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这篇文章主要介绍了怎么使用python反爬虫技术限制连续请求时间的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇怎么使用Python反爬虫技术限制连续请求时间文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。用勾子函数根据
这篇文章主要介绍了怎么使用python反爬虫技术限制连续请求时间的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇怎么使用Python反爬虫技术限制连续请求时间文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
import requests_cacheimport timerequests_cache.install_cache() #默认按照浏览器的缓存进行requests_cache.clear() def make_throttle_hook(timeout=0.1): def hook(response, *args, **kwargs): print(response.text) # 判断没有缓存时就添加延时 if not getattr(response, 'from_cache', False): print(f'Wait {timeout} s!') time.sleep(timeout) else: print(f'exists cache: {response.from_cache}') return response return hookif __name__ == '__main__': requests_cache.install_cache() requests_cache.clear() session = requests_cache.CachedSession() # 创建缓存会话 session.hooks = {'response': make_throttle_hook(2)} # 配置钩子函数 print('first requests'.center(50,'*')) session.get('Http://httpbin.org/get') print('second requests'.center(50,'*')) session.get('http://httpbin.org/get')
有关requests_cache的更多用法,参考下面requests_cache说明
httpbin.org 这个网站能测试 HTTP 请求和响应的各种信息,比如 cookie、ip、headers 和登录验证等,且支持 GET、POST 等多种方法,对 WEB 开发和测试很有帮助。它用 Python + flask 编写,是一个开源项目。
requests-cache,是 requests 库的一个扩展包,利用它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。
作用和使用场景
在爬取过程中,它可以根据浏览器的缓存机制来选择缓存内容。从请求行为上看与浏览器更加相似,起到反反爬的效果。
另外,还可以自定义缓存机制,在爬虫项目中,优化性能。
requests-cache库只能对requests的请求实现缓存功能,而且requests要以session方式进行请求。单独的requests.get、requests.post 不能被缓存。
requests
使用方法
安装:
$ pip install requests-cache
与普通的代码比较
在爬取一个域名下的多个url时,使用requests.session.get或requests.session.post会比单纯的requests.get、requests.post更高效。因为它只建立了一个会话,并在上面做多次请求。同时还支持登录信息cookie等的传递。
下面比较一下缓存代码的写法 没有缓存的代码:
普通的requests session爬取
import requestsimport timestart = 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)
该代码是访问了httpbin.org网站,该网站会解析delay/1,在1秒后返回。
有缓存的代码:
带缓存的requests session爬取
import requests_cache #pip install requests_cacheimport timestart = 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)
只需要添加一句requests_cache.install_cache('demo_cache')即可。
微创式添加缓存功能
import requests_cache #pip install requests_cacherequests_cache.install_cache('demo_cache')#demo_cache.sqlite 做缓存import requestsimport timestart = 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)
如果需要清空缓存,可以调用:requests_cache.clear() # 清空缓存代码
通过res.from_cache可以判断该值是否是缓存值:
import requests_cacheimport requestsrequests_cache.install_cache() # 设置缓存requests_cache.clear() # 清空缓存url = 'http://httpbin.org/get'res = requests.get(url)print(f'cache exists: {res.from_cache}')# cache exists: False # 不存在缓存res = requests.get(url)print(f'exists cache: {res.from_cache}')# exists cache: True # 存在缓存
requests_cache.install_cache默认的方式是与浏览器的缓存行为一致的。如果要自定义可以先了解该函数的参数:
requests_cache.install_cache定义
requests_cache.install_cache( cache_name='cache', backend=None, expire_after=None, allowable_codes=(200,), allowable_methods=('GET',), filter_fn=<function <lambda> at 0x11c927f80>, session_factory=< class 'requests_cache.core.CachedSession'>, **backend_options,)
该参数说明如下: - cache_name:缓存文件名称。
backend:设置缓存的存储机制,默认使用sqlite进行存储。
支持四种不同的存储机制,分别为memory、sqlite、mongoDB、redis。在设置存储机制为mongoDB、Redis时需要提前安装对应的模块。pip install pymonGo; pip install redies。
memory:以字典的形式将缓存存储在内存当中,程序运行完以后缓存将被销毁
sqlite:将缓存存储在sqlite数据库中
mongoDB:将缓存存储在mongoDB数据库中
redis:将缓存存储在redis中
expire_after:设置缓存的有效时间,默认永久有效。
allowable_codes:设置状态码。
allowable_methods:设置请求方式,默认get,表示只有get请求才可以生成缓存。
session_factory:设置缓存执行的对象,需要实现CachedSession类。
**backend_options:如果缓存的存储方式为sqlit、mongo、redis数据库,该参数表示设置数据库的连接方式。
设置缓存文件类型的代码如下:
#设置缓存:任选其一requests_cache.install_cache('demo_cache')#demo_cache.sqlite 做缓存#demo_cache文件夹做缓存,删除及表示清空缓存requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem')#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。requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem', use_temp=True)#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requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem', use_cache_dir=True)#Redis ,需要安装redis-py pip install rediesbackend = requests_cache.RedisCache(host='localhost', port=6379)requests_cache.install_cache('demo_cache', backend=backend)
其他不同格式:
MongoDB 安装pymongo pip install pymongo;
调用requests_cache.MongoCache 保存为’mongodb’
gridfs 安装pymongo
调用requests_cache.GridFSCache 保存为’gridfs’
DynamoDB boto3 调用requests_cache.DynamoDbCache 保存为’dynamodb’
Memory 以字典的形式将缓存存储在内存当中,程序运行完以后缓存将被销毁 调用requests_cache.BaseCache 保存为’memory’
具体例子代码如下:
import timeimport requestsimport requests_cache#只缓存postrequests_cache.install_cache('demo_cache2', allowable_methods=['POST'])#只缓存200返回值的请求requests_cache.install_cache('demo_cache2', allowable_codes=(200,))
只缓存200返回值的请求
设置缓存的过期时间:
#site1.com 的内容就会缓存 30 秒,site2.com/static 的内容就永远不会过期urls_expire_after = {'*.site1.com': 30, 'site2.com/static': -1}requests_cache.install_cache( 'demo_cache2', urls_expire_after=urls_expire_after)
在响应头中,浏览器会根据cache_control参数来确定是否保存缓存,在设置requests_cache缓存时,可以对cache_control参数设置,使其保存浏览器不需要保存的内容。
# 保存头中,cache_control设为不保存的请求requests_cache.install_cache('demo_cache3', cache_control=True)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)
在 Request Headers 里面加上了 Cache-Control 为 no-store,这样的话,即使我们声明了缓存那也不会生效
session.get('http://httpbin.org/delay/1', headers={ 'Cache-Control': 'no-store' })
关于“怎么使用python反爬虫技术限制连续请求时间”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“怎么使用python反爬虫技术限制连续请求时间”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注编程网Python频道。
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本文标题: 怎么使用python反爬虫技术限制连续请求时间
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