数据抓取的缓存策略：减少重复请求与资源消耗

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jackcode

发布于 2025-03-25 14:19:13

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在数据采集领域，爬虫效率是决定项目成败的关键因素之一。传统的爬虫架构往往因请求频繁、资源消耗较大以及重复抓取等问题，导致效率低下。这些问题不仅拖慢了数据获取的速度，还可能引发目标服务器的过载风险，甚至导致爬虫被限制。

缓存策略是解决这些问题的有效手段。通过缓存已经抓取的数据，爬虫可以避免重复请求，从而显著降低对目标服务器的压力。这不仅有助于保护目标服务器的稳定运行，还能节省宝贵的开发者时间和计算资源。

本教程将深入探讨如何通过结合代理IP技术（以爬虫代理为例）、Cookie和User-Agent设置，来优化爬虫的效率和稳定性。我们将通过一步步的示例代码，展示如何高效地抓取知乎上的相关文章内容，包括文章标题和内容。这些技术的结合使用，不仅可以提高爬虫的效率，还能有效规避网站机制，确保数据采集的顺利进行。

一、明确目标与前置知识

目标

了解缓存策略在爬虫中的应用，减少重复请求
掌握代理 IP 配置技术（参考爬虫代理的域名、端口、用户名、密码）
学会在代码中设置 Cookie 和 User-Agent
针对知乎网站（https://www.zhihu.com）采集指定关键词下的文章信息

前置知识

熟悉 Python 编程基础
安装并使用第三方库（如 requests、requests_cache、BeautifulSoup）
理解 HTTP 请求基础知识及代理的使用原理

二、按步骤拆解操作

步骤1：环境准备

首先需要安装所需的 Python 库。可以使用以下命令安装：

pip install requests requests_cache beautifulsoup4

步骤2：实现缓存策略

为了减少重复请求，我们使用 requests_cache 对请求结果进行缓存。这样，在缓存有效期内相同的请求将直接使用缓存数据，而不会再次访问目标服务器。

步骤3：设置代理 IP、Cookie 和 User-Agent

本示例中，我们将使用爬虫代理（以下为示例配置）：

代理域名：yiniu.proxy.com
端口：12345
用户名：your_username
密码：your_password

同时我们通过设置 Cookie 和自定义 User-Agent，模拟真实浏览器访问。

步骤4：采集知乎指定关键词的文章数据

本示例将以关键词“爬虫”为例，通过构造搜索请求获取相关的文章标题和内容。实际中，知乎的反爬机制较强，可能需要更多的处理手段，本示例仅供教学参考。

步骤5：完整代码示例

下面是完整的示例代码，代码中包含中文注释，帮助理解各部分功能：

import requests
import requests_cache
from bs4 import BeautifulSoup

# ---------------------------
# 第一步：初始化缓存策略
# 设置缓存过期时间为 300 秒（5 分钟），可根据需要调整
requests_cache.install_cache('zhihu_cache', expire_after=300)

# ---------------------------
# 第二步：配置代理
# 使用亿牛云爬虫代理的示例配置 www.16yun.cn
proxy_domain = "yiniu.16yun.cn"
proxy_port = "12345"
proxy_username = "16YUN"
proxy_password = "16IP"

# 构造代理 URL，注意代理认证信息的格式
proxy_url = f"http://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_domain}:{proxy_port}"

# 构造代理字典，用于 requests 请求
proxies = {
    "http": proxy_url,
    "https": proxy_url
}

# ---------------------------
# 第三步：设置请求头（包括 Cookie 和 User-Agent）
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36",
    # 示例 Cookie，可根据需要修改或扩展
    "Cookie": "YOUR_COOKIE_STRING"
}

# ---------------------------
# 第四步：定义爬虫函数
def crawl_zhihu(keyword):
    """
    根据指定关键词采集知乎搜索结果中的文章标题和内容
    """
    # 构造知乎搜索的 URL（此 URL 为示例，实际情况可能有所不同）
    search_url = f"https://www.zhihu.com/search?type=content&q={keyword}"
    
    try:
        # 使用缓存的 session 发起请求
        response = requests.get(search_url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
        # 检查响应状态码
        response.raise_for_status()
    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求出错：{e}")
        return

    # 解析返回的 HTML 内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    # 提取文章标题和内容（此处选择合适的选择器进行解析，实际页面结构可能需要调整）
    articles = []
    for item in soup.select(".ContentItem"):  # 此选择器仅为示例
        title_tag = item.select_one(".ContentItem-title")
        content_tag = item.select_one(".ContentItem-content")
        title = title_tag.get_text(strip=True) if title_tag else "无标题"
        content = content_tag.get_text(strip=True) if content_tag else "无内容"
        articles.append({"title": title, "content": content})
    
    # 输出采集到的文章信息
    for idx, article in enumerate(articles, start=1):
        print(f"文章 {idx}: {article['title']}")
        print(f"内容: {article['content']}\n{'-'*40}")

# ---------------------------
# 第五步：执行爬虫采集任务
if __name__ == "__main__":
    # 指定采集关键词，例如“爬虫”
    crawl_keyword = "爬虫"
    print(f"正在采集关键词 '{crawl_keyword}' 的知乎文章数据...\n")
    crawl_zhihu(crawl_keyword)