1. 为什么需要缓存？
好了，小伙伴们，我们来到了网页爬取中最酷的一部分 —— 数据缓存。为啥要缓存呢？因为它就像让你的脚本“百米加速破纪录”一样！咱们来看看为啥需要缓存以及它是咋运作的。放轻松，这里面没啥绕脑子的东西。
想象一下：你爬了个网站，得到了所有需要的数据，第二天你想更新这些数据。难道你非得再来一次无限循环的请求吗？不需要！咱们可以通过缓存来避免重复的工作。
缓存的好处：
- 速度快: 缓存好的数据获取起来比重新从服务器加载要快。就像你最爱的蛋糕放在冰箱里一样，不用再跑去蛋糕店买了，直接拿出来吃！
- 省钱: 不仅减轻服务器的负担，也节省你自己的流量。双赢！
- 稳定性: 缓存能应对临时的网络问题。如果网站突然挂了，你手上还是有数据的。就像有个备用降落伞。
2. 数据缓存的基础
缓存是什么？
缓存是种临时存储，可以重复利用之前获取的数据。在编程中，缓存可以避免重复请求同一批数据。想象下，缓存就是你随手可以翻阅的私人信息库。
缓存的类型：
- 内存缓存: 很快，但断电就没了，类似于RAM的工作方式。
- 文件缓存: 数据保存在磁盘上，更持久且可靠。
3. 在Python中实践缓存
想在Python中缓存数据？可以用requests库。不过requests本身不支持缓存。这时候requests-cache就派上用场啦，它可以让你的请求加上缓存功能，简单又方便。
安装库
pip install requests-cache
配置缓存
咱们在脚本中设置一下缓存：
import requests_cache
# 设置SQLite缓存
requests_cache.install_cache('demo_cache', expire_after=180)
import requests
# 发送请求
response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1')
# 检查数据的来源
print(f'From cache: {response.from_cache}')
# 输出数据
print(response.json())
首先，我们调用requests_cache.install_cache来设置缓存。这会新建一个SQLite数据库来存放缓存数据。参数expire_after指定了缓存数据过期的时间（单位是秒）。这里我们设置成了三分钟。
缓存的特点
当你再次运行这段代码时，注意response.from_cache的值。对于头三分钟内的后续调用，这个变量会是True。
删除缓存
删除缓存非常简单：直接删掉缓存文件，或者用requests_cache.clear()方法来清空缓存里的所有记录。
4. 缓存的高级功能
有条件的缓存
有时候你可能需要更灵活的缓存逻辑。比如说，你不想缓存过期的数据，或者请求参数变了也不缓存。
这种情况下，可以在requests-cache里添加额外的参数：
requests_cache.install_cache('custom_cache',
allowable_methods=['GET', 'POST'],
allowable_codes=[200, 404],
ignored_parameters=['timestamp'])
在这里我们允许对GET和POST方法进行缓存，只缓存200和404状态码的响应。同时忽略参数timestamp，这样带不同时间戳的请求不会被视为不同请求。
使用Redis
如果你需要更强大的解决方案，比如支持分布式缓存，可以用redis。这是一个基于内存的缓存系统，在大数据领域很受欢迎。
操作步骤：
-
安装Redis和它对应的Python库：
Bash
brew install redis # macOS 用户 pip install redis -
在项目中配置Redis：
Python
import redis import requests r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def get_cached_response(url): if r.get(url): return r.get(url).decode('utf-8') else: response = requests.get(url) r.setex(url, 3600, response.text) # 缓存1小时 return response.text print(get_cached_response('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1'))
这个例子用Redis把响应数据缓存1小时。我们首先检查数据是否已经在缓存中，只有在缓存中没有数据的情况下才会发送HTTP请求。
5. 错误处理
使用缓存时，有时可能会遇到数据库损坏或者缓存数据未更新的情况。为了应对这种情况，记录日志并定期检查数据是个好习惯。
记录日志的示例代码：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
try:
response = get_cached_response('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1')
logging.info("数据成功从缓存中提取")
except Exception as e:
logging.error("提取数据时出错: %s", str(e))
最后的思考
缓存不仅是个提升性能的工具，也是让你的应用更可靠、更能应对网络问题或服务器过载的好帮手。使用requests-cache或redis这样的工具可以高效地管理请求并保存数据供以后使用。成为缓存大师，不要让你的脚本被多余的请求拖慢！就像老程序员说的那句话：“缓存一次，比重复问一百次强”。
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