Для программного извлечения 10 строк из файла .txt и добавления их в базу данных по 10 строк, вы можете использовать следующий код на языке Python:
```python
import sqlite3
# Открываем файл .txt
with open("file.txt", "r") as f:
lines = f.readlines()
# Подключаемся к базе данных
conn = sqlite3.connect("database.db")
cursor = conn.cursor()
# Разделим строки на группы по 10
groups = [lines[i:i+10] for i in range(0, len(lines), 10)]
# Добавляем каждую группу строк в базу данных
for group in groups:
query = "INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES "
values = []
for line in group:
# Обработка каждой строки и добавление значений в список values
# Например, если строки содержат два значения, то можно использовать следующую строку:
values.append(tuple(line.strip().split(","))) # значения разделены запятой
# Добавляем значения в базу данных
cursor.executemany(query + "(?, ?)", values)
conn.commit()
# Закрываем соединение с базой данных
conn.close()
```
Чтобы настроить использование файла .txt с прокси таким образом, чтобы каждые 10 аккаунтов использовали один прокси, вы можете воспользоваться следующим кодом:
```python
import requests
# Список прокси серверов
proxies = [
{"http": "http://proxy1.com:port"},
{"http": "http://proxy2.com:port"},
{"http": "http://proxy3.com:port"},
# и т.д.
]
# Открываем файл .txt
with open("file.txt", "r") as f:
lines = f.readlines()
# Делаем запросы, используя прокси
for i, line in enumerate(lines):
if i % 10 == 0:
proxy = proxies[i // 10 % len(proxies)] # выбираем прокси из списка
response = requests.get("http://example.com", proxies=proxy)
# Дальнейшая обработка ответа
```
В этом примере каждые 10 аккаунтов будет использоваться один прокси из списка. Обратите внимание, что вместо "http://example.com" вам следует использовать ваш URL-адрес или методы API в соответствии с вашими требованиями.
