ガイド、チュートリアル＆ インサイト
Shifterチームが提供するレジデンシャルプロキシ、ウェブスクレイピング、データ収集戦略、業界のベストプラクティスについて学ぶ。
Pythonでレジデンシャルプロキシを使う方法(requests、httpx、Scrapy)
Pythonにおけるレジデンシャルプロキシの実践ガイド:認証、ローテーティングプロキシと固定IPの違い、ジオターゲティング、リトライについて、requests、httpx、Scrapyの例を交えて解説します。
Chris Collins · 2026年6月21日 MCPサーバーにプロキシ層が必要な理由
ライブなウェブデータを取得するMCPサーバーは、他のスクレイパーと同様にブロックされます。なぜそれが起こるのか、そしてレジデンシャルプロキシ経由でリクエストをルーティングする方法を解説します。
Chris Collins · 2026年6月20日 HTTPプロキシとSOCKS5プロキシ:どちらを使うべきか、その使い分け
HTTPプロキシとSOCKS5プロキシは、それぞれ異なる問題を解決します。それぞれの仕組み、どちらが有利になるか、そして自分のワークロードに合ったものを選ぶ方法についての実践的なガイドです。
Matt Brown · 2026年6月19日 レジデンシャルプロキシのASNターゲティング:重要になる場面と使い方
国だけでなく、各IPを所有するISPでレジデンシャルプロキシをターゲティングする。ASNレベルのプロキシターゲティングとは何か、それが重要になる場面、そしてその使い方について。
Chris Collins · 2026年6月18日 Shifterのチームワークスペースのご紹介
3段階のロールティアでチームメンバーをShifterアカウントに招待し、サイドバーから複数のワークスペースを切り替え、請求はプランの実際の所有者に限定して管理できます。
James Meadow · 2026年6月17日 AIスクレイピングのためのレジデンシャルプロキシ5選 vs データセンタープロキシ
AIスクレイピングにおけるレジデンシャルプロキシとデータセンタープロキシ5選を、コスト、スケール、禁止、速度、ジオターゲティング、モデルデータの品質の観点から比較する。
Chris Collins · 2026年6月16日 AIウェブスクレイピング向けローテーティングレジデンシャルプロキシ
AIウェブスクレイピング向けローテーティングレジデンシャルプロキシは、BANを減らし、地理的カバレッジを改善し、大規模な公開データ収集を確実にサポートします。
Chris Collins · 2026年6月15日 AIデータスクレイピングに最適なレジデンシャルプロキシ
AIデータスクレイピングに最適なレジデンシャルプロキシを、スケール、ジオターゲティング、セッション制御、料金、エンタープライズ規模での信頼性で比較する。
Matt Brown · 2026年6月14日 AIトレーニングデータのためのレジデンシャルプロキシ
AIトレーニングデータ収集のためのレジデンシャルプロキシは、チームがブロックを減らしより良いカバレッジで、地域ごとの公開ウェブデータを大規模に収集するのに役立ちます。
Chris Collins · 2026年6月13日