2022年04月01日00时 验证
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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
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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
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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
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