Quando o scraping começa a tomar bloqueio, o culpado costuma ser o IP do seu servidor. Aqui vai um script curto que passa a requisição por um proxy (se você tiver um) e já estima quanto aquela página custou em tráfego. Eu rodei esse script de verdade contra um servidor local, sem proxy, só pra validar o código. Não testei com um proxy pago nesta edição.

vídeo curto

1. Instala 

pip install requests

2. O script 

import os, sys, requests # PROXY_URL no formato http://usuario:senha@host:porta (vem do painel do provedor) proxy = os.getenv("PROXY_URL") proxies = {"http": proxy, "https": proxy} if proxy else None def pega(url): r = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=15, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; checa-preco/0.1)"}) r.raise_for_status() return r if __name__ == "__main__": url = sys.argv[1] r = pega(url) kb = len(r.content) / 1024 print(f"status={r.status_code} tamanho={kb:.1f} KB via_proxy={bool(proxy)}") print(f"custo estimado a US$ 5,51/GB: US$ {kb/1024/1024*5.51:.6f}")

3. Rodando

Sem proxy (testei assim, com uma página local):

python checa_preco.py http://localhost:8765/index.html # status=200 tamanho=0.0 KB via_proxy=False

Com proxy, é só exportar a variável antes:

export PROXY_URL="http://usuario:senha@host:porta" python checa_preco.py https://exemplo.com.br/produto

Por que o custo por página importa

Proxy residencial é cobrado por giga de tráfego. Na página oficial do IPRoyal (01/11/2026) o preço vai de US$ 7,35/GB no pacote de 1 GB a US$ 5,51/GB no de 10 GB, e o tráfego não expira. Uma página de 200 KB custa na casa de US$ 0,001. O que pesa mesmo é imagem e JavaScript: se der pra pedir só o HTML, o custo cai bastante.

Boas práticas

  • Leia os termos do site e o robots.txt antes de coletar.
  • Se existir API oficial, use a API.
  • Coloque um sleep entre requisições. Rotacionar IP não justifica martelar o servidor dos outros.

Preços e planos do IPRoyal: https://go.nowto.link/iproyal

Se curtiu, a versão newsletter com os números dos pacotes está na Substack: https://nuvemdev.substack.com. E o tutorial anterior (isolamento de perfil com Playwright) está no meu perfil: https://dev.to/nuvemdev

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