在Django框架中进行爬虫缓存优化,可以采取以下几种策略:
from django.core.cache import cache
# 存储数据到缓存
cache_key = 'my_cache_key'
cache.set(cache_key, my_data, 3600) # 缓存时间为3600秒
# 从缓存中获取数据
data = cache.get(cache_key)
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(60 * 15) # 缓存15分钟
def my_view(request):
# 视图逻辑
MIDDLEWARE = [
# ...
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
# ...
]
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
}
}
scrapy-django-cache
。这个库可以将Scrapy爬虫与Django缓存系统相结合,实现更高效的缓存。安装:
pip install scrapy-django-cache
使用:
在Scrapy项目的settings.py文件中添加:
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_django_cache.DjangoCacheMiddleware': 600,
}
在Scrapy项目的pipelines.py文件中添加:
class DjangoCachePipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item
这些策略可以根据你的需求和项目规模进行组合使用,以提高Django爬虫的性能和效率。