在线Python爬虫进行数据缓存的方法有很多种，这里我为您提供一个简单的示例，使用requests库和pickle库来实现数据缓存。
首先，确保已经安装了requests库，如果没有安装，可以使用以下命令安装：
pip install requests 接下来，创建一个名为cache.py的文件，并在其中编写以下代码：
import requests import pickle import time CACHE_FILE = 'cache.pkl' def save_cache(data): with open(CACHE_FILE, 'wb') as f: pickle.dump(data, f) def load_cache(): try: with open(CACHE_FILE, 'rb') as f: return pickle.load(f) except FileNotFoundError: return None def fetch_data(url): cache = load_cache() if cache and cache['url'] == url and time.time() - cache['timestamp'] < cache['expires']: print("从缓存中获取数据") return cache['data'] print("从URL获取数据") response = requests.get(url) data = response.json() # 根据实际数据结构进行修改 expires = time.time() + 3600 # 设置缓存过期时间，单位为秒 save_cache({'url': url, 'data': data, 'timestamp': expires}) return data 在这个示例中，我们定义了三个函数：
save_cache(data)：将数据保存到缓存文件中。load_cache()：从缓存文件中加载数据。fetch_data(url)：从给定的URL获取数据，如果缓存中存在且未过期，则从缓存中获取数据，否则从URL获取数据并更新缓存。现在，您可以在其他Python脚本中使用fetch_data函数来爬取数据并缓存结果。例如：
from cache import fetch_data url = "https://api.example.com/data" data = fetch_data(url) print(data) 这样，您就可以在在线Python爬虫中进行数据缓存了。请注意，这个示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要根据您的需求进行调整。
