先使用缓存避免重复请求,再结合代理防止IP封锁。通过requests-cache库缓存页面内容,减少网络开销;利用随机代理池轮换IP,降低被封风险;二者结合可提升爬取效率与稳定性。

在进行大规模网页抓取时,Python爬虫常面临效率低、IP被封、重复请求等问题。通过结合缓存与代理机制,可以显著提升抓取效率并降低目标服务器压力。下面介绍具体实现方法。
缓存的核心思想是将已成功获取的页面内容保存下来,下次请求相同URL时直接读取本地数据,避免网络传输开销。
推荐使用 requests-cache 库,它能无缝集成到 requests 请求中:
示例代码:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
import requests
import requests_cache
<h1>启用缓存,缓存文件名为 'web_cache.sqlite'</h1><p>requests_cache.install_cache('web_cache', expire_after=86400) # 24小时</p><p>response = requests.get('<a href="https://www.php.cn/link/b05edd78c294dcf6d960190bf5bde635">https://www.php.cn/link/b05edd78c294dcf6d960190bf5bde635</a>')</p><h1>第一次运行走网络,之后从缓存读取</h1>频繁请求同一网站容易触发反爬机制。通过代理轮换IP,可分散请求来源,降低被封风险。
requests 支持通过 proxies 参数设置代理:
示例代码:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
proxies = [
'http://1.1.1.1:8080',
'http://2.2.2.2:3128',
'http://3.3.3.3:1080'
]
<p>import random
proxy = random.choice(proxies)
proxies_dict = {'http': proxy, 'https': proxy}
response = requests.get(url, proxies=proxies_dict, timeout=5)</p>将两者结合,既能减少网络请求,又能合理使用代理资源:
实际项目中,可封装一个通用 fetch 函数:
def fetch(url, use_proxy=True):
if requests_cache.get_cache().has_url(url):
return requests.get(url) # 直接从缓存读取
<pre class='brush:python;toolbar:false;'>proxies = get_random_proxy() if use_proxy else None
try:
response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=5)
return response
except:
return None基本上就这些。合理使用缓存和代理,不仅能加快爬取速度,还能减少被封IP的概率,让爬虫更稳定高效。
以上就是Python爬虫怎样使用缓存代理_Python爬虫结合缓存与代理提升抓取效率方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号