Гонконг, ОАР Китаю

Реальні домашні IP

Резидентські проксі — Гонконг, ОАР Китаю

Резидентські проксі Гонконгу — це реальні IP-адреси гонконгських домогосподарств, видані побутовими інтернет-провайдерами, такими як HKT, Hong Kong Broadband (HKBN), HGC та SmarTone. З ними ви переглядаєте сайти, парсите та перевіряєте локальні вітрини, ціни й контент як справжній користувач усередині міста — у районах Сентрал, Козвей-Бей, Шатінь і Чхюньвань, — а не з IP дата-центру, який HKTVmall, Fortress та місцеві гео-фільтри розпізнають і блокують одразу.

Спробувати за $1.99/GB Увійти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг за містом та ISPТрафік не згораєЧистота перевіряється щомісяця

36 029IP у пулі

25+Охоплення міст

22Мережі ISP

150 msМедіанна затримка

99.3%Строго чисті

Резидентські проксі для країни Гонконг, ОАР Китаю — коротко

Резидентські проксі для країни Гонконг, ОАР Китаю — це реальні IP-адреси з домогосподарств регіону Гонконг, ОАР Китаю, видані споживчими ISP. Вони дають змогу переглядати, скрапити та перевіряти сайти, ціни й контент регіону Гонконг, ОАР Китаю як справжній місцевий користувач — а не з дата-центрового IP, який локальні сайти позначають і блокують.

Тип пулу: Резидентський, кілька ISP
Охоплення міст: Central, Kwai Chung, Tsing Yi
Топ ISP: HKT · HKBN · HGC
Протоколи: HTTP, SOCKS5
Ротація: На кожен запит або sticky
Геоточність: 99.87%
Чистота пулу: 99.3% clean
Тарифи: from $2.00/GB
Останній замір: 2026-06-23
Підтримка: 24/7

Чому команди обирають наш пул регіону Гонконг, ОАР Китаю

Реальні резидентські IP, точний таргетинг і якість, яку не треба сприймати на віру.

Реальні резидентські IP

Справжні домашні підключення від споживчих ISP регіону Гонконг, ОАР Китаю — а не дата-центрові діапазони, які блокують одразу.

Таргетинг за містом та ISP

Націлюйтеся на конкретні міста й операторів там, де це дозволяє глибина пулу — аж до провайдера.

Ротація або sticky

Ротація на кожен запит для масштабу або sticky-сесії до ~72 год для багатокрокових сценаріїв.

HTTP та SOCKS5

Працює з будь-яким клієнтом, скрапером чи стеком автоматизації одразу, без додаткового налаштування.

Етичне джерело

IP із резидентської мережі з явною згодою учасників — реальні користувачі, які погодилися ділитися трафіком.

Перевірена чистота, щомісяця

Ми наново заміряємо пул щомісяця й публікуємо цифри, щоб вони залишалися актуальними.

Якість, яку можна перевірити

Щомісяця ми проганяємо той самий бенчмарк — випадкова вибірка IP оцінюється за Scamalytics, затримка тестується з нейтрального VPS, а геоточність звіряється за незалежними базами. Цифри нижче відображають бойове середовище, а не ідеальний лабораторний прогін.

Чистота Scamalytics · 100 000 IP

Строго чисті99.3%

Частка дата-центрових0%

У будь-якому чорному списку0.19%

Низький ризик шахрайства (0–19)99.2%

Геоточність99.87%

Затримка та швидкість VPS → Cloudflare

Медіанна затримка150ms

Затримка p90 / p95194 / 245 ms

Успішність підключень98.8%

Пропускна здатність (медіана / p95)2.59 / 7.22 MB/s

Завантаження великих файлів100%

Склад мережі

Тип підключення100% резидентські

Мережі ISP (ASN)22

Режими ротаціїна запит · sticky

Топ операторівHKT · HKBN · HGC

Заміряно на 100 000 адресах із нейтрального VPS відносно edge-мережі Cloudflare, актуально на момент останнього бенчмарка. Повторний прогін може відрізнятися на невелику величину, але цифри повністю відображають порядок величини й слугують надійною основою, щоб оцінити, чи підходить пул під вашу задачу. Успішність скрапінгу за конкретними цілями не публікується — вона залежить від вашого відбитка й налаштування, а не лише від IP.

benchmark.py — відкритий бенчмарк пулу

Відкритий бенчмарк, що стоїть за наведеними вище цифрами. Він бере випадкову вибірку IP пулу й вимірює чотири речі — чистоту (фрод-ризик Scamalytics, дата-центр, чорні списки та геоточність), затримку (коловий обхід до edge Cloudflare та ip-api), ротацію (унікальні IP, ASN і підмережі /24) і пропускну здатність (швидкість завантаження та час до першого байта) — після чого повідомляє кожен показник. Він опублікований повністю, щоб методологія за кожною цифрою залишалася відкритою для перевірки.

# -*- 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.[/]")

Таргетинг аж до міста

«Сер. онлайн» — це середня кількість різних пристроїв, підключених і доступних в один і той самий момент, а не сумарний підсумок. Згруповано за рівнями Високий / Середній / Низький.

РегіониМістаПровайдери

Регіон	Затримка	Сер. онлайн	Пул
Kwai Tsing District	149 ms	~710	Високий
Central and Western	150 ms	~648	Високий
Kowloon City	149 ms	~203	Високий
Yuen Long District	151 ms	~182	Високий
Sha Tin	150 ms	~171	Високий
Eastern District	149 ms	~163	Високий
Kwun Tong District	151 ms	~139	Високий
Yau Tsim Mong District	153 ms	~129	Середній
Tsuen Wan District	151 ms	~128	Середній
North District	148 ms	~119	Середній
Sham Shui Po District	149 ms	~101	Середній
Wong Tai Sin District	150 ms	~94	Середній
Sai Kung District	153 ms	~89	Низький
Tai Po District	151 ms	~76	Низький
Kowloon	153 ms	~73	Низький
Tuen Mun	151 ms	~65	Низький
Islands	154 ms	~45	Низький
Southern District	151 ms	~42	Низький
Wan Chai	154 ms	~27	Низький

Місто	Затримка	Сер. онлайн	Пул
Central	150 ms	~839	Високий
Kwai Chung	149 ms	~778	Високий
Tsing Yi	150 ms	~199	Високий
Hong Kong	153 ms	~136	Високий
Kwu Tung	150 ms	~126	Високий
Tin Shui Wai	151 ms	~93	Високий
Causeway Bay	148 ms	~79	Високий
Ho Man Tin	147 ms	~76	Високий
Tsuen Wan	153 ms	~69	Високий
Shatin	149 ms	~67	Середній
Tai Po	151 ms	~64	Середній
Sham Shui Po	149 ms	~64	Середній
Lam Tin	185 ms	~61	Середній
Tseung Kwan O	149 ms	~56	Середній
Hang Hau	155 ms	~56	Середній
Tai Kok Tsui	146 ms	~51	Середній
Mong Kok	161 ms	~49	Низький
Kowloon Bay	149 ms	~45	Низький
Yuen Long	146 ms	~45	Низький
Chai Wan Kok	152 ms	~44	Низький
Tung Chung	154 ms	~44	Низький
Hung Hom	153 ms	~42	Низький
Tuenmen	147 ms	~42	Низький
Kam Tin	180 ms	~40	Низький
Jordan	153 ms	~39	Низький

Провайдер	Затримка	Сер. онлайн	Пул
HKTфіксований	150 ms	~1 433	Високий
HKBNфіксований	137 ms	~1 075	Високий
HGCфіксований	150 ms	~349	Високий
CommuniLinkмобільний	152 ms	~137	Середній
SmarToneмобільний	201 ms	~110	Низький
HKCфіксований	153 ms	~96	Низький
NOVAфіксований	148 ms	~4	Низький

Геоточність — кожен IP, що продається як Гонконг, ОАР Китаю, резолвиться в країну Гонконг, ОАР Китаю за трьома незалежними гео-базами (db-ip, MaxMind, ipinfo); висока геоточність — це сигнал, на який спираються локальні гео-фільтри.

Проксі для країни Гонконг, ОАР Китаю за сценаріями використання

Організовано за тим, що ви робите, а не за платформами. Локальні сервіси перелічені там, де вони важливі.

E-commerce та аналіз ринку

Перевіряйте вітрини, ціни та локальні лістинги зсередини ринку.

Моніторинг вітрин
Відстеження локальних цін
Дослідження продавців

HKTVmallYOHO (友和)Fortress (豐澤)Broadway (百老滙)ParknShop (百佳)

Верифікація та ефективність реклами

Дивіться, як реклама, креативи та SERP відображаються локальному користувачеві — без ручного перемикання.

Локальна SERP
Перевірка креативів
Лендинги

WhatsAppFacebookInstagramWeChat

Тревел та аналіз цін

Знімайте тарифи на авіаквитки та готелі так, як їх бачить місцевий клієнт.

Гео-залежні тарифи
Моніторинг пропозицій
Порівняння розцінок

Trip.comKlookKKdayCathay PacificHK Express

Стримінг та гео-верифікація

Перевіряйте регіональні каталоги та гео-фільтри з потрібної локації.

Гео-перевірки
Верифікація каталогу
Регіональна доступність

myTV SUPER (TVB)ViuNow E (PCCW)HBO GO AsiaNetflix

Оголошення та локальні лістинги

Відстежуйте товари б/в, авто та оренду на локальних дошках оголошень.

Моніторинг оголошень
Відстеження цін
Регіональне охоплення

CarousellDCFever28car (易發車網)Geo Expat

Розробка та автоматизація

Резидентські IP для пайплайнів, тестів та дозволеного збору даних через API.

Інтеграція в пайплайн
Керування через API
Sticky-сесії

PythonScrapycURLGitHub

Окрім локальних сайтів, той самий пул регіону Гонконг, ОАР Китаю працює з найбільшими глобальними платформами — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok і Netflix — у тому вигляді, в якому вони відображаються в локалі регіону Гонконг, ОАР Китаю: локальні ціни, реклама, каталоги, SERP і контент.

Для розробників API

Генеруйте ендпоінти з прив’язкою до країни Гонконг, ОАР Китаю в панелі керування, копіюйте перевірені сніпети або автоматизуйте списки проксі через публічний API. Місто, ISP, sticky-сесії та збережені списки — усе в одному зручному робочому процесі.

Документація API

1import requests
2 
3headers = {"x-api-key": "gpx_live_YOUR_KEY"}
4payload = {
5  "country_code": "HK",
6  "city": "Central",
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"])

Пакети без прихованих умов

Що більший обсяг — то нижча ціна за гігабайт. Без підписок і прихованих комісій.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Обрати

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Обрати

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Обрати

Популярний

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Обрати

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Обрати

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Обрати

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Обрати

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Обрати

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Обрати

Пакет

Ціна за ГБ

Разом

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Обрати

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Обрати

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Обрати

Популярний

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Обрати

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Обрати

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Обрати

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Обрати

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Обрати

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Обрати

Доступні платіжні методи

Питання, які покупці ставлять насправді

Усе ще зважуєте, чи підійде пул регіону Гонконг, ОАР Китаю під вашу задачу? Наша команда відповідає на реальні питання в Telegram, цілодобово — до та після покупки.

Написати в Telegram

Чи підійдуть вони для парсингу HKTVmall і Fortress?

Це основний сценарій. Пул повністю резидентський — саме та властивість, яку шукають місцеві антибот-системи електронної комерції, — тож такі IP проходять там, де діапазони дата-центрів блокуються. Результат усе ж залежить від вашого цифрового відбитка, заголовків і темпу запитів, тому поєднуйте проксі з чистою конфігурацією та відповідним часовим поясом Гонконгу (HKT, UTC+8).

Чи можна націлитися на конкретне місто — наприклад, Сентрал чи Козвей-Бей?

Так, наскільки дозволяє глибина пулу — обирайте місто під час генерації списку проксі. Наші таблиці покриття показують актуальну кількість одночасних підключень для міст Сентрал, Куайчун, Чхін’ї, Козвей-Бей, Шатінь, Чхюньвань та інших, тож ви заздалегідь бачите, де ротація найглибша, перш ніж зробити вибір.

Чи геолокуються IP усередині Гонконгу?

Так — у нашому останньому бенчмарку пул визначається як Гонконг із точністю геолокації 99,87% за даними Cloudflare та незалежних гео-баз, а вихідні вузли підтверджені в маршрутному дата-центрі Гонконгу (HKG). Висока точність геолокації — це базовий сигнал, на який спираються гонконгські гео-фільтри.

Чи можна утримувати один гонконгський IP для багатокрокового сценарію?

Так. Використовуйте sticky-сесію, щоб зберегти ту саму вихідну IP-адресу Гонконгу — у нашому триденному замірі середнє утримання становить близько 5 годин і до 72 годин. Для масштабування ротуйте IP на кожен запит: вихідний IP змінюється приблизно у 98% запитів, зазвичай переходячи до іншого провайдера, а не до сусідньої адреси.

Які оператори та міста Гонконгу охоплені?

Пул охоплює 9 інтернет-провайдерів Гонконгу на чолі з HKT, Hong Kong Broadband (HKBN), HGC, SmarTone і CommuniLink, у 19 регіонах та 25 містах — від острова Гонконг (Сентрал, Козвей-Бей) до Коулуна (Шамсуйпоу, Хоманьтхінь) і Нових Територій (Шатінь, Чхюньвань, Тайпоу, Куайчун).