--- title: "Wie man Proxys verwendet, um IP-Adressen in Python zu rotieren" slug: python-ip-rotation date: 2023-09-07T06:22:17+00:00 modified: 2026-08-26T20:37:09+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/wie/python-ip-rotation type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.de/blog "Blog") / [How Tos](https://brightdata.de/blog/wie) [How Tos](https://brightdata.de/blog/wie) # Wie man Proxys verwendet, um IP-Adressen in Python zu rotieren Erfahren Sie, wie Sie Proxys in Python für die IP-Rotation beim Web-Scraping einsetzen, wo Sie zuverlässige Proxys finden und wie Sie Website-Sperren vermeiden. 7 min lesen [ ![](https://media.brightdata.de/2023/04/Sooter-Saalu-1-50x50.png) ](https://brightdata.com/blog/authors/sooter-saalu) [Sooter Saalu ](https://brightdata.com/blog/authors/sooter-saalu) ![Python IP rotation](https://media.brightdata.de/2023/09/How-to-Rotate-IPs-in-Python.svg) IP-Rotation mit Proxys ist beim Web-Scraping unerlässlich, insbesondere bei modernen Websites, die Einschränkungen durchsetzen können. Die Verteilung Ihrer Anfragen auf mehrere IP-Adressen ist entscheidend, um Sperren oder Rate-Limits zu vermeiden. Die Rotation von IP-Adressen erschwert es Websites, Ihre Scraping-Aktivitäten zu verfolgen und einzuschränken. Dies steigert die Effizienz und Zuverlässigkeit Ihres Web-Scraping-Prozesses und ermöglicht eine effektivere Datenextraktion. Durch den Einsatz von Proxys und das [Rotieren von IP-Adressen](/blog/how-tos/how-to-rotate-an-ip-address) beim Web-Scraping können Sie IP-basierte Sperren und Strafen umgehen, Rate-Limits überwinden und auf geo-eingeschränkte Inhalte zugreifen. Dieser Artikel erklärt, wie Sie Proxys in Ihrem Web-Scraping-Workflow implementieren, um die verwendeten IP-Adressen zu rotieren. Sie erfahren, wo Sie effektive Proxys erhalten, welche Tipps es zur IP-Rotation gibt und [wie Sie vermeiden, von der Zielwebsite blockiert zu werden](/blog/web-data/web-scraping-without-getting-blocked). ## IP-Rotation mit Python Ein [regulärer Scraping-Prozess mit Python](/blog/how-tos/web-scraping-with-python) verwendet üblicherweise eine Python-Bibliothek wie [Requests](https://pypi.org/project/requests/) oder [Scrapy](https://scrapy.org/), um auf eine Website zuzugreifen und deren Inhalte zu analysieren. Anschließend können Sie den Website-Inhalt nach den gewünschten Informationen filtern. Das folgende Beispiel zeigt einen typischen Scraping-Prozess: ```none import requests url = 'http://example.com' # Make requests response = requests.get(url) print(response.text) ``` Dieser Prozess liefert die benötigten Informationen und eignet sich für einmalige Anwendungsfälle oder Fälle, in denen Daten nur einmal extrahiert werden müssen. Er verwendet jedoch Ihre System-IP für Anfragen und kann bei wiederholten oder kontinuierlichen Anfragen auf Probleme stoßen, wenn die Website den Zugang im Laufe der Zeit einschränkt. Die Ergebnisse des Beispiel-Scraping-Prozesses sehen wie folgt aus: ```none Example Domain