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
1.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。
2.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 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)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_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)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_cache
requests_cache.install_cache('demo_cache')#demo_cache.sqlite 做缓存
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)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_cache
import requests
requests_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 redies
backend = 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 time
import requests
import requests_cache
#只缓存post
requests_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，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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