الولايات المتحدة

عناوين IP منزلية حقيقية

بروكسيات الولايات المتحدة السكنية

البروكسيات السكنية الأمريكية هي عناوين IP حقيقية تعود لمنازل أمريكية، يخصصها مزوّدو الإنترنت الاستهلاكيون مثل Comcast وSpectrum وVerizon وAT&T. وهي تتيح لك التصفّح وجمع البيانات والتحقق من المتاجر والأسعار والمحتوى الأمريكي بصفتك مستخدماً حقيقياً داخل البلاد — في Brooklyn وChicago وHouston وLos Angeles — بدلاً من عنوان IP تابع لمركز بيانات تكشفه وتحجبه فوراً منصات مثل Walmart وTarget والبوابات الجغرافية المحلية.

جرِّب مقابل $1.99/GB تسجيل الدخول عبر Google

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

2,131,415عناوين IP في المجموعة

25+المدن المغطّاة

302شبكات ISP

316 msزمن الاستجابة الوسيط

99.1%نظيفة تمامًا

بروكسيات الولايات المتحدة السكنية في لمحة

بروكسيات الولايات المتحدة السكنية هي عناوين IP حقيقية من منازل الولايات المتحدة، مُخصَّصة من مزوّدي خدمة الإنترنت للمستهلكين. تتيح لك تصفّح مواقع الولايات المتحدة 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: Brooklyn, Philadelphia, Chicago
أبرز مزوّدي ISP: Comcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon
البروتوكولات: HTTP، SOCKS5
التدوير: لكل طلب أو ثابت
الدقة الجغرافية: 99.92%
نظافة المجموعة: 99.1% clean
التسعير: from $2.00/GB
آخر قياس: 2026-06-23
الدعم: 24/7

لماذا تختار الفِرق مجموعتنا السكنية في الولايات المتحدة

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 الولايات المتحدة — 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 تمامًا99.1%

تلوُّث بمراكز البيانات0%

على أي قائمة سوداء0.48%

مخاطر احتيال منخفضة (0–19)99.2%

الدقة الجغرافية99.92%

زمن الاستجابة والسرعة VPS ← Cloudflare

زمن الاستجابة الوسيط316ms

زمن الاستجابة p90 / p95546 / 634 ms

نجاح الاتصال98.4%

الإنتاجية (الوسيط / p95)1.17 / 3.09 MB/s

إتمام تنزيل الملفات الكبيرة100%

تركيبة الشبكة

نوع الاتصالسكني 100%

شبكات ISP (ASN)302

أوضاع التدويرلكل طلب · ثابت

أبرز المشغّلينComcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon

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
New York	322 ms	~20,158	مرتفع
California	255 ms	~16,765	مرتفع
Florida	322 ms	~16,595	مرتفع
Texas	309 ms	~14,287	مرتفع
Pennsylvania	322 ms	~11,606	مرتفع
Illinois	305 ms	~9,570	مرتفع
Georgia	329 ms	~9,333	مرتفع
North Carolina	337 ms	~8,179	مرتفع
Ohio	319 ms	~8,145	مرتفع
Maryland	328 ms	~6,753	مرتفع
New Jersey	297 ms	~6,346	متوسط
Michigan	299 ms	~6,278	متوسط
Virginia	360 ms	~6,075	متوسط
Tennessee	355 ms	~5,396	متوسط
South Carolina	329 ms	~4,412	متوسط
Massachusetts	306 ms	~4,174	متوسط
Louisiana	333 ms	~3,937	متوسط
Arizona	297 ms	~3,835	متوسط
Connecticut	309 ms	~3,292	متوسط
Alabama	341 ms	~3,224	متوسط
Missouri	303 ms	~3,156	منخفض
Nevada	328 ms	~3,122	منخفض
Indiana	302 ms	~2,851	منخفض
Washington	261 ms	~2,206	منخفض
Mississippi	330 ms	~2,070	منخفض
Kentucky	325 ms	~1,968	منخفض
Wisconsin	288 ms	~1,629	منخفض
Colorado	323 ms	~1,493	منخفض
Delaware	334 ms	~1,425	منخفض
Oklahoma	322 ms	~1,324	منخفض

المدينة	زمن الاستجابة	متوسط المتصلين	المجموعة
Brooklyn	345 ms	~18,990	مرتفع
Philadelphia	328 ms	~15,373	مرتفع
Chicago	330 ms	~14,921	مرتفع
Houston	294 ms	~12,057	مرتفع
Queens	323 ms	~11,907	مرتفع
Las Vegas	339 ms	~11,605	مرتفع
The Bronx	316 ms	~11,002	مرتفع
Miami	316 ms	~7,687	مرتفع
Atlanta	356 ms	~6,933	مرتفع
New York	319 ms	~6,933	مرتفع
Los Angeles	242 ms	~6,481	متوسط
Phoenix	342 ms	~6,330	متوسط
Columbus	338 ms	~6,029	متوسط
Jacksonville	325 ms	~5,727	متوسط
Cleveland	340 ms	~5,275	متوسط
Baltimore	310 ms	~4,823	متوسط
St Louis	301 ms	~4,672	منخفض
Cincinnati	326 ms	~4,672	منخفض
Memphis	424 ms	~4,371	منخفض
Washington	308 ms	~4,220	منخفض
Nashville	445 ms	~4,220	منخفض
Detroit	292 ms	~4,069	منخفض
Orlando	326 ms	~4,069	منخفض
Dallas	319 ms	~3,768	منخفض
Fresno	263 ms	~3,467	منخفض

المزوّد	زمن الاستجابة	متوسط المتصلين	المجموعة
Comcast Xfinityثابت	313 ms	~64,286	مرتفع
Spectrum (Charter)ثابت	253 ms	~38,733	مرتفع
Verizonثابت	305 ms	~23,523	مرتفع
AT&Tثابت	308 ms	~16,321	مرتفع
Cox Communicationsثابت	328 ms	~11,838	مرتفع
Optimum (Altice)ثابت	315 ms	~11,608	متوسط
Frontierثابت	312 ms	~7,509	متوسط
Spectrumثابت	321 ms	~3,984	متوسط
CenturyLinkثابت	339 ms	~3,180	متوسط
Metronetثابت	345 ms	~2,069	منخفض
Kinetic by Windstreamثابت	336 ms	~1,839	منخفض
WOW! Internetثابت	337 ms	~1,686	منخفض
RCNثابت	303 ms	~1,571	منخفض
Brightspeedثابت	363 ms	~1,456	منخفض

الدقة الجغرافية — كل عنوان IP يُباع على أنه من الولايات المتحدة يُحدَّد جغرافيًا في الولايات المتحدة 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 الولايات المتحدة 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

AmazonWalmarteBayTargetBest Buy

التحقّق من الإعلانات والأداء

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

نتائج SERP المحلية
فحوص التصاميم
صفحات الهبوط

FacebookInstagramTikTokX (Twitter)YouTube

السفر وذكاء الأسعار

التقِط أسعار الرحلات والفنادق كما يراها العميل المحلي.

أسعار محدَّدة جغرافيًا
مراقبة العروض
مقارنة الأسعار

ExpediaBooking.comPricelineKayakGoogle Flights

البث والتحقّق الجغرافي

تحقّق من الكتالوجات المقيَّدة إقليميًا والبوابات الجغرافية من الموقع الصحيح.

الفحوص الجغرافية
التحقّق من الكتالوجات
التوافر الإقليمي

NetflixHuluMaxPeacockParamount+

الإعلانات المبوَّبة والقوائم المحلية

راقِب السلع المستعملة والسيارات والإيجارات عبر الإعلانات المبوَّبة المحلية.

مراقبة القوائم
تتبُّع الأسعار
التغطية الإقليمية

CraigslistFacebook MarketplaceOfferUpCars.comCarGurus

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 الولايات المتحدة نفسها مع كبرى المنصّات العالمية — Google و Meta و Amazon و YouTube و TikTok و Netflix — كما تظهر من النطاق المحلي لـ الولايات المتحدة: الأسعار والإعلانات والكتالوجات ونتائج SERP والمحتوى المحلية.

المطوّر API

أنشئ نقاط اتصال محدَّدة النطاق لـ الولايات المتحدة 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": "US",
6  "city": "Brooklyn",
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 الولايات المتحدة 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 Walmart وTarget؟

هذه هي حالة الاستخدام الأساسية. التجمّع سكني حقيقي — وهي السمة التي تبحث عنها أنظمة مكافحة الروبوتات في متاجر التجزئة المحلية — لذا تنجح هذه العناوين حيث تُحجب نطاقات مراكز البيانات. وتظل النتائج معتمِدة على بصمتك وترويساتك ووتيرة طلباتك، لذا اقرن البروكسي بإعداد نظيف ومنطقة زمنية أمريكية مطابقة (ET/CT/MT/PT).

هل يمكنني استهداف مدينة محددة مثل Brooklyn أو Chicago؟

نعم، حيثما يسمح عمق التجمّع — اختر المدينة عند توليد قائمة البروكسي. تعرض جداول التغطية لدينا التزامن الآني لمدن Brooklyn وPhiladelphia وChicago وHouston وQueens وLas Vegas وغيرها، بحيث ترى أيّ المدن يتمتع بأعمق تدوير قبل أن تختار.

هل تقع المواقع الجغرافية لعناوين IP داخل الولايات المتحدة؟

نعم — يُحدَّد موقع التجمّع داخل الولايات المتحدة بدقة جغرافية تبلغ 99.92% مقابل Cloudflare وعبر قواعد بيانات جغرافية مستقلة في آخر اختبار مرجعي لنا، مع تأكيد عقد الخروج قرب Newark (EWR) وWashington (IAD) وAtlanta (ATL). والدقة الجغرافية العالية هي الإشارة الأساسية التي تعتمد عليها البوابات الجغرافية الأمريكية.

هل يمكنني الاحتفاظ بعنوان IP أمريكي واحد طوال تدفّق متعدد الخطوات؟

نعم. استخدم جلسة ثابتة للإبقاء على عنوان الخروج الأمريكي نفسه — متوسط مدة الاحتفاظ نحو 4.2 ساعة وحتى 72 ساعة في قياسنا على مدى 3 أيام. وللتوسّع، بدّل العنوان مع كل طلب: يتغيّر عنوان الخروج في نحو 96% من الطلبات، وعادةً إلى مزوّد مختلف لا إلى مجرد عنوان مجاور.

ما شركات الاتصالات والمدن الأمريكية المشمولة بالتغطية؟

يمتد التجمّع عبر 14 مزوّد إنترنت أمريكياً رئيسياً تتصدّرها Comcast وSpectrum (Charter) وVerizon وAT&T وCox، في 30 ولاية و25 مدينة — من الشمال الشرقي (Brooklyn وPhiladelphia وQueens وthe Bronx) إلى الغرب الأوسط (Chicago)، فالجنوب (Houston وMiami وAtlanta)، فالغرب (Los Angeles وPhoenix وLas Vegas).