Python爬虫怎样使用缓存机制_Python爬虫减少重复请求的缓存策略与实现

使用缓存机制可减少重复请求，提升爬虫效率。1. 文件系统缓存：按URL哈希命名文件，检查本地缓存是否存在且未过期，避免重复请求；2. HTTP条件请求：利用ETag和Last-Modified头发送If-None-Match或If-Modified-Since实现304响应复用；3. requests-cache库：支持SQLite、Redis等后端，自动处理缓存逻辑，简化集成。应根据项目规模选择策略：小项目用文件缓存，多进程用Redis/SQLite，追求兼容性启用HTTP头校验，合理设置过期时间并定期清理缓存。

在编写Python爬虫时，频繁向服务器发送重复请求不仅会增加网络开销，还可能触发反爬机制。使用缓存机制能有效减少重复请求，提升爬取效率，同时降低对目标服务器的压力。下面介绍几种实用的缓存策略与实现方法。

使用文件系统缓存保存响应内容

将每次请求的响应结果（如HTML、JSON）保存到本地文件中，下次请求相同URL时优先读取缓存文件。

可以按URL的哈希值命名文件，避免特殊字符问题：

示例代码片段：

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import hashlib
import requests
from pathlib import Path
<p>def get_cache_path(url):
name = hashlib.md5(url.encode()).hexdigest()
return Path("cache") / f"{name}.html"</p><p>def cached_get(url, timeout=3600):
cache_file = get_cache_path(url)
if cache_file.exists():
if time.time() - cache_file.stat().st_mtime < timeout:
return cache_file.read_text(encoding="utf-8")</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">resp = requests.get(url)
resp.raise_for_status()
cache_file.parent.mkdir(exist_ok=True)
cache_file.write_text(resp.text, encoding="utf-8")
return resp.text

利用HTTP缓存头实现条件请求

很多网站支持ETag和Last-Modified头部，可通过If-None-Match或If-Modified-Since发起条件请求。

如果资源未更新，服务器返回304 Not Modified，不传输正文，节省带宽。

requests库配合requests-cache可自动处理这些逻辑。

存了个图

视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取

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使用requests-cache简化缓存管理

requests-cache是一个第三方库，能为requests添加透明缓存功能，支持多种后端（SQLite、Redis、内存等）。

安装方式：

pip install requests-cache

启用缓存非常简单：

import requests_cache
requests_cache.install_cache('webcache', backend='sqlite', expire_after=3600)
<h1>之后所有requests请求都会自动缓存</h1><p>response = requests.get('<a href="https://www.php.cn/link/4d2fe2e8601f7a8018594d98f28706f2">https://www.php.cn/link/4d2fe2e8601f7a8018594d98f28706f2</a>')

该库自动处理过期、重复请求和HTTP缓存头，适合快速集成。

根据场景选择合适的缓存策略

不同项目对缓存的需求不同，需结合实际选择：

注意设置合理的缓存有效期，动态内容应缩短过期时间，静态资源可适当延长。

基本上就这些。合理使用缓存不仅能加快爬虫速度，还能更友好地对待目标站点。关键是根据需求选择合适的方式，并做好缓存清理和更新逻辑。

以上就是Python爬虫怎样使用缓存机制_Python爬虫减少重复请求的缓存策略与实现的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！