在当今信息爆炸的时代，互联网中蕴藏着大量有价值的结构化数据，这些数据对于企业决策、市场分析和学术研究都具有重要意义。使用Python的高级技术结合代理IP，我们可以轻松地爬取各种来源的结构化数据。本文将介绍Python的高级技术以及如何使用代理IP来爬取和提取结构化数据。

Scrapy是一个功能强大的Python爬虫框架，它提供了对代理的支持。使用Scrapy，您可以在爬虫中轻松地设置代理，以避免被目标网站封禁IP。

1. 首先，需要安装Scrapy框架并创建一个新的项目，在项目根目录下执行命令 scrapy crawl example（其中"example"是Spider的名称）

2. 编写Scrapy，定义了一个名为MySpider的Spider类，它继承自Scrapy的Spider类。我们设置了Spider的名称为"example"，并指定了要爬取的起始URL列表。我们设置了Spider的名称为"example"，并指定 了要爬取的起始URL列表。

代码如下：

    class MySpider(scrapy.Spider):
        name = "example"
        
        start_urls = [
            "http://www.example.com/page1",
            "http://www.example.com/page2",
        ]
        
        def parse(self, response):
            # 在这里编写解析响应的逻辑
            # 您可以使用XPath或CSS选择器来提取数据
            
            # 示例：提取页面标题
            title = response.xpath('//title/text()').get()
            print("Page Title:", title)
            
            # 示例：提取页面中的所有链接
            links = response.css('a::attr(href)').getall()
            for link in links:
                absolute_url = response.urljoin(link)
                print("Link:", absolute_url)
            
            # 这里您可以编写更多的数据提取和处理逻辑

3. 编写完即可开始爬取页面并进行数据提取。请确保您具备网络爬虫的合法使用权限，并遵守网站的使用规则和政策。