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爬虫神器,大幅提升爬虫效率!

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在做爬虫的时候,我们往往可能这些情况:

  • 网站比较复杂,会碰到很多重复请求。
  • 有时候爬虫意外中断了,但我们没有保存爬取状态,再次运行就需要重新爬取。

还有诸如此类的问题。

那怎么解决这些重复爬取的问题呢?大家很可能都想到了“缓存”,也就是说,爬取过一遍就直接跳过爬取。

那一般怎么做呢?

比如我写一个逻辑,把已经爬取过的 URL 保存到文件或者数据库里面,每次爬取之前检查一下是不是在列表或数据库里面就好了。

是的,这个思路没问题,但有没有想过这些问题:

  • 写入到文件或者数据库可能是永久性的,如果我想控制缓存的有效时间,那就还得有个过期时间控制。
  • 这个缓存根据什么来判断?如果仅仅是 URL 本身够吗?还有 Request Method、Request Headers 呢,如果它们不一样了,那还要不要用缓存?
  • 如果我们有好多项目,难道都没有一个通用的解决方案吗?

的确是些问题,实现起来确实要考虑很多问题。

不过不用担心,今天给大家介绍一个神器,可以帮助我们通通解决如上的问题。

介绍

它就是 requests-cache,是 requests 库的一个扩展包,利用它我们可以非常方便地实现请求的缓存,直接得到对应的爬取结果。

  • GitHub:https://github.com/reclosedev/requests-cache
  • PyPi:https://pypi.org/project/requests-cache/
  • 官方文档:https://requests-cache.readthedocs.io/en/stable/index.html

下面我们来介绍下它的使用。

安装

安装非常简单,使用 pip3 即可:

pip3 install requests-cache

安装完毕之后我们来了解下它的基本用法。

基本用法

下面我们首先来看一个基础实例:

import requests
import time

start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time', end - start)

这里我们请求了一个网站,是 http://httpbin.org/delay/1,这个网站模拟了一秒延迟,也就是请求之后它会在 1 秒之后才会返回响应。

这里请求了 10 次,那就至少得需要 10 秒才能完全运行完毕。

运行结果如下:

Finished 1 requests
Finished 2 requests
Finished 3 requests
Finished 4 requests
Finished 5 requests
Finished 6 requests
Finished 7 requests
Finished 8 requests
Finished 9 requests
Finished 10 requests
Cost time 13.17966604232788

可以看到,这里一共用了13 秒。

那如果我们用上 requests-cache 呢?结果会怎样?

代码改写如下:

import requests_cache
import time

start = time.time()
session = requests_cache.CachedSession('demo_cache')

for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time', end - start)

这里我们声明了一个 CachedSession,将原本的 Session 对象进行了替换,还是请求了 10 次。

运行结果如下:

Finished 1 requests
Finished 2 requests
Finished 3 requests
Finished 4 requests
Finished 5 requests
Finished 6 requests
Finished 7 requests
Finished 8 requests
Finished 9 requests
Finished 10 requests
Cost time 1.6248838901519775

可以看到,一秒多就爬取完毕了!

发生了什么?

这时候我们可以发现,在本地生成了一个 demo_cache.sqlite 的数据库。

我们打开之后可以发现里面有个 responses 表,里面多了一个 key-value 记录,如图所示:

我们可以可以看到,这个 key-value 记录中的 key 是一个 hash 值,value 是一个 Blob 对象,里面的内容就是 Response 的结果。

可以猜到,每次请求都会有一个对应的 key 生成,然后 requests-cache 把对应的结果存储到了 SQLite 数据库中了,后续的请求和第一次请求的 URL 是一样的,经过一些计算它们的 key 也都是一样的,所以后续 2-10 请求就立马返回了。

是的,利用这个机制,我们就可以跳过很多重复请求了,大大节省爬取时间。

Patch 写法

但是,刚才我们在写的时候把 requests 的 session 对象直接替换了。有没有别的写法呢?比如我不影响当前代码,只在代码前面加几行初始化代码就完成 requests-cache 的配置呢?

当然是可以的,代码如下:

import time
import requests
import requests_cache

requests_cache.install_cache('demo_cache')

start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time', end - start)

这次我们直接调用了 requests-cache 库的 install_cache 方法就好了,其他的 requests 的 Session 照常使用即可。

我们再运行一遍:

Finished 1 requests
Finished 2 requests
Finished 3 requests
Finished 4 requests
Finished 5 requests
Finished 6 requests
Finished 7 requests
Finished 8 requests
Finished 9 requests
Finished 10 requests
Cost time 0.018644094467163086

这次比上次更快了,为什么呢?因为这次所有的请求都命中了 Cache,所以很快返回了结果。

后端配置

刚才我们知道了,requests-cache 默认使用了 SQLite 作为缓存对象,那这个能不能换啊?比如用文件,或者其他的数据库呢?

自然是可以的。

比如我们可以把后端换成本地文件,那可以这么做:

import time
import requests
import requests_cache

requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem')

start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time', end - start)

这里我们添加了一个 backend 参数,然后指定为 filesystem,这样运行之后本地就会生成一个 demo_cache 的文件夹用作缓存,如果不想用缓存的话把这个文件夹删了就好了。

当然我们还可以更改缓存文件夹的位置,比如:

requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem', use_temp=True)

这里添加一个 use_temp 参数,缓存文件夹便会使用系统的临时目录,而不会在代码区创建缓存文件夹。

当然也可以这样:

requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem', use_cache_dir=True)

这里添加一个 use_cache_dir 参数,缓存文件夹便会使用系统的专用缓存文件夹,而不会在代码区创建缓存文件夹。

另外除了文件系统,requests-cache 也支持其他的后端,比如 Redis、MongoDB、GridFS 甚至内存,但也需要对应的依赖库支持,具体可以参见下表:

Backend Class Alias Dependencies
SQLite SQLiteCache 'sqlite'
Redis RedisCache 'redis' redis-py
MongoDB MongoCache 'mongodb' pymongo
GridFS GridFSCache 'gridfs' pymongo
DynamoDB DynamoDbCache 'dynamodb' boto3
Filesystem FileCache 'filesystem'
Memory BaseCache 'memory'

比如使用 Redis 就可以改写如下:

backend = requests_cache.RedisCache(host='localhost', port=6379)
requests_cache.install_cache('demo_cache', backend=backend)

更多详细配置可以参考官方文档:https://requests-cache.readthedocs.io/en/stable/user_guide/backends.html#backends。

Filter

当然,我们有时候也想指定有些请求不缓存,比如只缓存 POST 请求,不缓存 GET 请求,那可以这样来配置:

import time
import requests
import requests_cache

requests_cache.install_cache('demo_cache2', allowable_methods=['POST'])

start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time for get', end - start)
start = time.time()

for i in range(10):
    session.post('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time for post', end - start)

这里我们添加了一个 allowable_methods 指定了一个过滤器,只有 POST 请求会被缓存,GET 请求就不会。

看下运行结果:

Finished 1 requests
Finished 2 requests
Finished 3 requests
Finished 4 requests
Finished 5 requests
Finished 6 requests
Finished 7 requests
Finished 8 requests
Finished 9 requests
Finished 10 requests
Cost time for get 12.916549682617188
Finished 1 requests
Finished 2 requests
Finished 3 requests
Finished 4 requests
Finished 5 requests
Finished 6 requests
Finished 7 requests
Finished 8 requests
Finished 9 requests
Finished 10 requests
Cost time for post 1.2473630905151367

这时候就看到 GET 请求由于没有缓存,就花了 12 多秒才结束,而 POST 由于使用了缓存,一秒多就结束了。

另外我们还可以针对 Response Status Code 进行过滤,比如只有 200 会缓存,则可以这样写:

import time
import requests
import requests_cache

requests_cache.install_cache('demo_cache2', allowable_codes=(200,))

当然我们还可以匹配 URL,比如针对哪种 Pattern 的 URL 缓存多久,则可以这样写:

urls_expire_after = {'*.site_1.com': 30, 'site_2.com/static': -1}
requests_cache.install_cache(
    'demo_cache2', urls_expire_after=urls_expire_after)

这样的话,site_1.com 的内容就会缓存 30 秒,site_2.com/static 的内容就永远不会过期。

当然,我们也可以自定义 Filter,具体可以参见:https://requests-cache.readthedocs.io/en/stable/user_guide/filtering.html#custom-cache-filtering。

Cache Headers

除了我们自定义缓存,requests-cache 还支持解析 HTTP Request / Response Headers 并根据 Headers 的内容来缓存。

比如说,我们知道 HTTP 里面有个 Cache-Control 的 Request / Response Header,它可以指定浏览器要不要对本次请求进行缓存,那 requests-cache 怎么来支持呢?

实例如下:

import time
import requests
import requests_cache

requests_cache.install_cache('demo_cache3')

start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1',
                headers={
                    'Cache-Control''no-store'
                })
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time for get', end - start)
start = time.time()

这里我们在 Request Headers 里面加上了 Cache-Controlno-store,这样的话,即使我们声明了缓存那也不会生效。

当然 Response Headers 的解析也是支持的,我们可以这样开启:

requests_cache.install_cache('demo_cache3', cache_control=True)

如果我们配置了这个参数,那么 expire_after 的配置就会被覆盖而不会生效。

更多的用法可以参见:https://requests-cache.readthedocs.io/en/stable/user_guide/headers.html#cache-headers。

总结

好了,到现在为止,一些基本配置、过期时间配置、后端配置、过滤器配置等基本常见的用法就介绍到这里啦,更多详细的用法大家可以参考官方文档:https://requests-cache.readthedocs.io/en/stable/user_guide.html。

希望对大家有帮助。

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