اليابان

عناوين IP منزلية حقيقية

بروكسيات اليابان السكنية

البروكسيات السكنية اليابانية هي عناوين IP حقيقية صادرة عن منازل يابانية، يخصّصها مزوّدو خدمة الإنترنت الاستهلاكيون مثل NTT Communications و KDDI و SoftBank و Sony Network Communications. وهي تتيح لك التصفّح وجمع البيانات والتحقّق من المتاجر اليابانية وأسعارها ومحتواها بصفتك مستخدمًا محليًا حقيقيًا — في طوكيو وأوساكا وناغويا وكيوتو — بدلًا من عنوان IP تابع لمركز بيانات تكتشفه منصّات مثل Rakuten Ichiba و Yahoo! Shopping والبوّابات الجغرافية المحلية فتحجبه فورًا.

جرِّب مقابل $1.99/GB تسجيل الدخول عبر Google

HTTP / SOCKS5استهداف حسب المدينة ومزوّد ISPحركة المرور لا تنتهي صلاحيتها أبدًاتحقُّق شهري من النظافة

142,699عناوين IP في المجموعة

25+المدن المغطّاة

101شبكات ISP

110 msزمن الاستجابة الوسيط

99.4%نظيفة تمامًا

بروكسيات اليابان السكنية في لمحة

بروكسيات اليابان السكنية هي عناوين IP حقيقية من منازل اليابان، مُخصَّصة من مزوّدي خدمة الإنترنت للمستهلكين. تتيح لك تصفّح مواقع اليابان واستخراج بياناتها والتحقّق من أسعارها ومحتواها كمستخدم محلي حقيقي داخل البلد — بدلًا من عنوان IP تابع لمركز بيانات تكتشفه المواقع المحلية وتحظره.

نوع المجموعة: سكنية، متعددة مزوّدي ISP
المدن المغطّاة: Tokyo, Minato, Minato-ku
أبرز مزوّدي ISP: KDDI · NTT Communications · SoftBank
البروتوكولات: HTTP، SOCKS5
التدوير: لكل طلب أو ثابت
الدقة الجغرافية: 99.99%
نظافة المجموعة: 99.4% clean
التسعير: from $2.00/GB
آخر قياس: 2026-06-23
الدعم: 24/7

لماذا تختار الفِرق مجموعتنا السكنية في اليابان

عناوين IP سكنية حقيقية، واستهداف دقيق، وجودة لا يلزمك تصديقها على عَواهنها.

عناوين IP سكنية حقيقية

اتصالات منزلية أصيلة من مزوّدي خدمة الإنترنت للمستهلكين في اليابان — وليست نطاقات مراكز بيانات تُحظر فور رصدها.

استهداف حسب المدينة ومزوّد ISP

استهدِف مدنًا ومشغّلين بعينهم حيثما يسمح عمق المجموعة — وصولًا إلى مستوى المزوّد.

متدوِّرة أو ثابتة

تدوير لكل طلب لتوسيع النطاق، أو جلسات ثابتة حتى نحو 72 ساعة للتدفّقات متعددة الخطوات.

HTTP و SOCKS5

تعمل مع أي عميل أو أداة استخراج أو منظومة أتمتة فور الاستخدام ودون إعداد إضافي.

مصدر أخلاقي

عناوين IP من شبكة سكنية قائمة على الاشتراك الطوعي — مستخدمون حقيقيون وافقوا على مشاركة عرض النطاق الترددي.

تحقُّق شهري من النظافة

نعيد قياس المجموعة كل شهر وننشر الأرقام، لتبقى محدَّثة دائمًا.

جودة يمكنك التحقّق منها

كل شهر نُجري الاختبار المرجعي نفسه — عيّنة عشوائية من عناوين IP تُقيَّم مقابل Scamalytics، ويُختبر زمن الاستجابة من VPS محايد، وتُفحص الدقة الجغرافية عبر قواعد بيانات مستقلة. تعكس الأرقام أدناه بيئة الإنتاج، لا تشغيلًا مخبريًا في أفضل الظروف.

النظافة Scamalytics · 100,000 عنوان IP

نظيفة تمامًا99.4%

تلوُّث بمراكز البيانات0%

على أي قائمة سوداء0.19%

مخاطر احتيال منخفضة (0–19)99.4%

الدقة الجغرافية99.99%

زمن الاستجابة والسرعة VPS ← Cloudflare

زمن الاستجابة الوسيط110ms

زمن الاستجابة p90 / p95151 / 185 ms

نجاح الاتصال98.9%

الإنتاجية (الوسيط / p95)6.84 / 7.42 MB/s

إتمام تنزيل الملفات الكبيرة96%

تركيبة الشبكة

نوع الاتصالسكني 100%

شبكات ISP (ASN)101

أوضاع التدويرلكل طلب · ثابت

أبرز المشغّلينKDDI · NTT Communications · SoftBank

جرى القياس على 100,000 عنوان من VPS محايد مقابل حافة شبكة Cloudflare، وهي دقيقة حتى آخر اختبار مرجعي. قد يختلف أي تشغيل مكرَّر بهامش بسيط، لكن الأرقام تعكس رتبة المقدار تعكيسًا كاملًا وتُعدّ أساسًا سليمًا للحكم على مدى ملاءمة المجموعة لحالة استخدامك. لا يُنشر معدّل نجاح الاستخراج لكل هدف على حدة — فهو يعتمد على بصمتك وإعداداتك، لا على عنوان IP وحده.

benchmark.py — اختبار مرجعي مفتوح للمجموعة

الاختبار المرجعي المفتوح الكامن خلف الأرقام أعلاه. يأخذ عيّنة عشوائية من عناوين IP في المجموعة ويقيس أربعة أشياء — النظافة (مخاطر الاحتيال وفق Scamalytics، ومراكز البيانات، والقائمة السوداء، والدقة الجغرافية)، وزمن الاستجابة (الذهاب والإياب إلى حافة Cloudflare و ip-api)، والتدوير (عناوين IP الفريدة، و ASN، والشبكات الفرعية /24)، والإنتاجية (سرعة التنزيل والزمن حتى أول بايت) — ثم يُبلِّغ عن كلٍّ منها. وقد نُشر بالكامل ليبقى المنهج الكامن خلف كل رقم مفتوحًا للتدقيق.

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
JETPROXY — POOL BENCHMARK

End-to-end audit of a residential proxy pool. A single run measures cleanliness,
latency, rotation and throughput, then prints every metric as one list.

  Cleanliness   fraud-risk, datacenter, blacklist and geo-accuracy (Scamalytics)
  Latency       Cloudflare edge (responsiveness) and ip-api origin (round-trip)
  Rotation      unique IPs / ASNs / subnets, success rate, country match
  Throughput    median & p95 download speed, time-to-first-byte, drop rate

Every stage size is a parameter, so the same script runs a quick check or a deep
audit:

    python benchmark.py --country ID
    python benchmark.py --quality 200 --downloads 50 --latency 1000 --rotation 5000 --country ID
    python benchmark.py --proxies proxies.txt --country ID --json result.json

Proxies   paste at the prompt (one per line) or pass --proxies FILE.
          host:port:user:pass  ·  host:port  ·  user:pass@host:port
The Scamalytics key for the cleanliness stage is read from the environment or
../.env (SCAMALYTICS_USER + SCAMALYTICS_KEY); without it that stage is skipped.
"""
from __future__ import annotations

import argparse
import asyncio
import csv
import ipaddress
import json
import os
import re
import statistics
import sys
import time
from collections import Counter
from datetime import datetime

try:
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8")
except Exception:
    pass

try:
    import aiohttp
    from rich.console import Console
    from rich.table import Table
    from rich import box
except ImportError:
    print("\n[!] Need: pip install aiohttp rich\n")
    sys.exit(1)

console = Console()

# ── endpoints ────────────────────────────────────────────────────────────────

IP_ENDPOINT = ("http://ip-api.com/json/?fields="
               "status,message,country,countryCode,regionName,city,isp,as,org,query")
CF_TRACE = "https://speed.cloudflare.com/cdn-cgi/trace"   # tiny edge response (~350 B)

FILE_MB = 10
DOWN_URL = f"https://speed.cloudflare.com/__down?bytes={FILE_MB * 1_000_000}"
SCAM_HOST = "https://api11.scamalytics.com/v3"            # US node (api12 = EU)


SCORE_CONCURRENCY = 10
DOWN_CONCURRENCY = 3   # downloads share the local uplink — keep low so the exit node is the bottleneck



# ── proxy parsing ──────────────────────────────────────────────────────────────

def parse_proxy(raw: str):
    """host:port | host:port:user:pass | user:pass@host:port | scheme://..."""
    raw = raw.strip()
    if not raw or raw.startswith("#"):
        return None
    scheme = "http"
    if "://" in raw:
        scheme, raw = raw.split("://", 1)
    user = pwd = host = port = None
    if "," in raw:
        parts = [p.strip() for p in raw.split(",")]
        if len(parts) == 4:
            host, port, user, pwd = parts
        elif len(parts) == 2:
            host, port = parts
        else:
            return None
    elif "@" in raw:
        cred, hostport = raw.rsplit("@", 1)
        if ":" in cred:
            user, pwd = cred.split(":", 1)
        host, port = hostport.rsplit(":", 1)
    else:
        parts = raw.split(":")
        if len(parts) == 2:
            host, port = parts
        elif len(parts) == 4:
            host, port, user, pwd = parts
        else:
            return None
    try:
        port = int(port)
    except (ValueError, TypeError):
        return None
    return {"scheme": scheme, "host": host, "port": port, "user": user, "pwd": pwd,
            "url": f"{scheme}://{host}:{port}", "label": f"{host}:{port}"}


def subnet24(ip: str) -> str:
    try:
        return str(ipaddress.ip_network(ip + "/24", strict=False))
    except ValueError:
        return ""


def pct(values, p):
    if not values:
        return 0.0
    s = sorted(values)
    k = min(len(s) - 1, max(0, int(round(p / 100 * (len(s) - 1)))))
    return s[k]


# ── ip-api request (identity + geo + round-trip) ───────────────────────────────

def _fail(idx, proxy, err, latency):
    return {"idx": idx, "ok": False, "proxy": proxy["label"], "error": err, "latency": latency}


async def _one_attempt(session, proxy, idx, timeout):
    t0 = time.perf_counter()
    auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
    try:
        async with session.get(IP_ENDPOINT, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                               timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
            latency = (time.perf_counter() - t0) * 1000
            if r.status != 200:
                return _fail(idx, proxy, f"HTTP {r.status}", latency)
            data = await r.json(content_type=None)
            if data.get("status") != "success":
                return _fail(idx, proxy, data.get("message", "api error"), latency)
            ip = data.get("query", "")
            asn = data.get("as", "").split(" ")[0] if data.get("as") else ""
            return {"idx": idx, "ok": True, "proxy": proxy["label"], "ip": ip,
                    "country": data.get("country", ""), "cc": data.get("countryCode", ""),
                    "region": data.get("regionName", ""), "city": data.get("city", ""),
                    "isp": data.get("isp") or data.get("org", ""), "asn": asn,
                    "org": data.get("org") or data.get("as", ""),
                    "subnet": subnet24(ip), "latency": latency, "error": ""}
    except asyncio.TimeoutError:
        return _fail(idx, proxy, "timeout", (time.perf_counter() - t0) * 1000)
    except Exception as e:
        return _fail(idx, proxy, type(e).__name__, (time.perf_counter() - t0) * 1000)


async def fetch(session, proxy, sem, idx, timeout, max_retries=2):
    async with sem:
        res = None
        for attempt in range(1, max_retries + 2):
            res = await _one_attempt(session, proxy, idx, timeout)
            if res["ok"]:
                res["attempts"] = attempt
                res["first_try_ok"] = (attempt == 1)
                return res
        res["attempts"] = max_retries + 1
        res["first_try_ok"] = False
        return res


# ── Cloudflare edge probe (responsiveness + nearest datacenter) ────────────────

async def cf_probe(proxy, sem, timeout):
    """One warm-up request opens the tunnel + TLS, then the next request on the same
    kept-alive connection is timed — so the figure is the edge round-trip, not the
    one-off connection setup."""
    async with sem:
        auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
        try:
            async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(limit=2, ssl=False)) as sess:
                async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)) as w:
                    await w.read()
                t0 = time.perf_counter()
                async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
                    txt = await r.text()
                    rtt = (time.perf_counter() - t0) * 1000
                    if r.status != 200:
                        return {"ok": False, "error": f"HTTP {r.status}"}
                    d = {}
                    for ln in txt.splitlines():
                        if "=" in ln:
                            k, v = ln.split("=", 1)
                            d[k] = v
                    return {"ok": True, "rtt": rtt, "ip": d.get("ip", ""),
                            "loc": d.get("loc", ""), "colo": d.get("colo", "")}
        except asyncio.TimeoutError:
            return {"ok": False, "error": "timeout"}
        except Exception as e:
            return {"ok": False, "error": type(e).__name__}


# ── download (throughput + TTFB + mid-transfer drops) ──────────────────────────

async def download(proxy, sem, idx, timeout, retries):
    async with sem:
        auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
        last_err = ""
        dropped_at = []
        for attempt in range(1, retries + 2):
            try:
                async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(limit=4, ssl=False)) as sess:
                    country = "?"
                    try:
                        async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)) as tr:
                            for ln in (await tr.text()).splitlines():
                                if ln.startswith("loc="):
                                    country = ln[4:].strip() or "?"
                    except Exception:
                        pass
                    t0 = time.perf_counter()
                    async with sess.get(DOWN_URL, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                        timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
                        if r.status != 200:
                            last_err = f"HTTP {r.status}"
                            continue
                        first = None
                        nbytes = 0
                        try:
                            async for chunk in r.content.iter_chunked(65536):
                                if first is None:
                                    first = time.perf_counter()
                                nbytes += len(chunk)
                        except Exception as stream_err:
                            if nbytes > 0:
                                dropped_at.append(nbytes)
                                last_err = f"dropped@{nbytes // 1_000_000}MB"
                            else:
                                last_err = type(stream_err).__name__
                            continue
                        end = time.perf_counter()
                        if nbytes == 0:
                            last_err = "empty"
                            continue
                        ttfb = (first - t0) * 1000 if first else 0
                        dl_time = (end - first) if first and end > first else (end - t0)
                        mbps = (nbytes / 1_000_000) / dl_time if dl_time > 0 else 0
                        return {"idx": idx, "ok": True, "country": country, "bytes": nbytes,
                                "ttfb_ms": ttfb, "mbps": mbps, "dropped": bool(dropped_at), "error": ""}
            except asyncio.TimeoutError:
                last_err = "timeout"
            except Exception as e:
                last_err = type(e).__name__
        return {"idx": idx, "ok": False, "country": "?", "bytes": 0, "ttfb_ms": 0,
                "mbps": 0, "dropped": bool(dropped_at), "error": last_err}


# ── Scamalytics scoring ────────────────────────────────────────────────────────

def load_creds():
    user = os.environ.get("SCAMALYTICS_USER")
    key = os.environ.get("SCAMALYTICS_KEY")
    if user and key:
        return user.strip(), key.strip()
    found = {}
    for path in ("../.env", "../.env.local", ".env"):
        p = os.path.join(os.path.dirname(__file__), path)
        if os.path.exists(p):
            with open(p, encoding="utf-8") as f:
                for line in f:
                    m = re.match(r'\s*(SCAMALYTICS_USER|SCAMALYTICS_KEY)\s*=\s*"?([^"\s]+)"?', line)
                    if m:
                        found[m.group(1)] = m.group(2)
    return found.get("SCAMALYTICS_USER"), found.get("SCAMALYTICS_KEY")


def parse_scam(ip, data):
    s = data.get("scamalytics", {})
    if s.get("status") != "ok":
        return {"ip": ip, "ok": False, "error": s.get("status") or "bad_response"}
    ext = data.get("external_datasources", {})
    score = s.get("scamalytics_score")
    risk = s.get("scamalytics_risk", "?")
    px = s.get("scamalytics_proxy", {})
    is_dc = bool(px.get("is_datacenter"))
    is_vpn = bool(px.get("is_vpn"))
    fh = bool(ext.get("firehol", {}).get("is_proxy"))
    ips_bl = bool(ext.get("ipsum", {}).get("ip_blacklisted"))
    sh = bool(ext.get("spamhaus_drop", {}).get("ip_blacklisted"))
    x4 = bool(ext.get("x4bnet", {}).get("is_blacklisted_spambot"))
    on_bl = bool(s.get("is_blacklisted_external")) or fh or ips_bl or sh or x4
    cc = (ext.get("dbip", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("ipinfo", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("maxmind_geolite2", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("ip_country_code") or "?")
    isp = (ext.get("dbip", {}).get("isp_name")
           or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("isp_name")
           or s.get("scamalytics_isp") or "?")
    asn = ext.get("ipinfo", {}).get("asn") or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("asn") or "?"
    return {"ip": ip, "ok": True, "error": "", "score": score if isinstance(score, int) else 0,
            "risk": risk, "is_dc": is_dc, "is_vpn": is_vpn, "on_bl": on_bl,
            "country": cc, "isp": isp, "asn": asn,
            "credits": s.get("credits", {}).get("remaining"),
            "strict_clean": (risk == "low" and not is_dc and not on_bl)}


async def score_one(session, user, key, ip, sem):
    async with sem:
        try:
            async with session.get(f"{SCAM_HOST}/{user}/", params={"key": key, "ip": ip},
                                   timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=20)) as r:
                return parse_scam(ip, await r.json(content_type=None))
        except Exception as e:
            return {"ip": ip, "ok": False, "error": type(e).__name__}


# ── stage runners ──────────────────────────────────────────────────────────────

def progress(tag, done, total):
    step = max(1, total // 10)
    if done % step == 0 or done == total:
        console.print(f"   [{tag}] {done}/{total}", highlight=False)


async def run_ipapi(proxies, n, concurrency, timeout, retries, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    conn = aiohttp.TCPConnector(limit=concurrency * 3, ssl=False)
    out = []
    async with aiohttp.ClientSession(connector=conn) as http:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(http, proxies[i % len(proxies)], sem, i, timeout, retries))
                 for i in range(n)]
        for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
            out.append(await coro)
            progress(tag, done, n)
    return out


async def run_cf(proxies, n, concurrency, timeout, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    tasks = [asyncio.create_task(cf_probe(proxies[i % len(proxies)], sem, timeout))
             for i in range(n)]
    out = []
    for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
        out.append(await coro)
        progress(tag, done, n)
    return out


async def run_download(proxies, n, timeout, retries, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(DOWN_CONCURRENCY)
    tasks = [asyncio.create_task(download(proxies[i % len(proxies)], sem, i, timeout, retries))
             for i in range(n)]
    out = []
    for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
        out.append(await coro)
        progress(tag, done, n)
    return out


async def score_ips(ips, user, key, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(SCORE_CONCURRENCY)
    out = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(score_one(session, user, key, ip, sem)) for ip in ips]
        for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
            out.append(await coro)
            progress(tag, done, len(ips))
    return out


# ── input ──────────────────────────────────────────────────────────────────────

def read_proxies(path):
    if path:
        with open(path, encoding="utf-8") as f:
            lines = f.readlines()
    else:
        console.print("Paste proxies (one per line), then an empty line:")
        lines = []
        while True:
            try:
                ln = input()
            except EOFError:
                break
            if ln.strip() == "":
                if lines:
                    break
                continue
            lines.append(ln)
    return [p for p in (parse_proxy(l) for l in lines) if p]


def fmt(v, suffix=""):
    return f"{v}{suffix}"


# ── main ─────────────────────────────────────────────────────────────────────

def build_report(M):
    t = Table(title="POOL BENCHMARK — RESULTS", box=box.DOUBLE_EDGE, header_style="bold cyan",
              title_style="bold green")
    t.add_column("Metric", style="cyan")
    t.add_column("Value", style="bold white", justify="right")
    for section, rows in M["sections"]:
        t.add_row(f"[bold yellow]{section}[/]", "")
        for k, v in rows:
            t.add_row(f"  {k}", str(v))
    console.print()
    console.print(t)


async def run(args, proxies):
    M = {"label": args.label, "country": args.country or None,
         "timestamp": datetime.now().isoformat(timespec="seconds"),
         "proxies_input": len(proxies), "stages": {}}
    user = key = None

    # 1 — cleanliness (Scamalytics)

    clean_rows = []
    if not args.no_quality and args.quality > 0:
        user, key = load_creds()
        if not user or not key:
            console.print("[yellow]Scamalytics key not found — skipping cleanliness stage.[/]")
        else:
            console.rule(f"[bold]Cleanliness — {args.quality} IPs[/]")
            collected = await run_ipapi(proxies, int(args.quality * 1.6) + 10,
                                        args.concurrency, 15, 1, "collect")
            uniq = {}
            for r in collected:
                if r.get("ok") and r.get("ip") and r["ip"] not in uniq:
                    uniq[r["ip"]] = r
            ips = list(uniq.keys())[:args.quality]
            scored = await score_ips(ips, user, key, "score")
            ok = [r for r in scored if r.get("ok")]
            n = len(ok)
            if n:
                strict = sum(r["strict_clean"] for r in ok) / n * 100
                low = sum(1 for r in ok if r["risk"] == "low") / n * 100
                dc = sum(r["is_dc"] for r in ok) / n * 100
                bl = sum(r["on_bl"] for r in ok) / n * 100
                vpn = sum(r["is_vpn"] for r in ok)
                geo = None
                if args.country:
                    geo = sum(1 for r in ok if (r["country"] or "").upper() == args.country.upper()) / n * 100
                M["stages"]["cleanliness"] = {
                    "n": n, "strict_clean_pct": round(strict, 1), "low_risk_pct": round(low, 1),
                    "datacenter_pct": round(dc, 1), "blacklist_pct": round(bl, 1),
                    "geo_accuracy_pct": round(geo, 1) if geo is not None else None, "vpn": vpn}
                clean_rows = [("Strictly clean", f"{strict:.1f}%"),
                              ("Low fraud-risk (0–19)", f"{low:.1f}%"),
                              ("Datacenter", f"{dc:.1f}%"),
                              ("Blacklisted", f"{bl:.1f}%")]
                if geo is not None:
                    clean_rows.append((f"Geo-accuracy ({args.country.upper()})", f"{geo:.1f}%"))
                # per-IP CSV

                ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
                with open(f"benchmark_ips_{ts}.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
                    w = csv.writer(f)
                    w.writerow(["ip", "score", "risk", "is_datacenter", "is_vpn", "on_blacklist",
                                "country", "isp", "asn", "strict_clean"])
                    for r in scored:
                        if r.get("ok"):
                            w.writerow([r["ip"], r["score"], r["risk"], r["is_dc"], r["is_vpn"],
                                        r["on_bl"], r["country"], r["isp"], r["asn"], r["strict_clean"]])

    # 2 — throughput

    console.rule(f"[bold]Throughput — {args.downloads} downloads[/]")
    dl = await run_download(proxies, args.downloads, 60, 1, "download")
    dok = [r for r in dl if r["ok"]]
    dl_rows = []
    if dok:
        mbps = [r["mbps"] for r in dok]
        ttfb = [r["ttfb_ms"] for r in dok]
        nodrop = sum(1 for r in dl if r["ok"] and not r["dropped"]) / len(dl) * 100
        M["stages"]["throughput"] = {
            "n": len(dl), "ok": len(dok),
            "median_mbps": round(statistics.median(mbps), 2), "p95_mbps": round(pct(mbps, 95), 2),
            "median_ttfb_ms": round(statistics.median(ttfb)), "completed_no_drop_pct": round(nodrop, 1)}
        dl_rows = [("Median download", f"{statistics.median(mbps):.1f} MB/s ({statistics.median(mbps)*8:.0f} Mbps)"),
                   ("p95 download", f"{pct(mbps,95):.1f} MB/s ({pct(mbps,95)*8:.0f} Mbps)"),
                   ("Median TTFB", f"{statistics.median(ttfb):.0f} ms"),
                   ("Completed without drop", f"{nodrop:.0f}%")]

    # 3 — latency (Cloudflare edge + ip-api origin)

    console.rule(f"[bold]Latency — {args.latency} probes[/]")
    cf = await run_cf(proxies, args.latency, args.concurrency, 15, "cf")
    cfok = [r for r in cf if r["ok"]]
    lat_rows = []
    if cfok:
        rtts = [r["rtt"] for r in cfok]
        colo = Counter(r["colo"] for r in cfok if r["colo"]).most_common(1)
        M["stages"].setdefault("latency", {})
        M["stages"]["latency"]["cloudflare"] = {
            "n": len(cfok), "p50_ms": round(statistics.median(rtts)),
            "p90_ms": round(pct(rtts, 90)), "p95_ms": round(pct(rtts, 95)),
            "top_colo": colo[0][0] if colo else None}
        lat_rows += [("Cloudflare edge — p50", f"{statistics.median(rtts):.0f} ms"),
                     ("Cloudflare edge — p90", f"{pct(rtts,90):.0f} ms"),
                     ("Cloudflare edge — p95", f"{pct(rtts,95):.0f} ms")]
        if colo:
            lat_rows.append(("Nearest datacenter", colo[0][0]))

    # 4 — rotation (also yields ip-api round-trip latency)

    console.rule(f"[bold]Rotation — {args.rotation} requests[/]")
    rot = await run_ipapi(proxies, args.rotation, args.concurrency, args.timeout, 2, "rotation")
    rok = [r for r in rot if r["ok"]]
    rot_rows = []
    if rok:
        uips = {r["ip"] for r in rok if r.get("ip")}
        uasn = {r["asn"] for r in rok if r.get("asn")}
        usub = {r["subnet"] for r in rok if r.get("subnet")}
        success = len(rok) / len(rot) * 100
        first = sum(1 for r in rok if r.get("first_try_ok")) / len(rot) * 100
        cmatch = None
        if args.country:
            cmatch = sum(1 for r in rok if (r["cc"] or "").upper() == args.country.upper()) / len(rok) * 100
        ipapi_rtts = [r["latency"] for r in rok]
        M["stages"]["rotation"] = {
            "n": len(rot), "success_pct": round(success, 1), "first_try_pct": round(first, 1),
            "unique_ips": len(uips), "unique_asns": len(uasn), "unique_subnets": len(usub),
            "country_match_pct": round(cmatch, 2) if cmatch is not None else None}
        M["stages"].setdefault("latency", {})
        M["stages"]["latency"]["ip_api"] = {
            "n": len(ipapi_rtts), "p50_ms": round(statistics.median(ipapi_rtts)),
            "p90_ms": round(pct(ipapi_rtts, 90))}
        lat_rows += [("ip-api origin — p50", f"{statistics.median(ipapi_rtts):.0f} ms"),
                     ("ip-api origin — p90", f"{pct(ipapi_rtts,90):.0f} ms")]
        rot_rows = [("Success rate", f"{success:.1f}%"),
                    ("First-try success", f"{first:.1f}%"),
                    ("Unique exit IPs", f"{len(uips)}"),
                    ("Unique networks (ASN)", f"{len(uasn)}"),
                    ("Unique /24 subnets", f"{len(usub)}")]
        if cmatch is not None:
            rot_rows.append((f"Country match ({args.country.upper()})", f"{cmatch:.2f}%"))

    M["sections"] = [s for s in [
        ("CLEANLINESS", clean_rows), ("LATENCY", lat_rows),
        ("ROTATION", rot_rows), ("THROUGHPUT", dl_rows)] if s[1]]
    build_report(M)

    out_path = args.json or f"benchmark_{args.label}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
    M.pop("sections", None)
    with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(M, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    console.print(f"\n[green]✓[/] Saved: [bold]{out_path}[/]")


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="Jetproxy pool benchmark")
    ap.add_argument("--quality", type=int, default=100, help="IPs scored for cleanliness")
    ap.add_argument("--downloads", type=int, default=50, help="download samples")
    ap.add_argument("--latency", type=int, default=1000, help="latency probes")
    ap.add_argument("--rotation", type=int, default=2000, help="rotation requests")
    ap.add_argument("--concurrency", type=int, default=20)
    ap.add_argument("--timeout", type=float, default=15.0)
    ap.add_argument("--country", default="", help="expected ISO code for geo-accuracy")
    ap.add_argument("--proxies", default="", help="proxy list file (else paste)")
    ap.add_argument("--label", default="pool")
    ap.add_argument("--json", default="")
    ap.add_argument("--no-quality", action="store_true", help="skip the cleanliness stage")
    args = ap.parse_args()

    console.print("\n[bold cyan]═══  JETPROXY — POOL BENCHMARK  ═══[/]\n")
    proxies = read_proxies(args.proxies)
    if not proxies:
        console.print("[red]No valid proxies.[/]")
        return
    console.print(f"[green]✓[/] Proxies loaded: [bold]{len(proxies)}[/]")
    asyncio.run(run(args, proxies))


if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except KeyboardInterrupt:
        console.print("\n[yellow]Interrupted.[/]")

استهدِف وصولًا إلى مستوى المدينة

«متوسط المتصلين» هو متوسط عدد الأجهزة المتمايزة المتصلة والمتاحة في اللحظة نفسها — وليس إجماليًا تراكميًا. وهو مُصنَّف إلى مرتفع / متوسط / منخفض.

المناطقالمدنالمزوّدون

المنطقة	زمن الاستجابة	متوسط المتصلين	المجموعة
Tokyo	106 ms	~4,417	مرتفع
Osaka	107 ms	~1,089	مرتفع
Aichi	107 ms	~869	مرتفع
Saitama	101 ms	~748	مرتفع
Kanagawa	105 ms	~734	مرتفع
Chiba	102 ms	~423	مرتفع
Hyōgo	108 ms	~412	مرتفع
Hokkaido	132 ms	~359	مرتفع
Fukuoka	126 ms	~357	مرتفع
Shizuoka	115 ms	~348	مرتفع
Kyoto	108 ms	~291	متوسط
Hiroshima	117 ms	~245	متوسط
Tochigi	105 ms	~226	متوسط
Gunma	114 ms	~204	متوسط
Ibaraki	105 ms	~178	متوسط
Niigata	119 ms	~169	متوسط
Gifu	110 ms	~160	متوسط
Miyagi	125 ms	~160	متوسط
Okayama	121 ms	~153	متوسط
Fukushima	111 ms	~142	متوسط
Shiga	111 ms	~124	منخفض
Mie	108 ms	~119	منخفض
Kagoshima	135 ms	~117	منخفض
Nagano	117 ms	~108	منخفض
Shimane	116 ms	~98	منخفض
Kumamoto	130 ms	~94	منخفض
Nara	106 ms	~94	منخفض
Oita	124 ms	~87	منخفض
Okinawa	155 ms	~87	منخفض
Yamaguchi	126 ms	~82	منخفض

المدينة	زمن الاستجابة	متوسط المتصلين	المجموعة
Tokyo	100 ms	~2,061	مرتفع
Minato	108 ms	~1,562	مرتفع
Minato-ku	109 ms	~1,516	مرتفع
Osaka	109 ms	~989	مرتفع
Chiyoda City	116 ms	~893	مرتفع
Nagoya	107 ms	~765	مرتفع
Kyoto	108 ms	~541	مرتفع
Sapporo	130 ms	~508	مرتفع
Yokohama	103 ms	~431	مرتفع
Hiroshima	117 ms	~312	متوسط
Kawaguchi	102 ms	~302	متوسط
Fukuoka	123 ms	~266	متوسط
Nakano City	116 ms	~243	متوسط
Kobe	106 ms	~238	متوسط
Funabashi	102 ms	~229	متوسط
Suita	101 ms	~206	متوسط
Sakai	99 ms	~202	منخفض
Hamamatsu	121 ms	~188	منخفض
Shinjuku	102 ms	~188	منخفض
Sendai	131 ms	~188	منخفض
Okayama	124 ms	~183	منخفض
Kagoshima	131 ms	~179	منخفض
Ōtsu	109 ms	~179	منخفض
Utsunomiya	108 ms	~169	منخفض
Tsukuba	104 ms	~156	منخفض

المزوّد	زمن الاستجابة	متوسط المتصلين	المجموعة
KDDIثابت	113 ms	~2,860	مرتفع
NTT Communicationsثابت	115 ms	~2,530	مرتفع
SoftBankثابت	110 ms	~2,027	مرتفع
So-net (Sony Network Communications)ثابت	98 ms	~1,113	مرتفع
OPTAGEثابت	102 ms	~680	مرتفع
JCNثابت	129 ms	~659	متوسط
Arteriaثابت	96 ms	~571	متوسط
BIGLOBEثابت	111 ms	~496	متوسط
Chubu Telecommunicationsثابت	106 ms	~413	متوسط
ASAHI Netثابت	105 ms	~386	منخفض
J:COMثابت	120 ms	~335	منخفض
QTnetثابت	128 ms	~265	منخفض
TOKAI Communicationsثابت	106 ms	~182	منخفض
Internet Multifeedثابت	97 ms	~177	منخفض

الدقة الجغرافية — كل عنوان IP يُباع على أنه من اليابان يُحدَّد جغرافيًا في اليابان عبر ثلاث قواعد بيانات جغرافية مستقلة (db-ip و MaxMind و ipinfo)؛ والدقة الجغرافية العالية هي الإشارة التي تعتمد عليها بوابات التحقّق الجغرافي المحلية.

بروكسيات اليابان حسب حالة الاستخدام

مُنظَّمة حسب ما تفعله، لا حسب المنصّة. وتُدرَج الخدمات المحلية حيث يكون لها أهمية.

التجارة الإلكترونية وأبحاث السوق

افحص الواجهات والأسعار والقوائم المحلية من داخل السوق.

مراقبة الواجهات
تتبُّع الأسعار المحلية
أبحاث البائعين

Rakuten IchibaAmazon JapanYahoo! ShoppingYodobashi.comBic Camera

التحقّق من الإعلانات والأداء

شاهِد كيف تظهر الإعلانات والتصاميم ونتائج SERP لمستخدم محلي — دون تبديل يدوي.

نتائج SERP المحلية
فحوص التصاميم
صفحات الهبوط

LINEX (Twitter)Instagram

السفر وذكاء الأسعار

التقِط أسعار الرحلات والفنادق كما يراها العميل المحلي.

أسعار محدَّدة جغرافيًا
مراقبة العروض
مقارنة الأسعار

Rakuten TravelJalanIkyu.comJALANA

البث والتحقّق الجغرافي

تحقّق من الكتالوجات المقيَّدة إقليميًا والبوابات الجغرافية من الموقع الصحيح.

الفحوص الجغرافية
التحقّق من الكتالوجات
التوافر الإقليمي

U-NEXTABEMATVerHulu JapanLemino

الإعلانات المبوَّبة والقوائم المحلية

راقِب السلع المستعملة والسيارات والإيجارات عبر الإعلانات المبوَّبة المحلية.

مراقبة القوائم
تتبُّع الأسعار
التغطية الإقليمية

MercariYahoo! Auctions (Yahuoku)Rakuma (Rakuten)Yahoo! Flea MarketJmty

التطوير والأتمتة

عناوين IP سكنية لخطوط المعالجة والاختبارات وجمع البيانات المسموح به عبر الـ API.

تكامل خطوط المعالجة
إدارة الـ API
الجلسات الثابتة

PythonScrapycURLGitHub

إلى جانب المواقع المحلية، تعمل مجموعة اليابان نفسها مع كبرى المنصّات العالمية — Google و Meta و Amazon و YouTube و TikTok و Netflix — كما تظهر من النطاق المحلي لـ اليابان: الأسعار والإعلانات والكتالوجات ونتائج SERP والمحتوى المحلية.

المطوّر API

أنشئ نقاط اتصال محدَّدة النطاق لـ اليابان من لوحة التحكم، وانسخ المقتطفات المختبَرة، أو أتمِت قوائم البروكسي عبر الـ API العام. تبقى المدينة ومزوّد ISP والجلسات الثابتة والقوائم المحفوظة ضمن سير عمل واحد نظيف.

وثائق الـ API

1import requests
2 
3headers = {"x-api-key": "gpx_live_YOUR_KEY"}
4payload = {
5  "country_code": "JP",
6  "city": "Tokyo",
7  "session_type": "sticky",
8  "quantity": 5,
9  "protocol": "socks5"
10}
11 
12response = requests.post(
13  "https://jetproxy.io/api/v1/generate",
14  headers=headers,
15  json=payload,
16  timeout=30
17)
18print(response.json()["proxies"])

باقات بلا شروط مخفية

كلما زاد الحجم انخفض سعر الجيجابايت. لا اشتراكات ولا رسوم مخفية.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

اختيار

5 GB$18.00

$3.60 / GB

اختيار

10 GB$34.50

$3.45 / GB

اختيار

الأكثر شيوعًا

25 GB$80.00

$3.20 / GB

اختيار

50 GB$147.50

$2.95 / GB

اختيار

100 GB$270.00

$2.70 / GB

اختيار

250 GB$612.50

$2.45 / GB

اختيار

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

اختيار

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

اختيار

الباقة

السعر لكل ⁦GB⁩

الإجمالي

1 GB

$3.70 / GB

$3.70اختيار

5 GB

$3.60 / GB

$18.00اختيار

10 GB

$3.45 / GB

$34.50اختيار

الأكثر شيوعًا

25 GB

$3.20 / GB

$80.00اختيار

50 GB

$2.95 / GB

$147.50اختيار

100 GB

$2.70 / GB

$270.00اختيار

250 GB

$2.45 / GB

$612.50اختيار

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00اختيار

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00اختيار

طرق الدفع المتاحة

أسئلة يطرحها المشترون فعلًا

ما زلت تزن مدى ملاءمة مجموعة اليابان لحالة استخدامك؟ يجيب فريقنا عن الأسئلة الحقيقية على Telegram، على مدار الساعة — قبل الشراء وبعده.

الدردشة على Telegram

هل ستعمل هذه البروكسيات لجمع البيانات من Rakuten Ichiba و Yahoo! Shopping؟

هذه هي حالة الاستخدام الأساسية. التجمّع سكني حقيقي — وهو الخاصية التي تبحث عنها أنظمة مكافحة الروبوتات في الأسواق المحلية — لذا تنجح هذه العناوين حيث تُحجب نطاقات مراكز البيانات. وتبقى النتائج مرهونة ببصمتك وترويساتك وإيقاع طلباتك، فاقرن البروكسي بإعداد نظيف وتوقيت ياباني مطابق (JST).

هل يمكنني استهداف مدينة بعينها مثل طوكيو أو أوساكا؟

نعم، حيث يسمح عمق التجمّع — اختر المدينة عند توليد قائمة البروكسي. تعرض جداول التغطية لدينا التزامن الحيّ لطوكيو وأوساكا وناغويا وكيوتو ويوكوهاما وسابورو والمزيد، بحيث ترى أيّ المدن تتمتّع بأعمق تدوير قبل أن تتّخذ قرارك.

هل تحدّد عناوين IP موقعها الجغرافي داخل اليابان؟

نعم — يُحدَّد موقع التجمّع في اليابان بدقّة جغرافية بلغت 99.99% أمام Cloudflare وعبر قواعد بيانات جغرافية مستقلة في آخر قياس مرجعي لنا، مع تأكيد عُقد الخروج في طوكيو (NRT) وأوساكا (KIX) وفوكوكا (FUK). والدقّة الجغرافية العالية هي الإشارة الأساسية التي تعتمد عليها البوّابات الجغرافية اليابانية.

هل يمكنني الاحتفاظ بعنوان IP ياباني واحد لتدفّق متعدّد الخطوات؟

نعم. استخدم جلسة ثابتة (sticky) للحفاظ على عنوان IP الخروج الياباني نفسه — متوسّط مدّة الاحتفاظ نحو 4.5 ساعة وحتى 72 ساعة في قياسنا الممتدّ على 3 أيام. وللتوسّع، بدّل العنوان مع كل طلب: يتغيّر عنوان IP الخروج في نحو 96% من الطلبات، وعادةً إلى مزوّد مختلف، لا إلى عنوان مجاور فحسب.

أيّ المزوّدين والمدن اليابانية مشمولة بالتغطية؟

يمتدّ التجمّع عبر 14 مزوّد خدمة إنترنت يابانيًا تتصدّرهم NTT Communications و KDDI و SoftBank و Sony Network Communications و OPTAGE و BIGLOBE، عبر 30 منطقة و25 مدينة — من طوكيو ويوكوهاما وناغويا إلى أوساكا وكيوتو وسابورو وفوكوكا.