यदि आप नियमित रूप से Wildberries से डेटा निकालते हैं, Ozon पर प्रतिस्पर्धियों की कीमतों की निगरानी करते हैं या डेटा संग्रह को स्वचालित करते हैं — तो आप जानते हैं कि प्रॉक्सी पर खर्च बजट को गंभीर रूप से प्रभावित कर सकता है। एक ही पृष्ठ पर अनुरोध, स्थिर डेटा को फिर से लोड करना, अपरिवर्तित जानकारी को अपडेट करना — ये सब ट्रैफ़िक और पैसे को खा जाते हैं। समाधान सरल है: सही तरीके से सेट किया गया डेटा कैशिंग प्रॉक्सी पर लोड को 50-70% तक कम कर सकता है बिना जानकारी की प्रासंगिकता खोए।
इस गाइड में हम विभिन्न कार्यों के लिए कैशिंग के व्यावहारिक तरीकों पर चर्चा करेंगे: मार्केटप्लेस से डेटा निकालने से लेकर प्रतिस्पर्धियों की निगरानी तक। आप जानेंगे कि कौन से डेटा को सुरक्षित रूप से कैश किया जा सकता है, संग्रहण समय को कैसे सेट करें और बिना प्रोग्रामिंग कौशल के कौन से उपकरणों का उपयोग करें।
प्रॉक्सी के साथ काम करने के लिए कैशिंग क्यों महत्वपूर्ण है
एक स्थिति की कल्पना करें: आप हर घंटे Wildberries पर 500 उत्पादों की कीमतों की निगरानी कर रहे हैं। बिना कैशिंग के, आपका पार्सर हर घंटे प्रॉक्सी के माध्यम से 500 अनुरोध करता है — यह प्रति दिन 12,000 अनुरोध हैं। औसत लागत पर रहवासी प्रॉक्सी यह गंभीर खर्च में बदल जाता है, खासकर यदि अधिकांश डेटा वास्तव में नहीं बदलता है।
आंकड़े बताते हैं कि मार्केटप्लेस से डेटा निकालने के दौरान 60-70% अनुरोध समान डेटा लौटाते हैं: उत्पादों के विवरण नहीं बदलते, विशेषताएँ वही रहती हैं, चित्र स्थिर होते हैं। केवल कीमतें, स्टॉक और रैंकिंग बदलती हैं। यदि स्थिर डेटा को कैश किया जाए और केवल गतिशील डेटा को अपडेट किया जाए — तो ट्रैफ़िक की बचत 50-70% तक पहुँच जाती है।
वास्तविक उदाहरण: एक ऑनलाइन स्टोर ने Ozon पर प्रतिस्पर्धियों के 1200 उत्पादों की कीमतों की निगरानी बिना कैशिंग के की — प्रति दिन 28,800 अनुरोध। स्थिर डेटा (विवरण, विशेषताएँ) के कैशिंग को 7 दिनों में अपडेट करने और कीमतों के लिए 1 घंटे के कैश के साथ लागू करने के बाद — खर्च 9,600 अनुरोधों तक कम हो गया। प्रॉक्सी ट्रैफ़िक की बचत 67% थी।
कैशिंग तीन प्रमुख समस्याओं को हल करता है:
- प्रॉक्सी ट्रैफिक पर खर्च को कम करना — कम अनुरोध = गीगाबाइट्स के लिए कम भुगतान
- ब्लॉक होने के जोखिम को कम करना — लक्षित साइट पर कम अनुरोध = बैन होने की संभावना कम
- पार्सर के काम को तेज करना — कैश से डेटा तुरंत उपलब्ध होता है, नेटवर्क अनुरोधों पर कोई देरी नहीं
डेटा निकालने के दौरान कौन से डेटा को कैश किया जा सकता है
सभी डेटा कैशिंग के लिए समान रूप से उपयुक्त नहीं होते। जानकारी को स्थिर (कम बदलती है) और गतिशील (बार-बार अपडेट होती है) में विभाजित करना महत्वपूर्ण है। गलत कैशिंग रणनीति पुराने डेटा या बचत की कमी का कारण बन सकती है।
| डेटा का प्रकार | अपडेट करने की आवृत्ति | कैश का समय | ट्रैफिक की बचत |
|---|---|---|---|
| उत्पाद विवरण | हर महीने | 7-14 दिन | 80% तक |
| विशेषताएँ और पैरामीटर | हर महीने | 7-14 दिन | 75% तक |
| उत्पाद चित्र | हर 2-4 सप्ताह | 14-30 दिन | 90% तक |
| ग्राहक समीक्षाएँ | हर दिन | 12-24 घंटे | 50% तक |
| उत्पाद की कीमतें | दिन में कई बार | 1-3 घंटे | 40% तक |
| स्टॉक में शेष | हर घंटे | 30-60 मिनट | 30% तक |
| रैंकिंग | लगातार | कैश नहीं करें | 0% |
स्वर्ण नियम: जितना कम डेटा बदलता है, उतना ही लंबे समय तक इसे कैश में रखा जा सकता है। Wildberries या Ozon पर उत्पाद विवरण बहुत कम अपडेट होते हैं — इन्हें एक या दो सप्ताह के लिए कैश करना सुरक्षित है। कीमतें अधिक बार बदलती हैं, लेकिन यहां भी 1-3 घंटे का कैश महत्वपूर्ण बचत देगा, यदि आपको वास्तविक समय में निगरानी की आवश्यकता नहीं है।
विभिन्न कार्यों के लिए कैशिंग रणनीतियाँ
प्रभावी कैशिंग केवल "डेटा को एक दिन के लिए सहेजना" नहीं है। प्रत्येक कार्य के लिए एक विशेष रणनीति की आवश्यकता होती है, जो डेटा की प्रासंगिकता और ट्रैफ़िक की बचत के बीच संतुलन को ध्यान में रखती है। हम सामान्य परिदृश्यों के लिए सिद्ध दृष्टिकोणों पर विचार करेंगे।
बहु-स्तरीय कैशिंग
सबसे प्रभावी रणनीति — डेटा को विभिन्न संग्रहण समय के साथ कई स्तरों में विभाजित करना। यह प्रॉक्सी पर लोड को अधिकतम रूप से कम करने की अनुमति देता है, जबकि महत्वपूर्ण डेटा की प्रासंगिकता को बनाए रखता है।
Wildberries के लिए बहु-स्तरीय कैश का उदाहरण:
- स्तर 1 (30 दिन): उत्पाद चित्र, ब्रांड, श्रेणियाँ
- स्तर 2 (7 दिन): विवरण, विशेषताएँ, सामग्री
- स्तर 3 (24 घंटे): रेटिंग, समीक्षाओं की संख्या
- स्तर 4 (2 घंटे): कीमतें, छूट, प्रचार
- बिना कैश: स्टॉक में शेष, रैंकिंग
इस रणनीति के तहत, 1000 उत्पादों के लिए हर 2 घंटे में 1000 अनुरोधों के बजाय, आप लगभग 300-350 अनुरोध करते हैं: अधिकांश डेटा कैश से लिया जाता है, और प्रॉक्सी के माध्यम से केवल ताजे कीमतों और शेष के लिए अनुरोध किए जाते हैं।
परिवर्तनों की जांच के साथ कैशिंग
एक अधिक उन्नत दृष्टिकोण — शर्तात्मक अनुरोधों का उपयोग करना। पूर्ण पृष्ठ को लोड करने के बजाय, आप एक हल्का अनुरोध भेजते हैं यह जांचने के लिए: क्या पिछले बार से डेटा में कोई परिवर्तन हुआ है। यदि नहीं — कैश का उपयोग करें, यदि हाँ — अपडेट लोड करें।
कई साइटें शर्तात्मक अनुरोधों के लिए HTTP हेडर का समर्थन करती हैं: If-Modified-Since या ETag। यदि पृष्ठ में कोई परिवर्तन नहीं हुआ है, तो सर्वर 304 (Not Modified) कोड लौटाएगा बिना प्रतिक्रिया के शरीर के — आप इस अनुरोध पर 95% ट्रैफ़िक की बचत करते हैं।
कैश का बुद्धिमान अपडेट
सभी डेटा को शेड्यूल के अनुसार अपडेट करने के बजाय, केवल उन डेटा को अपडेट करें जिनमें उच्च संभावना है कि वे बदल गए हैं। उदाहरण के लिए, यदि उत्पाद किसी प्रचार में शामिल है — तो हर घंटे कीमत की जांच करें। यदि सामान्य उत्पाद पिछले 2 सप्ताह से बिना बदलाव के है — तो इसे हर दिन जांचें।
सलाह: परिवर्तनों का इतिहास ट्रैक करें। यदि उत्पाद की कीमत हर दिन बदलती है — तो कैश का समय 1 घंटे तक कम करें। यदि कीमत एक महीने तक स्थिर है — तो इसे 6-12 घंटे तक बढ़ाएं। अनुकूलन योग्य कैशिंग अतिरिक्त 20-30% बचत दे सकती है।
बिना प्रोग्रामिंग के कैशिंग उपकरण
कैशिंग सेट करने के लिए प्रोग्रामर होना आवश्यक नहीं है। आधुनिक पार्सिंग और स्वचालन उपकरणों में कैशिंग के अंतर्निहित कार्य होते हैं, जिन्हें ग्राफिकल इंटरफेस के माध्यम से सेट किया जा सकता है।
Octoparse — दृश्य निर्माता के साथ पार्सर
Octoparse — बिना कोड के वेबसाइटों को पार्स करने के लिए एक लोकप्रिय उपकरण है। कार्य सेटिंग्स में "Advanced Settings" → "Cache Management" अनुभाग है, जहाँ आप निर्दिष्ट कर सकते हैं:
- कौन से पृष्ठ तत्वों को कैश करना है (चित्र, पाठ ब्लॉक, तालिकाएँ)
- कैश का संग्रहण समय (1 घंटे से 30 दिन तक)
- अपडेट की शर्तें (अनुसूची के अनुसार या कुछ फ़ील्ड में परिवर्तन होने पर)
Ozon के लिए पार्सिंग के लिए सेटिंग का उदाहरण: हम उत्पाद विवरण के ब्लॉक को 7 दिनों के लिए कैश करते हैं, कीमत के ब्लॉक को 2 घंटे के लिए। Octoparse स्वचालित रूप से उन अनुरोधों को छोड़ देगा जो विवरण के लिए हैं, यदि वे पहले से कैश में हैं, और केवल प्रॉक्सी के माध्यम से कीमतों को अपडेट करेगा।
ParseHub — जटिल साइटों के लिए कैशिंग
ParseHub गतिशील सामग्री (JavaScript, AJAX) वाली साइटों को पार्स करने में विशेषज्ञता रखता है। "Project Settings" अनुभाग में "Data Caching" विकल्प है:
- Smart Cache — स्वचालित रूप से स्थिर तत्वों की पहचान करता है और उन्हें कैश करता है
- Custom Cache Rules — आप मैन्युअल रूप से कैश के लिए तत्वों के CSS चयनकर्ताओं को निर्दिष्ट करते हैं
- Cache Duration — कैश का जीवनकाल 30 मिनट से 90 दिन तक
ParseHub मार्केटप्लेस के साथ अच्छी तरह से काम करता है, जहाँ बहुत सारा JavaScript होता है: Wildberries, AliExpress, Yandex.Market। उपकरण स्वचालित रूप से पहचानता है कि कौन से डेटा गतिशील रूप से लोड होते हैं, और दोहराए गए अनुरोधों को कैश करता है।
Screaming Frog — SEO विशेषज्ञों के लिए
यदि आप प्रतिस्पर्धियों की साइटों का विश्लेषण करने या रैंकिंग की निगरानी के लिए Screaming Frog का उपयोग करते हैं, तो अंतर्निहित कैशिंग बहुत सारा ट्रैफ़िक बचा सकती है। "Configuration" → "Spider" → "Advanced" सेटिंग्स में सक्षम करें:
- Cache Pages — HTML पृष्ठों को स्थानीय रूप से सहेजें
- Cache Images & CSS — स्थिर संसाधनों को फिर से लोड न करें
- Use Cached Data — पुनः स्कैन करते समय सहेजे गए डेटा का उपयोग करें
विशेष रूप से नियमित रूप से एक ही साइटों की निगरानी करते समय उपयोगी: पहली स्कैनिंग सभी को प्रॉक्सी के माध्यम से लोड करती है, बाद की केवल बदलने वाले पृष्ठों को।
मार्केटप्लेस से डेटा निकालने के दौरान कैशिंग
मार्केटप्लेस — ई-कॉमर्स व्यवसाय के बीच डेटा निकालने के लिए सबसे लोकप्रिय कार्य हैं। Wildberries, Ozon, Yandex.Market में डेटा की समान संरचना होती है, जो एक सार्वभौमिक कैशिंग रणनीति लागू करने की अनुमति देती है।
कम ट्रैफ़िक खर्च के साथ Wildberries से डेटा निकालना
एक सामान्य कार्य: प्रतिस्पर्धियों के 500 उत्पादों की निगरानी। बिना कैशिंग के — हर 2 घंटे में 500 अनुरोध = प्रति दिन 6000 अनुरोध। सही कैश के साथ — प्रति दिन 1500-2000 अनुरोध।
Wildberries के लिए कैश सेट करने की चरण-दर-चरण प्रक्रिया:
- पहला अनुरोध उत्पाद के लिए: पूर्ण कार्ड (विवरण, विशेषताएँ, चित्र) को स्थानीय डेटाबेस या JSON फ़ाइल में सहेजें
- उत्पाद का आर्टिकल निकालें और अलग से सहेजें — यह एक अद्वितीय पहचानकर्ता है
- अगले अनुरोध पर: जांचें कि क्या आर्टिकल कैश में है और क्या संग्रहण समय समाप्त नहीं हुआ है
- यदि कैश प्रासंगिक है: विवरण और विशेषताएँ कैश से लें, प्रॉक्सी के माध्यम से केवल कीमत और शेष के लिए अनुरोध करें (यह Wildberries पर एक अलग API-endpoint है)
- कैश किए गए डेटा को ताजे कीमत के साथ मिलाएं — पूर्ण प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करें
Wildberries कीमतें और शेष को एक अलग हल्के API अनुरोध के माध्यम से प्रदान करता है (लगभग 2-5 KB पूर्ण पृष्ठ के 200-500 KB के बजाय)। यदि भारी भाग को कैश किया जाए और केवल कीमतों के लिए अनुरोध किया जाए — तो ट्रैफिक की बचत 90-95% तक पहुँच जाती है।
Ozon से डेटा निकालने का अनुकूलन
Ozon में डेटा निकालने के लिए अधिक आक्रामक सुरक्षा होती है, इसलिए हर अतिरिक्त अनुरोध ब्लॉक होने के जोखिम को बढ़ाता है। यहां कैशिंग न केवल पैसे बचाती है, बल्कि बैन की संभावना को भी कम करती है।
Ozon की विशेषता: उत्पाद कार्ड अक्सर समान ब्लॉकों (ब्रांड का विवरण, श्रेणी की मानक विशेषताएँ) को शामिल करते हैं। यदि आप एक ही ब्रांड के 100 उत्पादों को पार्स कर रहे हैं — तो ब्रांड का विवरण समान होगा। ऐसे दोहराए जाने वाले ब्लॉकों को अलग से कैश करें:
- ब्रांड का विवरण → 30 दिनों के लिए कैश
- श्रेणी की मानक विशेषताएँ (उदाहरण के लिए, "सामग्री" कपड़ों के लिए) → 14 दिनों के लिए कैश
- विशिष्ट उत्पाद का अद्वितीय विवरण → 7 दिनों के लिए कैश
- कीमत और उपलब्धता → हर 2-4 घंटे में अनुरोध
Avito: विज्ञापनों का कैशिंग
Avito से डेटा निकालते समय (प्रतिस्पर्धियों की निगरानी, नए विज्ञापनों की ट्रैकिंग) यह ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है कि विज्ञापन अक्सर हटा दिए जाते हैं। हटाए गए विज्ञापन के डेटा को कैश में रखना बेकार है।
रणनीति: केवल सक्रिय विज्ञापनों को कैश करें और नियमित रूप से उनके स्थिति की जांच करें। यदि विज्ञापन हटा दिया गया है — कैश को साफ करें। यह डेटाबेस को अव्यवस्थित होने से रोकेगा और पार्सर के काम को तेज करेगा।
प्रतिस्पर्धियों की कीमतों की निगरानी का अनुकूलन
कीमतों की निगरानी एक ऐसा कार्य है जहाँ कैशिंग अधिकतम प्रभाव देती है। कीमतें हर मिनट नहीं बदलती हैं, लेकिन उनकी नियमित रूप से जांच करनी होती है। कैश का सही सेटअप बिना अतिरिक्त अनुरोधों के परिवर्तनों को ट्रैक करने की अनुमति देता है।
अनुकूलन योग्य जांच की आवृत्ति
सभी उत्पादों को समान जांच आवृत्ति की आवश्यकता नहीं होती। गतिशील कीमतों वाले उत्पादों (इलेक्ट्रॉनिक्स, बिक्री पर उत्पाद) की अधिक बार जांच करनी चाहिए। स्थिर कीमतों वाले उत्पादों (निर्माण सामग्री, फर्नीचर) की कम बार।
कीमतों के अनुकूलन योग्य कैशिंग का उदाहरण:
- पिछले 7 दिनों में कीमत में परिवर्तन होने वाला उत्पाद → हर 2 घंटे में जांच, 2 घंटे का कैश
- 7-30 दिनों में बिना परिवर्तन वाला उत्पाद → हर 6 घंटे में जांच, 6 घंटे का कैश
- 30 दिनों से अधिक समय से बिना परिवर्तन वाला उत्पाद → हर दिन जांच, 24 घंटे का कैश
यह दृष्टिकोण निश्चित जांच आवृत्ति की तुलना में अनुरोधों की संख्या को 40-60% तक कम करता है। 1000 उत्पादों की निगरानी करते समय, प्रति दिन 12,000 अनुरोध (हर 2 घंटे) के बजाय आप 5000-7000 अनुरोध करते हैं।
परिवर्तनों के बारे में सूचनाओं के साथ कैशिंग
सभी कीमतों को लगातार अपडेट करने के बजाय, एक प्रणाली सेट करें: कीमतों की जांच अनुसूची के अनुसार करें, लेकिन कैश को केवल परिवर्तन होने पर अपडेट करें। यदि कीमत नहीं बदली है — तो आप वर्तमान कैश की वैधता बढ़ाते हैं बिना साइट पर नए अनुरोध के।
कई पार्सर्स (Octoparse, ParseHub) "Update only if changed" मोड का समर्थन करते हैं। उपकरण अनुरोध करता है, नए डेटा की तुलना कैश से करता है, और यदि कोई अंतर नहीं है — तो कैश को फिर से नहीं लिखता, बल्कि केवल अंतिम जांच के समय को अपडेट करता है।
कैश सेट करते समय सामान्य गलतियाँ
गलत कैशिंग पुराने डेटा, महत्वपूर्ण जानकारी की हानि या इसके विपरीत, बचत की कमी का कारण बन सकती है। हम सामान्य गलतियों और उन्हें कैसे टालें, इस पर चर्चा करेंगे।
गलती 1: गतिशील डेटा के लिए बहुत लंबा कैश
प्रतिस्पर्धियों की कीमतों की निगरानी करते समय 24 घंटे के लिए कीमतों का कैश बनाना एक बुरा विचार है। एक दिन में कीमत 3-5 बार बदल सकती है, विशेष रूप से उच्च प्रतिस्पर्धा वाले क्षेत्रों में। आप ट्रैफिक की बचत करेंगे, लेकिन डेटा की प्रासंगिकता खो देंगे।
समाधान: डेटा में वास्तविक परिवर्तन की आवृत्ति निर्धारित करें। एक परीक्षण करें: 50-100 उत्पादों की हर घंटे निगरानी करें और देखें कि कीमतें कितनी बार बदलती हैं। इसके आधार पर, कैश का अनुकूलतम समय चुनें।
गलती 2: संस्करण नियंत्रण के बिना कैशिंग
यदि आप हर अपडेट पर कैश को केवल फिर से लिखते हैं, तो आप परिवर्तनों का इतिहास खो देते हैं। यह कीमतों की गतिशीलता के विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण है: यदि पुराने डेटा मिटा दिए जाते हैं, तो एक महीने में कीमतों में बदलाव का ग्राफ बनाना असंभव है।
समाधान: समय मुहर के साथ कैश के संस्करणों को सहेजें। उदाहरण के लिए, product_12345.json फ़ाइल के बजाय product_12345_2024-01-15.json बनाएं। यह इतिहास का विश्लेषण करने और आवश्यकता पड़ने पर डेटा के पिछले संस्करण पर वापस लौटने की अनुमति देगा।
गलती 3: कैश के आकार की अनदेखी
पूर्ण HTML पृष्ठों के साथ हजारों उत्पादों को कैश करना जल्दी से डिस्क को भर देगा। 10,000 उत्पादों के लिए कैश 5-10 GB ले सकता है, यदि पूर्ण पृष्ठों को चित्रों और स्क्रिप्टों के साथ सहेजा जाए।
समाधान: केवल आवश्यक डेटा को कैश करें। पूरी HTML पृष्ठ को सहेजने के बजाय, विशिष्ट क्षेत्रों (शीर्षक, कीमत, विवरण) को निकालें और संरचित प्रारूप (JSON, CSV) में सहेजें। यह कैश के आकार को 10-20 गुना कम करेगा।
सलाह: पुराने कैश को स्वचालित रूप से साफ करने की सेटिंग करें। 30-90 दिनों से पुराने डेटा आमतौर पर वर्तमान कार्य के लिए आवश्यक नहीं होते हैं — उन्हें अलग से संग्रहित करें या हटा दें। यह पार्सर के काम को तेज करेगा और डिस्क पर जगह खाली करेगा।
गलती 4: कैश के लिए त्रुटियों की प्रक्रिया का अभाव
यदि कैश क्षतिग्रस्त है (लेखन विफलता, डिस्क त्रुटि), तो पार्सर गलत डेटा का उपयोग कर सकता है या पूरी तरह से क्रैश हो सकता है। विशेष रूप से स्वचालित निगरानी के दौरान यह महत्वपूर्ण है: आप कई दिनों तक पुराने डेटा प्राप्त कर सकते हैं, बिना इसके बारे में जाने।
समाधान: कैश की अखंडता की जांच जोड़ें। डेटा के साथ कैश के साथ एक चेकसम (hash) सहेजें। पढ़ते समय जांचें: यदि hash मेल नहीं खाता — कैश क्षतिग्रस्त है, ताजा अनुरोध प्रॉक्सी के माध्यम से आवश्यक है।
निष्कर्ष
सही तरीके से सेट किया गया कैशिंग प्रॉक्सी पर खर्च को 50-70% तक कम करने का एक सरल तरीका है बिना डेटा की गुणवत्ता खोए। प्रमुख सिद्धांत: डेटा को स्थिर और गतिशील में विभाजित करें, विभिन्न संग्रहण समय के साथ बहु-स्तरीय कैशिंग का उपयोग करें, और वास्तविक परिवर्तनों की गतिशीलता के अनुसार अपडेट की आवृत्ति को अनुकूलित करें।
मार्केटप्लेस से डेटा निकालने और कीमतों की निगरानी के लिए अधिकांश कार्यों के लिए जटिल तकनीकी समाधानों की आवश्यकता नहीं होती है — आधुनिक उपकरण जैसे Octoparse या ParseHub में अंतर्निहित कैशिंग कार्य होते हैं, जिन्हें ग्राफिकल इंटरफेस के माध्यम से 10-15 मिनट में सेट किया जा सकता है।
सरल से शुरू करें: उत्पाद विवरण को एक सप्ताह के लिए कैश करें, कीमतों को 2-3 घंटे के लिए। एक सप्ताह में परिणामों का ट्रैक करें और वास्तविक परिवर्तनों की सांख्यिकी के आधार पर सेटिंग्स को समायोजित करें। यहां तक कि बुनियादी कैशिंग 30-40% ट्रैफिक की बचत देगी, और अनुकूलित — 70% तक।
यदि आप मार्केटप्लेस से डेटा निकालने या प्रतिस्पर्धियों की कीमतों की निगरानी कर रहे हैं, तो हम रहवासी प्रॉक्सी को कैशिंग के साथ उपयोग करने की सिफारिश करते हैं — यह बिना ब्लॉक के स्थिर काम और ट्रैफिक पर न्यूनतम खर्च सुनिश्चित करेगा। उन कार्यों के लिए जहाँ गति महत्वपूर्ण है और बड़े डेटा की आवश्यकता है, डेटा सेंटर प्रॉक्सी उपयुक्त हैं — ये तेज और सही रोटेशन और कैश सेटअप के साथ सस्ते होते हैं।