爬虫dns cache设置

本文介绍如何配置Squid代理服务器中的DNS设置,包括正向解析的时间限制及指定Google DNS服务器等内容,并展示了如何通过Python中的urllib3库自定义DNS解析方式。
部署运行你感兴趣的模型镜像

设置代理服务器squid的dns

  • positive_dns_ttl 6 hours #设置为6小时,这个值取dns返回的ttl最小值
  • dns_nameservers 8.8.8.8 #设置google dns服务器

设置nscd

  • enable-cache hosts yes #和squid设置差不多

python requests设置

from urllib3.util import connection

    _orig_create_connection = connection.create_connection

    def patched_create_connection(address, *args, **kwargs):
        """Wrap urllib3's create_connection to resolve the name elsewhere"""
        # resolve hostname to an ip address; use your own
        # resolver here, as otherwise the system resolver will be used.
        host, port = address
        hostname = your_dns_resolver(host)

        return _orig_create_connection((hostname, port), *args, **kwargs)

    connection.create_connection = patched_create_connection

这里是stackoverflow回答

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.11

Python3.11

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 提高 Python 爬虫效率的方法与优化技巧 为了提高 Python 爬虫的效率,可以从多个角度入手,包括但不限于并发处理、缓存机制、减少不必要的请求以及合理设计爬取逻辑等。以下是具体的优化方法: --- #### **1. 并发处理** 传统的串行爬虫会逐条发送请求并等待响应完成后再继续下一条任务,这种方式效率较低。通过引入多线程或多进程技术,可以显著提升爬虫的速度。 - 使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 或者 `multiprocessing.Pool` 来实现多线程或多进程爬取[^4]。 - 如果目标站点对连接数有限制,则可通过控制最大工作线程数量来平衡负载。 ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def fetch_url(url): response = requests.get(url, headers=headers) return response.text urls = [...] # URL列表 with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: futures = [executor.submit(fetch_url, url) for url in urls] for future in as_completed(futures): result = future.result() process_data(result) # 自定义数据处理函数 ``` --- #### **2. 缓存机制** 对于重复访问相同页面的情况,启用缓存功能可以节省大量时间。可以通过内存或磁盘存储已下载的内容副本,在下次遇到相同的URL时直接返回缓存结果而不是重新发起HTTP请求[^3]。 ```python import os.path CACHE_DIR = './cache' def cached_fetch(url): cache_file = os.path.join(CACHE_DIR, hashlib.md5(url.encode()).hexdigest()) if os.path.exists(cache_file): with open(cache_file, 'r') as f: return f.read() else: resp = requests.get(url, headers=headers) content = resp.text with open(cache_file, 'w') as f: f.write(content) return content ``` --- #### **3. 减少冗余流量** 只抓取需要的信息而非整个网页;压缩传输数据量也是重要的性能考量因素之一。例如指定Accept-Encoding头字段告知服务器客户端支持gzip编码形式的数据包传递[^1]。 ```python headers = { "User-Agent": "...", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", } ``` --- #### **4. 动态调整延迟参数** 为了避免触发目标网站的防护措施而导致IP封禁等问题,可以根据当前运行状态动态调节每次请求之间的时间间隔。当发现错误率较高时适当延长休眠周期反之则缩短之[^2]。 ```python import random time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5)) # 随机暂停一段时间 ``` --- #### **5. 利用CDN加速节点分布特性规避单一出口瓶颈** 某些大型门户网站可能会部署全球范围内的内容分发网络(Content Delivery Network),这意味着即使同一个域名也可能对应着不同地理位置的实际物理机器实例。因此我们可以在程序内部尝试轮询切换DNS解析得到的不同IP地址作为最终访问入口从而达到分流效果降低单点失败风险的同时还能加快整体速度表现[^3]. --- #### **6. 数据预处理与过滤** 提前做好正则表达式匹配或者其他形式的初步筛选有助于剔除那些明显不符合条件记录进而减轻后续深入剖析阶段的工作负担[^1]。 --- #### **7. 日志监控与调试工具集成** 良好的日志记录习惯可以帮助开发者迅速定位潜在问题所在位置同时便于长期跟踪项目进展状况。另外借助像Sentry这样的外部服务平台还可以进一步增强异常捕获能力[^2]。 --- ### 结论 综上所述,通过对上述各项策略的有效组合运用即可大幅度改善现有Python爬虫项目的执行效能水平。当然实际应用当中还需要依据具体业务需求灵活变通调整方案细节才能取得最佳成效。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值