Come ridurre il consumo di traffico proxy del 70% tramite caching: guida per scraping e automazione

Se effettui regolarmente il parsing di Wildberries, monitori i prezzi dei concorrenti su Ozon o automatizzi la raccolta di dati, sai che le spese per i proxy possono gravare seriamente sul budget. Le richieste alle stesse pagine, il caricamento ripetuto di dati statici, l'aggiornamento di informazioni immutate — tutto ciò consuma traffico e denaro. La soluzione è semplice: un caching dei dati configurato correttamente può ridurre il carico sui proxy del 50-70% senza perdere la rilevanza delle informazioni.

In questa guida esamineremo modi pratici di caching per diverse attività: dal parsing dei marketplace al monitoraggio dei concorrenti. Scoprirai quali dati possono essere memorizzati in cache in modo sicuro, come impostare il tempo di conservazione e quali strumenti utilizzare senza abilità di programmazione.

Perché il caching è critico per lavorare con i proxy

Immagina la situazione: monitori i prezzi di 500 prodotti su Wildberries ogni ora. Senza caching, il tuo parser effettua 500 richieste tramite proxy ogni ora — sono 12.000 richieste al giorno. Con un costo medio di proxy residenziali, questo si traduce in spese significative, soprattutto se gran parte dei dati non cambia affatto.

Le statistiche mostrano che durante il parsing dei marketplace fino al 60-70% delle richieste restituiscono dati identici: le descrizioni dei prodotti non cambiano, le caratteristiche rimangono le stesse, le immagini sono statiche. Cambiano solo i prezzi, le giacenze e le posizioni nei risultati. Se memorizzi in cache i dati statici e aggiorni solo quelli dinamici, il risparmio di traffico raggiunge il 50-70%.

Il caching risolve tre problemi chiave:

• Riduzione delle spese per il traffico proxy — meno richieste = meno pagamento per gigabyte
• Riduzione del rischio di blocchi — meno richieste al sito target = minore probabilità di essere bannati per frequenza
• Accelerazione del lavoro del parser — i dati dalla cache vengono restituiti istantaneamente, senza ritardi per le richieste di rete

Quali dati possono essere memorizzati in cache durante il parsing

Non tutti i dati sono adatti per il caching. È importante distinguere tra informazioni statiche (che cambiano raramente) e dinamiche (che vengono aggiornate frequentemente). Una strategia di caching errata porterà a dati obsoleti o a una mancanza di risparmio.

La regola d'oro: più raramente cambiano i dati, più a lungo possono essere conservati nella cache. Le descrizioni dei prodotti su Wildberries o Ozon vengono aggiornate molto raramente — possono essere tranquillamente memorizzate in cache per una o due settimane. I prezzi cambiano più frequentemente, ma anche qui una cache di 1-3 ore porterà a un risparmio significativo, se non hai bisogno di monitoraggio in tempo reale.

Strategie di caching per diverse attività

Un caching efficace non è solo "salvare i dati per un giorno". Per ogni attività è necessaria una strategia specifica che tenga conto dell'equilibrio tra la rilevanza dei dati e il risparmio di traffico. Esaminiamo approcci collaudati per scenari tipici.

Caching multilivello

La strategia più efficace è suddividere i dati in più livelli con tempi di conservazione diversi. Questo consente di ridurre al minimo il carico sui proxy, mantenendo la rilevanza dei dati critici.

Con questa strategia, per 1000 prodotti invece di 1000 richieste ogni 2 ore, effettui circa 300-350 richieste: la maggior parte dei dati proviene dalla cache, attraverso proxy vengono effettuate solo le richieste per i prezzi freschi e le giacenze.

Caching con verifica delle modifiche

Un approccio più avanzato è utilizzare richieste condizionali. Invece di caricare completamente la pagina, invii una richiesta leggera per verificare se i dati sono cambiati dall'ultima volta. Se non ci sono cambiamenti, utilizzi la cache; se ci sono, carichi l'aggiornamento.

Molti siti supportano intestazioni HTTP per richieste condizionali: If-Modified-Since o ETag. Se la pagina non è cambiata, il server restituirà il codice 304 (Not Modified) senza corpo della risposta — risparmi il 95% del traffico su questa richiesta.

Aggiornamento intelligente della cache

Invece di aggiornare tutti i dati secondo un programma, aggiorna solo quelli che hanno una alta probabilità di essere cambiati. Ad esempio, se un prodotto è in promozione, controlla il prezzo ogni ora. Se un prodotto normale non ha subito cambiamenti nelle ultime 2 settimane, controlla una volta al giorno.

Strumenti di caching senza programmazione

Per configurare il caching non è necessario essere programmatori. Gli strumenti moderni di parsing e automazione hanno funzioni di caching integrate, configurabili tramite interfaccia grafica.

Octoparse — parser con costruttore visivo

Octoparse è uno strumento popolare per il parsing di siti senza codice. Nelle impostazioni del compito c'è una sezione "Impostazioni avanzate" → "Gestione cache", dove puoi specificare:

• Quali elementi della pagina memorizzare in cache (immagini, blocchi di testo, tabelle)
• Tempo di conservazione della cache (da 1 ora a 30 giorni)
• Condizioni di aggiornamento (secondo un programma o al cambiamento di determinati campi)

Esempio di configurazione per il parsing di Ozon: memorizziamo in cache il blocco con la descrizione del prodotto per 7 giorni, il blocco con il prezzo — per 2 ore. Octoparse salterà automaticamente le richieste alle descrizioni, se sono già in cache, e aggiornerà solo i prezzi tramite proxy.

ParseHub — caching per siti complessi

ParseHub è specializzato nel parsing di siti con contenuti dinamici (JavaScript, AJAX). Nella sezione "Impostazioni del progetto" c'è l'opzione "Caching dei dati":

• Cache intelligente — determina automaticamente gli elementi statici e li memorizza in cache
• Regole di cache personalizzate — puoi specificare manualmente i selettori CSS degli elementi da memorizzare in cache
• Durata della cache — tempo di vita della cache da 30 minuti a 90 giorni

ParseHub funziona bene con i marketplace, dove c'è molto JavaScript: Wildberries, AliExpress, Yandex.Market. Lo strumento determina autonomamente quali dati vengono caricati dinamicamente e memorizza in cache le richieste ripetute.

Screaming Frog — per specialisti SEO

Se utilizzi Screaming Frog per analizzare i siti dei concorrenti o monitorare le posizioni, il caching integrato farà risparmiare molto traffico. Nelle impostazioni "Configurazione" → "Spider" → "Avanzate" attiva:

• Cache delle pagine — salvare le pagine HTML localmente
• Cache delle immagini e CSS — non ricaricare risorse statiche
• Utilizza dati memorizzati in cache — durante la scansione successiva utilizza i dati salvati

Particolarmente utile durante il monitoraggio regolare degli stessi siti: la prima scansione carica tutto tramite proxy, le successive solo le pagine cambiate.

Caching durante il parsing dei marketplace

I marketplace sono l'attività più popolare per il parsing tra le aziende di e-commerce. Wildberries, Ozon, Yandex.Market hanno una struttura dati simile, il che consente di applicare una strategia di caching universale.

Parsing di Wildberries con consumo minimo di traffico

Attività tipica: monitorare 500 prodotti dei concorrenti. Senza caching — 500 richieste ogni 2 ore = 6000 richieste al giorno. Con una cache corretta — fino a 1500-2000 richieste al giorno.

Wildberries restituisce prezzi e giacenze tramite una richiesta API leggera separata (circa 2-5 KB invece di 200-500 KB dell'intera pagina). Se memorizzi in cache la parte pesante e richiedi solo i prezzi, il risparmio di traffico raggiunge il 90-95%.

Ottimizzazione del parsing di Ozon

Ozon ha una protezione più aggressiva contro il parsing, quindi ogni richiesta superflua aumenta il rischio di blocco. Il caching qui non solo risparmia denaro, ma riduce anche la probabilità di ban.

Caratteristica di Ozon: le schede dei prodotti contengono spesso blocchi identici (descrizione del marchio, caratteristiche standard della categoria). Se stai facendo parsing di 100 prodotti dello stesso marchio, la descrizione del marchio sarà identica. Memorizza in cache questi blocchi ripetitivi separatamente:

• Descrizione del marchio → cache per 30 giorni
• Caratteristiche standard della categoria (ad esempio, "Composizione" per l'abbigliamento) → cache per 14 giorni
• Descrizione unica di un prodotto specifico → cache per 7 giorni
• Prezzo e disponibilità → richiesta ogni 2-4 ore

Avito: caching degli annunci

Durante il parsing di Avito (monitoraggio dei concorrenti, tracciamento di nuovi annunci) è importante considerare che gli annunci vengono spesso rimossi dalla pubblicazione. È inutile memorizzare in cache i dati di un annuncio rimosso.

Strategia: memorizza in cache solo gli annunci attivi e controlla regolarmente il loro stato con una richiesta leggera. Se l'annuncio è stato rimosso, cancella la cache. Questo previene l'accumulo di dati nel database e accelera il lavoro del parser.

Ottimizzazione del monitoraggio dei prezzi dei concorrenti

Il monitoraggio dei prezzi è un'attività in cui il caching offre il massimo effetto. I prezzi non cambiano ogni minuto, ma devono essere controllati regolarmente. Una corretta configurazione della cache consente di monitorare le modifiche senza richieste superflue.

Frequenza di controllo adattiva

Non tutti i prodotti richiedono la stessa frequenza di monitoraggio. I prodotti con prezzi dinamici (elettronica, articoli in saldo) devono essere controllati più spesso. I prodotti con prezzi stabili (materiali da costruzione, mobili) — meno frequentemente.

Questo approccio riduce il numero di richieste del 40-60% rispetto a una frequenza di controllo fissa. Durante il monitoraggio di 1000 prodotti, invece di 12.000 richieste al giorno (ogni 2 ore), ne effettui 5000-7000.

Caching con notifiche di cambiamento

Invece di aggiornare costantemente tutti i prezzi, imposta un sistema: controlla i prezzi secondo un programma, ma aggiorna la cache solo al cambiamento. Se il prezzo non è cambiato, prolunghi la durata della cache attuale senza una nuova richiesta al sito.

Molti parser (Octoparse, ParseHub) supportano la modalità "Aggiorna solo se cambiato". Lo strumento effettua una richiesta, confronta i nuovi dati con la cache, e se non ci sono differenze, non sovrascrive la cache, ma aggiorna semplicemente il tempo dell'ultimo controllo.

Errori comuni nella configurazione della cache

Un caching errato può portare a dati obsoleti, perdita di informazioni importanti o, al contrario, a una mancanza di risparmio. Esaminiamo errori comuni e modi per evitarli.

Errore 1: Cache troppo lunga per dati dinamici

Memorizzare in cache i prezzi per 24 ore durante il monitoraggio dei concorrenti è una cattiva idea. In un giorno, il prezzo può cambiare 3-5 volte, soprattutto in nicchie ad alta concorrenza. Otterrai un risparmio di traffico, ma perderai la rilevanza dei dati.

Soluzione: Determina la reale frequenza di cambiamento dei dati. Esegui un test: monitora 50-100 prodotti ogni ora per una settimana e osserva quanto spesso cambiano i prezzi. Sulla base di questo, scegli il tempo di cache ottimale.

Errore 2: Caching senza versioning

Se sovrascrivi semplicemente la cache ad ogni aggiornamento, perdi la cronologia delle modifiche. Questo è critico per analizzare la dinamica dei prezzi: è impossibile costruire un grafico delle variazioni di prezzo per un mese se i dati vecchi vengono cancellati.

Soluzione: Conserva le versioni della cache con timestamp. Ad esempio, invece di un file product_12345.json, crea product_12345_2024-01-15.json. Questo ti permetterà di analizzare la cronologia e, se necessario, tornare a una versione precedente dei dati.

Errore 3: Ignorare la dimensione della cache

Memorizzare in cache migliaia di prodotti con pagine HTML complete riempirà rapidamente il disco. Una cache per 10.000 prodotti può occupare 5-10 GB, se si salvano pagine complete con immagini e script.

Soluzione: Memorizza solo i dati necessari. Invece di salvare l'intera pagina HTML, estrai campi specifici (nome, prezzo, descrizione) e salvali in un formato strutturato (JSON, CSV). Questo ridurrà la dimensione della cache di 10-20 volte.

Errore 4: Mancanza di gestione degli errori della cache

Se la cache è danneggiata (errore di scrittura, errore del disco), il parser può utilizzare dati non corretti o addirittura bloccarsi. Questo è particolarmente critico durante il monitoraggio automatico: potresti ricevere dati obsoleti per giorni senza saperlo.

Soluzione: Aggiungi un controllo di integrità della cache. Salva un checksum (hash) dei dati insieme alla cache. Durante la lettura, controlla: se l'hash non corrisponde, la cache è danneggiata, è necessaria una nuova richiesta tramite proxy.

Conclusione

Un caching configurato correttamente è un modo semplice per ridurre le spese sui proxy del 50-70% senza perdere la qualità dei dati. I principi chiave: separa i dati in statici e dinamici, utilizza caching multilivello con tempi di conservazione diversi, adatta la frequenza di aggiornamento alla reale dinamica delle modifiche.

Per la maggior parte delle attività di parsing dei marketplace e monitoraggio dei prezzi non sono necessarie soluzioni tecniche complesse: strumenti moderni come Octoparse o ParseHub hanno funzioni di caching integrate, configurabili in 10-15 minuti tramite interfaccia grafica.

Inizia con il semplice: memorizza in cache le descrizioni dei prodotti per una settimana, i prezzi — per 2-3 ore. Monitora i risultati per una settimana e correggi le impostazioni sulla base delle statistiche reali delle modifiche. Anche un caching di base porterà a un risparmio del 30-40% del traffico, mentre un caching ottimizzato fino al 70%.

Se ti occupi di parsing dei marketplace o monitoraggio dei prezzi dei concorrenti, ti consigliamo di utilizzare proxy residenziali in combinazione con il caching — questo garantirà un funzionamento stabile senza blocchi e spese minime per il traffico. Per attività in cui la velocità è critica e sono necessari grandi volumi di dati, sono adatti proxy di data center — sono più veloci e più economici con una corretta configurazione della rotazione e della cache.