Vindicar

Что подразумеваешь под "не хочет работать"?
ImportError? Ну так mouse - это не стандартный модуль питона, а сторонняя библиотека, ставь её через pip, как описано по ссылке.

pyautogui такое не умеет вроде. Посмотри в сторону pywinauto.

async def main():
    print(f"started at {time.strftime('%X')}")
    # вызов займёт 2 секунды, а не 3
    await asyncio.gather(say_after(1, 'hello'), say_after(2, 'world')) 
    print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

В синхронном коде такое можно имитировать только потоками.

Есть такая вещь как timedelta.

print(set(my_str))

Ты очевидно что-то напутал со структурой данных res - на каком-то из уровней в ней список, а ты ожидаешь словарь с ключами-строками. Выведи эту структуру с помощью pprint, разберись, чем она отличается от твоих ожиданий, и поправь код обращения к res.

for m, k, z in zip(all_post, all_comments, all_undercom):
Зачем тебе этот цикл, если ты ниже делаешь
for k in all_comments:
for z in all_undercom:

У меня такое чувство, что ты не очень понимаешь, что делает функция zip.

Нельзя. В этом и состоит отличие массива от списка. Список легче растянуть, чем массив, так как массив хранит все свои данные одним блоком, а список хранит одним блоком только ссылки на свои элементы.
Нужно либо выделять массив с запасом, либо сбрасывать данные на диск для последующего чтения в numpy-массив.

Какая лютая жесть. Нахрена все эти преобразования из списка в строку и обратно?
Я предполагаю, что в файле одна строка - это один прокси, и файл не настолько чудовищно велик, чтобы избегать его полной загрузки в память. Тогда если на пальцах:
1. Описываешь функцию, которая разбирает строку в описание прокси (например, в кортеж "адрес,порт"). Например, если прокси указаны в виде адрес:порт, то подойдёт что-то типа

@staticmethod
def parse_proxy_line(line):
    # сработает, если на каждой строке указан порт
    addr, _, port = line.strip().rpartition(':')
    return (addr, int(port))

2. В конструктор передаёшь коллекцию строк с прокси. Можно сделать что-то типа

def __init__(self, source):
  self.proxies = list(map(parse_proxy_line, source))

Учитывая, что текстовый файл - это тоже коллекция строк, можно просто передать открытый файл.

with open('whatever.txt', 'rt') as src:
  proxy_list = ProxyList(src)

После этого с файлом не работаешь - незачем.
3. Создаёшь поле класса, в котором хранишь индекс следующего прокси для выдачи. Можно обойтись без этого индекса, если список не будет использоваться повторно - тогда можно просто отдавать нулевой элемент списка, и сразу же удалять его.
4. Пишешь метод, который по запросу берёт элемент списка с указанным индексом, затем увеличивает индекс. Это повторяется, пока не найдётся рабочий прокси или пока индекс не выйдет за пределы списка.

Всё! Кода на 15 строчек (с учётом проверки).

А вообще можно обойтись и без класса.

from typing import Tuple
def parse_proxy_line(line: str) -> Tuple[str, int]:
    # сработает, если на каждой строке указан порт
    addr, _, port = line.strip().rpartition(':')
    return (addr, int(port))
def is_good_proxy(proxy: Tuple[str, int]) -> bool:
    host, port = proxy
    return ... #тут проверяешь, хороший ли прокси и возвращаешь True если да

src = open('proxies.txt', 'rt')
# Это - ленивое вычисление. Когда мы запросим следующий прокси, 
# filter() будет запрашивать элементы, пока не найдёт "хороший",
# т.е. такой, для которого is_good_proxy() вернуло True
# В свою очередь, эти элементы будут запрашиваться из map(), 
# которая будет брать элементы из src и вызывать для каждого parse_proxy_line()
# А элементы в файле src - это текстовые строки, которые будут читаться по запросу.
# Таким образом, нет необходимости хранить весь список прокси в памяти, 
# они будут подгружаться по мере возникновения потребности.
proxies = iter(filter(is_good_proxy, map(parse_proxy_line, src)))

#когда нужно получить ещё один прокси:
host, port = next(proxies) #next - встроенная функция
#если прокси закончились, выкинет исключение StopIteration, которое можешь поймать и обработать как хочешь.