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  • 在我们使用python爬虫获取所需资源时,如果被发现违规行为,有可能会被对方服务器禁止本地ip访问,所以获取代理ip与端口进行访问可以预防部分危险,但是一个一个搜索查找代理ip与端口,程序效率太低,因此使用程序...

     

    在我们使用python爬虫获取所需资源时,如果被发现违规行为,有可能会被对方服务器禁止本地ip访问,所以获取代理ip与端口进行访问可以预防部分危险,但是一个一个搜索查找代理ip与端口,程序效率太低,因此使用程序获取代理ip与端口是一个好选择。

     

     1 import urllib.request
     2 import re
     3 
     4 # 正则匹配规则
     5 regip = "<td>((?:(?:1[0-9][0-9]\.)|(?:2[0-4][0-9]\.)|(?:25[0-5]\.)|(?:[1-9][0-9]\.)|(?:[0-9]\.)){3}(?:(?:1[0-9][0-9])|(?:2[0-4][0-9])|(?:25[0-5])|(?:[1-9][0-9])|(?:[0-9])))</td>"
     6 regport = "<td>(\d{2}|\d{3}|\d{4}|\d{5})</td>"
     7 
     8 # 伪装浏览器头信息
     9 header = ("User-Agent", 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0')
    10 opener = urllib.request.build_opener()
    11 opener.addheaders = [header]
    12 urllib.request.install_opener(opener)
    13 
    14 
    15 # 从https://www.xicidaili.com/wn网站获取代理ip
    16 def get_ip(m=0, i=1):
    17     url = "https://www.xicidaili.com/wn/"+str(i)
    18     data = urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8", "ignore")
    19     ListIp = re.compile(regip).findall(data)
    20     return ListIp[m]
    21 
    22 
    23 # 从https://www.xicidaili.com/wn网站获取代理端口
    24 def get_port(m=0, i=1):
    25     url = "https://www.xicidaili.com/wn/"+str(i)
    26     data = urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8", "ignore")
    27     ListPort = re.compile(regport).findall(data)
    28     return ListPort[m]

     

    值得一提的是,其中的m值为网站的页码数,i表示第几条数据,使用时尽量使ip与port的i值相同。

    由于https://www.xicidaili.com/wn/网页的布局,所以i尽量不要超过100.当然,参数i和m也不能出现负数。

     

    具体怎么导入,怎么使用,相信不需要我多说了,都是基础中的基础。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/YLTzxzy/p/11202822.html

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  • python获取IP代理

    2020-04-30 16:15:49
    有时候设置爬取延迟,并不能解决问题,因为,虽然你给你的爬虫程序设置了休眠时间,但是你的IP请求会记录在对方服务器的日志中,一看一连串的IP都是同一个,这不禁你禁谁。 所以IP代理的方式就很好的解决了这种问题...

    🛬前言

    大家在用爬虫爬取数据的时候总会遇到被网站封IP的情况,而且封禁时间也会越来越长。

    有时候设置爬取延迟,并不能解决问题,因为,虽然你给你的爬虫程序设置了休眠时间,但是你的IP请求会记录在对方服务器的日志中,一看一连串的IP都是同一个,这不禁你禁谁。

    所以IP代理的方式就很好的解决了这种问题,多IP请求,欺骗服务器,而且网上也有很多免费的代理地址,

    当然只是作为大家学习参考用🙄。

    💌实现思路

    1.分析目标网站

    image-20200430153537046

    分页的实现主要是你点击进入不同页面,查看url地址的变化,根据url变化,写出通式。

    2.爬取需要的数据

    image-20200430153706879

    解析数据我使用的parsel库, 建议大家放弃BeautifulSoup和etree。

    因为parsel既好用,提升空间也高。

    而且parsel库集合了css,xpath,re解析方式。

    3.筛选合格的代理IP

    我们上一步把数据爬取下来,因为是无差别爬取,所以难免有一些质量差、响应慢的代理Ip,

    所以我们需要通过判断响应时间来筛选出合格的代理IP。

    try:
        # proxies ——代理IP  timeout=0.1——0.1秒内访问成功算合格
        response = requests.get("http://www.baidu.com", headers=headers, proxies=proxie, timeout=0.2)
        # 状态码200表示请求成功
        if response.status_code == 200:
            proxies_ok.append(proxie)
    except Exception as e:
        # 打印垃圾代理IP和错误信息
        print(proxie, e)
    

    🍥代码实现

    import pprint
    import time
    import requests
    import parsel
    
    
    def proxies_get(page, proxies_list):
        """爬取多页代理IP"""
        url = "https://www.kuaidaili.com/free/inha/{}/".format(page)
        headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36"
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # 筛选需要的数据tr
        html = parsel.Selector(response.text)
        tr = html.css('tbody tr')
        # 遍历每行获取td
        for td in tr:
            proxies_dict = {}
            ip_data = td.css('td[data-title*="IP"]::text').get()
            port_data = td.css('td[data-title*="PORT"]::text').get()
            type_data = td.css('td[data-title*="类型"]::text').get()
            # 拼接成 ip:port
            url_str = "{}:{}".format(ip_data, port_data)
            proxies_dict[type_data] = url_str
            # 将字典数据添加到proxies_list列表
            proxies_list.append(proxies_dict)
    
    
    def check_ip(proxies_list):
        """筛选代理IP的方法"""
        headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36"
        }
        # 列表接收合格代理IP
        proxies_ok = []
        # 遍历爬下来的全部IP
        i = 0
        for proxie in proxies_list:
            # 捕获请求不成功异常
            try:
                # proxies ——代理IP  timeout=0.2——0.2秒内访问成功算合格
                response = requests.get("http://www.baidu.com", headers=headers, proxies=proxie, timeout=0.2)
                # 状态码200表示请求成功
                if response.status_code == 200:
                    proxies_ok.append(proxie)
            except Exception as e:
                # 打印垃圾代理IP和错误信息
                print(proxie, e)
        # 返回合格代理IP
        return proxies_ok
    
    
    # proxies_list存储未筛选的代理IP
    proxies_list = []
    # 控制爬取页数
    for page in range(3):
        # 休眠时间,防止速度太快,数据没爬下来
        time.sleep(1)
        proxies_get((page + 1), proxies_list)
        print("==============第{}页数据爬取完毕==============".format(page + 1))
    
    # 打印未筛选的代理IP池  pprint格式化 = print打印出来好看点
    print(proxies_list, "共有代理IP:{}个".format(len(proxies_list)))
    print("===============筛选代理IP================")
    # 打印合格代理IP池
    proxies_use = check_ip(proxies_list)
    print(proxies_use, "共有合格代理IP:{}个".format(len(proxies_use)))
    
    

    当然也可以直接将获得的代理IP数据存入excel中,以便下次使用。

    下一篇介绍 代理IP地址的存入和读取

    展开全文
  • 首先介绍一下爬虫为什么要使用代理IP 在爬虫的过程中,我们经常会遇见很多网站采取了防爬取...所以我们在爬取网页内容的过程中需要使用代理ip,在这里介绍一种获取代理ip方式,从西刺网站获取代理ip。 具体获取...

    首先介绍一下爬虫为什么要使用代理IP
    在爬虫的过程中,我们经常会遇见很多网站采取了防爬取技术,或者说因为自己采集网站信息的强度和采集速度太大,给对方服务器带去了太多的压力。
    如果你一直用同一个代理ip爬取这个网页,很有可能ip会被禁止访问网页,所以基本上做爬虫的都躲不过去ip的问题。
    所以我们在爬取网页内容的过程中需要使用代理ip,在这里介绍一种获取代理ip方式,从西刺网站获取代理ip。

    具体获取步骤如下
    使用方式:将需要获取页数传入主函数即可。
    在这里使用的是requests方式获取网页内容,使用BeautifulSoup提取网页内容。并将提取到的代理ip分类保存到txt文件中。

    1、导包

    import requests
    import chardet
    import random
    import time
    from bs4 import BeautifulSoup
    from telnetlib import Telnet
    import progressbar
    
    

    2、 准备浏览器头部
    说明一下,使用requests获取西刺网页代码的时候需要设置浏览器头部否则获取不到网页内容。

      user_agent = [
           "Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
           "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
           "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
           "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
           "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
           "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
           "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
           "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
           "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52"
    ]
    
    

    3、定义获取网页代码函数

    def getHtmlWithHeader(url):
    	# 尝试获取网页内容,当获取失败的时候重新获取网页代码
    	# 当失败次数过多时停止获取 并输出提示信息
        try:
            # 获取响应内容
            response = requests.get(
                url,
                headers={"User-Agent": random.choice(user_agent)}
            )
            # 获取编码
            code = chardet.detect(response.content)["encoding"]
            # 指定编码
            response.encoding = code
            # 输出文本
            # print(response.text)
            return response.text
        except:
            time.sleep(1)
            global _times_count
            _times_count += 1
            if _times_count > 5:
                print("ip获取失败,请稍后重试")
                return
            print("第", _times_count, "次尝试抓取")
            return getHtmlWithHeader(url)
    
    

    4、从获取到的网页代码中提取代理IP

    def getIP(num):
        # 准备数据列表
        datalist = []
        # 准备 url
        for num1 in range(num):
            url = 'http://www.xicidaili.com/nn/' + str(num1 + 1)
            # 获取返回数据
            html = getHtmlWithHeader(url)
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            parent = soup.find(id="ip_list")
            lis = parent.find_all('tr')
            # 删除第一条数据
            lis.pop(0)
            print("爬取ip地址及相关信息")
            for i in lis:
                ip = i.find_all('td')[1].get_text()
                dk = i.find_all('td')[2].get_text()
                nm = i.find_all('td')[4].get_text()
                ty = i.find_all('td')[5].get_text()
                tm = i.find_all('td')[8].get_text()
                datalist.append((ip, dk, nm, ty, tm))
        print("共爬取到", len(datalist), "条数据\n")
        # 将获取到的数据返回
        return datalist
    
    

    5、过滤代理IP,将生存时间短的以及不可用的IP过滤掉

    def filtrateIP(datalist):
        datalist1 = []
        # 对生存时间短的数据进行过滤
        print('过滤存活时间短的\n')
        for i in datalist:
            if "分钟" not in i[4]:
                datalist1.append(i)
                # print(i)
        print("共过滤掉", len(datalist) - len(datalist1), "条生存时间短的数据")
        print("还剩", len(datalist1), "条数据\n")
    
        # 对得到的数据进行测试,看是否可用
        print('测试不可用的ip并将其过滤')
        datalist.clear()
        v = 1
        p = progressbar.ProgressBar()
        for i in p(datalist1):
            # print("正在检测第"+str(v)+"条数据")
            v += 1
            try:
                Telnet(i[0], i[1], timeout=1)
            except:
                pass
            else:
                datalist.append(i)
    
        print('过滤不可用的ip')
        print("共过滤掉", len(datalist1) - len(datalist), "条不可用数据")
        print("还剩", len(datalist), "条数据")
        # 将过滤后的数据返回
        return datalist
    
    

    6、将过滤后的ip按HTTP/HTTPS分类并保存

    def saveIP(datalist):
        # 对得到的数据进行分类 http/https
        httplist = []
        httpslist = []
        for i in datalist:
            if i[3] == 'HTTP':
                httplist.append('http://' + i[0] + ':' + i[1])
            else:
    
                httpslist.append('https://' + i[0] + ':' + i[1])
        # 将显示结果显示到屏幕上
        print("HTTP共" + str(len(httplist)) + "条数据")
        print(httplist)
        print("")
        print("HTTPS共" + str(len(httpslist)) + "条数据")
        print(httpslist)
        print("")
        print("写入文件")
    
        # 打开文件
        f = open('ip地址.txt', 'w', encoding="utf-8")
        # 写入文件
        f.write("HTTP\n")
        f.write(str(httplist) + "\n\n")
        f.write("HTTPS\n")
        f.write(str(httpslist))
        # 关闭文件
        f.close()
    
    

    7、最后调用这些函数即可

    # num 为爬取的页数
    def main(num):
    	datalist = getIP(num)
        IPlist = filtrateIP(datalist )
        saveIP(IPlist)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main(1)
    
    

    完整的:

    import requests
    import chardet
    import random
    import time
    from bs4 import BeautifulSoup
    from telnetlib import Telnet
    import progressbar
    # 这个很高大上,可用
    user_agent = [
           "Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
           "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
           "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
           "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
           "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
           "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
           "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
           "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
           "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
           "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
           "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52"
    ]
    
    def getHtmlWithHeader(url):
    	# 尝试获取网页内容,当获取失败的时候重新获取网页代码
    	# 当失败次数过多时停止获取 并输出提示信息
        try:
            # 获取响应内容
            response = requests.get(
                url,
                headers={"User-Agent": random.choice(user_agent)}
            )
            # 获取编码
            code = chardet.detect(response.content)["encoding"]
            # 指定编码
            response.encoding = code
            # 输出文本
            # print(response.text)
            return response.text
        except:
            time.sleep(1)
            global _times_count
            _times_count += 1
            if _times_count > 5:
                print("ip获取失败,请稍后重试")
                return
            print("第", _times_count, "次尝试抓取")
            return getHtmlWithHeader(url)
    
    def getIP(num):
        # 准备数据列表
        datalist = []
        # 准备 url
        for num1 in range(num):
            url = 'http://www.xicidaili.com/nn/' + str(num1 + 1)
            # 获取返回数据
            html = getHtmlWithHeader(url)
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            parent = soup.find(id="ip_list")
            lis = parent.find_all('tr')
            # 删除第一条数据
            lis.pop(0)
            print("爬取ip地址及相关信息")
            for i in lis:
                ip = i.find_all('td')[1].get_text()
                dk = i.find_all('td')[2].get_text()
                nm = i.find_all('td')[4].get_text()
                ty = i.find_all('td')[5].get_text()
                tm = i.find_all('td')[8].get_text()
                datalist.append((ip, dk, nm, ty, tm))
        print("共爬取到", len(datalist), "条数据\n")
        # 将获取到的数据返回
        return datalist
    
    def filtrateIP(datalist):
        datalist1 = []
        # 对生存时间短的数据进行过滤
        print('过滤存活时间短的\n')
        for i in datalist:
            if "分钟" not in i[4]:
                datalist1.append(i)
                # print(i)
        print("共过滤掉", len(datalist) - len(datalist1), "条生存时间短的数据")
        print("还剩", len(datalist1), "条数据\n")
    
        # 对得到的数据进行测试,看是否可用
        print('测试不可用的ip并将其过滤')
        datalist.clear()
        v = 1
        p = progressbar.ProgressBar()
        for i in p(datalist1):
            # print("正在检测第"+str(v)+"条数据")
            v += 1
            try:
                Telnet(i[0], i[1], timeout=1)
            except:
                pass
            else:
                datalist.append(i)
    
        print('过滤不可用的ip')
        print("共过滤掉", len(datalist1) - len(datalist), "条不可用数据")
        print("还剩", len(datalist), "条数据")
        # 将过滤后的数据返回
        return datalist
    
    def saveIP(datalist):
        # 对得到的数据进行分类 http/https
        httplist = []
        httpslist = []
        for i in datalist:
            if i[3] == 'HTTP':
                httplist.append('http://' + i[0] + ':' + i[1])
            else:
    
                httpslist.append('https://' + i[0] + ':' + i[1])
        # 将显示结果显示到屏幕上
        print("HTTP共" + str(len(httplist)) + "条数据")
        print(httplist)
        print("")
        print("HTTPS共" + str(len(httpslist)) + "条数据")
        print(httpslist)
        print("")
        print("写入文件")
    
        # 打开文件
        f = open('ip地址.txt', 'w', encoding="utf-8")
        # 写入文件
        f.write("HTTP\n")
        f.write(str(httplist) + "\n\n")
        f.write("HTTPS\n")
        f.write(str(httpslist))
        # 关闭文件
        f.close()
    
    # num 为爬取的页数
    def main(num):
        datalist = getIP(num)
        IPlist = filtrateIP(datalist)
        saveIP(IPlist)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main(1)
    
    
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    python中我们最多使用的就是关于爬虫的问题,由于网络的不断发展,也引申出来爬取网络信息的业务,好处自然不言而喻,可以更高效率的帮助我们获取对方网站的各种信息,但是对方网站也不是被动的接受,有时候,也会碰到对方防御问题,从而封禁我方爬取的情况,遇到这种问题的时候,可以采用以下办法解决。

    首先认清楚从程序本身是无法解决的。可以试一下以下方式:

    1、伪装消息头,伪装成浏览器

    使用urllib.request.build_opener添加User-agent消息头

    opener.addheaders = [(‘User-agent’,

    'Mozilla/5.0 (SymbianOS/9.3; Series60/3.2 NokiaE72-1/021.021; ’ +

    ‘Profile/MIDP-2.1 Configuration/CLDC-1.1 ) AppleWebKit/525 (KHTML, like Gecko)’ +

    ’ Version/3.0 BrowserNG/7.1.16352’),

    (‘Cookie’, 自定义cookie信息),

    (‘Accept’, ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,/;q=0.8’)](2)自己装几个虚拟机,分别不同IP在上面跑爬虫的时候频率别太高了,加个过程里加个 time.sleep(1)或2、通常情况只要频率不是太高是无法区别是正常阅读还是爬东西的。

    3、找proxy用代理,respose发现异常就换新的代理IP

    4、如果为拨号,则被封后断线重新拔号,更换新IP

    通过以上的几种方式,我们可以解决python爬虫ip被封禁问题,碰到此类问题的小伙伴,可以跟着小编学习操作起来啦~
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