一、增量式爬虫
概念:通过爬虫程序监测某网站数据更新的情况,以便可以爬取到该网站更新出的新数据。
- 如何进行增量式的爬取工作:
- 在发送请求之前判断这个URL是不是之前爬取过
- 在解析内容后判断这部分内容是不是之前爬取过
- 写入存储介质时判断内容是不是已经在介质中存在
- 分析:
不难发现,其实增量爬取的核心是去重, 至于去重的操作在哪个步骤起作用,只能说各有利弊。在我看来,前两种思路需要根据实际情况取一个(也可能都用)。第一种思路适合不断有新页面出现的网站,比如说小说的新章节,每天的最新新闻等等;第二种思路则适合页面内容会更新的网站。第三个思路是相当于是最后的一道防线。这样做可以最大程度上达到去重的目的。
- 分析:
- 去重方法
- 将爬取过程中产生的url进行存储,存储在redis的set中。当下次进行数据爬取时,首先对即将要发起的请求对应的url在存储的url的set中做判断,如果存在则不进行请求,否则才进行请求。
- 对爬取到的网页内容进行唯一标识的制定,然后将该唯一表示存储至redis的set中。当下次爬取到网页数据的时候,在进行持久化存储之前,首先可以先判断该数据的唯一标识在redis的set中是否存在,在决定是否进行持久化存储。
二.项目案例
1、 需求:爬取4567tv网站中所有的电影详情数据。-- url去重
将爬取过程中产生的url进行存储,存储在redis的set中。下次爬取时判断是否存在
爬虫文件:
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from redis import Redis
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from moviePro.items import MovieproItem
class MovieSpider(CrawlSpider):
name = 'movie'
# allowed_domains = ['ww.xxx.com']
start_urls = ['http://www.4567tv.tv/frim/index7-11.html']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'/frim/index7-\d+\.html'), callback='parse_item', follow=True),
)
# 创建redis链接对象
conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
def parse_item(self, response):
# 解析出详情也的url
a_list = response.xpath('//li[@class="col-md-6 col-sm-4 col-xs-3"]/div[1]/a[1]')
for a in a_list:
detail_url = 'https://www.4567tv.tv' + a.xpath('./@href').extract_first()
# sadd(set,value) 向set集合中添加的元素已经存在集合了ex==0,反之则不存在并添加进集合
ex = self.conn.sadd('movie_urls', detail_url)
if ex == 0:
print('暂无最新数据可爬取......')
else:
print('有最新数据的更新......')
yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail)
def parse_detail(self, response):
name = response.xpath("/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/h1/text()").extract_first()
kind = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[1]/a[1]/text()').extract_first()
item = MovieproItem()
item['name'] = name
item['kind'] = kind
yield item
管道文件:
class MovieproPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
conn = spider.conn
dic = {
'name': item['name'],
'kind': item['kind']
}
conn.lpush('movieData', dic)
# 注意redis版本,有的不支持字典的存储,要更新
# pip install -U redis==2.10.6
return item
2、 需求:爬取糗事百科中的段子和作者数据。--爬取的数据去重
对爬取到的网页内容进行唯一标识的制定,然后将该唯一表示存储至redis的set中。
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from ..items import QiubaiproItem
import hashlib
class QiubaiSpider(CrawlSpider):
name = 'qiubai'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'/text/page/\d+/'), callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
# print(response)
div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
for div in div_list:
item = QiubaiproItem()
item['author'] = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()').extract_first()
item['content'] = div.xpath('.//div[@class="content"]/span//text()').extract()
item['content'] = ''.join(item['content'])
data = item['author'] + item['content']
# 对数据生成一个数据指纹
data_hash = hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()
ex = self.conn.sadd('if_data', data_hash) # 返回1,集合中不存在
if ex == 1:
print('数据更新,可爬......')
yield item
else:
print('暂无更新数据......')
管的文件:
class QiubaiproPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
dic = {
'author': item['author'],
'content': item['content']
}
spider.conn.lpush('qiubaiData', dic)
return item
来源:https://www.cnblogs.com/zwq-/p/10714070.html