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python爬蟲scrapy框架之增量式爬蟲的示例代碼

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scrapy框架之增量式爬蟲

一 、增量式爬蟲

什么時候使用增量式爬蟲:
增量式爬蟲:需求 當我們瀏覽一些網站會發現,某些網站定時的會在原有的基礎上更新一些新的數據。如一些電影網站會實時更新最近熱門的電影。那么,當我們在爬蟲的過程中遇到這些情況時,我們是不是應該定期的更新程序以爬取到更新的新數據?那么,增量式爬蟲就可以幫助我們來實現

二 、增量式爬蟲

概念:
通過爬蟲程序檢測某網站數據更新的情況,這樣就能爬取到該網站更新出來的數據

如何進行增量式爬取工作:
在發送請求之前判斷這個URL之前是不是爬取過
在解析內容之后判斷該內容之前是否爬取過
在寫入存儲介質時判斷內容是不是在該介質中

增量式的核心是 去重
去重的方法:
將爬取過程中產生的URL進行存儲,存入到redis中的set中,當下次再爬取的時候,對在存儲的URL中的set中進行判斷,如果URL存在則不發起請求,否則 就發起請求
對爬取到的網站內容進行唯一的標識,然后將該唯一標識存儲到redis的set中,當下次再爬取數據的時候,在進行持久化存儲之前,要判斷該數據的唯一標識在不在redis中的set中,如果在,則不在進行存儲,否則就存儲該內容

三、示例

爬蟲文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from increment2_Pro.items import Increment2ProItem
import hashlib
class QiubaiSpider(CrawlSpider):
  name = 'qiubai'
  # allowed_domains = ['www.xxx.com']
  start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']

  rules = (
    Rule(LinkExtractor(allow=r'/text/page/\d+/'), callback='parse_item', follow=True),
  )

  def parse_item(self, response):

    div_list = response.xpath('//div[@class="article block untagged mb15 typs_hot"]')
    conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
    for div in div_list:
      item = Increment2ProItem()
      item['content'] = div.xpath('.//div[@class="content"]/span//text()').extract()
      item['content'] = ''.join(item['content'])
      item['author'] = div.xpath('./div/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()').extract_first()
      
			# 將當前爬取的數據做哈希唯一標識(數據指紋)
      sourse = item['content']+item['author']
      hashvalue = hashlib.sha256(sourse.encode()).hexdigest()

      ex = conn.sadd('qiubai_hash',hashvalue)
      if ex == 1:
        yield item
      else:
        print('沒有可更新的數據可爬取')


    # item = {}
    #item['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').get()
    #item['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').get()
    #item['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').get()
    # return item

管道文件(管道文件也可以不用加)

from redis import Redis
class Increment2ProPipeline(object):
  conn = None
  def open_spider(self,spider):
    self.conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
  def process_item(self, item, spider):
    dic = {
      'author':item['author'],
      'content':item['content']
    }
    self.conn.lpush('qiubaiData',dic)
    print('爬取到一條數據,正在入庫......')
    return item

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